[量化統計的意義]
整理原始數據→量化資料分析→解釋數據
[量化統計的大綱]
資料處理 | ●資料編碼 code book編碼簿 ●輸入資料 ●清除資料 |
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單變項分析 | ●次數分配 單一變項是描述一個變項中，每一個屬性所呈現的次數分配狀況，可以用名義變項、等距變項、比率變項 像"性別"就只能用次數分配表達 ●集中量數測量方法 用以描述一組數據或一個分配集中點的統計量數，是描述 ●離散趨勢測量方法 用來描述觀察值在某一變項上分數分散情形，常用的有全距、四分差、變異數(各分數與平均數之差之平方和除以個案數)/標準差(變異數開根號) |
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雙變項分析 | ●雙變項的關係 主要是要了解變項之間的關係，如性別和年齡之間的關係，會呈現出兩個變項的統計關係，事情彼此的關係，這些事情放在一起時所呈現的現象 ●解讀雙變項關係 用散佈圖(看形狀、方向和密度)或交叉表格 ●雙變項表格 列聯關係表 ●建立並解讀表格 自變項的屬性要分組，做統計的描述，並互相比較變數 ●相關性之測量方法 五種相關的測量方法:lambda. Gamma. Tau. Rho… |
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兩個變項以上的分析 | ●統計控制 ●百分比的表格設計 ●多元迴歸分析 |
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推論統計 | ●注意目的 ●統計顯著度 ●顯著水準 通常是.05 .01 .001三種表達 ●型一錯誤和型二錯誤 |
變項 | 值 | 百分比 | 眾數 | 最大值 | 最小值 | |
性別 | 男 | 100 | 25% | 300 | 300 | 100 |
女 | 300 | 75% | ||||
收入 | 5000↓ | 25 | 6.25% | 150 | 150 | 25 |
5000-9999 | 50 | 12.5% | ||||
10000-15999 | 100 | 25% | ||||
16000-19999 | 150 | 32.5% | ||||
20000-25999 | 50 | 12.5% | ||||
26000-29999 | 50 | 12.5% | ||||
30000↑ | 25 | 6.25% |
↑研究法課本不在手邊，數據略有錯誤...待修正
最後老師聽我們說心得的時候雖然大家真的都滿無神的(因為上課上的時間比較長)但是我想老師應該是最累的那位>_<但是今天上課也因此覺得收穫很豐富，雖然名詞還是不懂，但是至少比上上周的自己更知道為什麼會有"變項"，到底統計是為了要了解變項的"什麼"，而"怎麼做"可能就需要自己去補充了!!
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