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交叉表格分析. 庄文忠 副教授 世新大学行政管理学系. 课程大纲. 交叉表格分析 (Crosstabs analysis) 卡方检定 ( 2 test) 余值分析 (Residual analysis) 关联性测量 (Measures of association) 加入控制变数 (control variable) 的交叉表格分析. 交叉表格分析 (Crosstabs analysis).
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交叉表格分析 庄文忠 副教授 世新大学行政管理学系 SPSS之应用(庄文忠副教授)
课程大纲 • 交叉表格分析(Crosstabs analysis) • 卡方检定( 2 test) • 余值分析(Residual analysis) • 关联性测量(Measures of association) • 加入控制变数(control variable)的交叉表格分析 SPSS之应用(庄文忠副教授)
交叉表格分析(Crosstabs analysis) • 次数分配(frequency)虽然得知类别变数的分布情形,了解各个类别或等第的分布情形是否过于集中或分散,但这是属于单变数分析,并无法告诉我们「为什么」会是这种分布,也不知道有哪些可能的解释原因。 • 交叉表格分析经常被用来查看类别数较少的两个变数(通常是名义的或等第的)之间的关系。 SPSS之应用(庄文忠副教授)
建立交叉表格的步骤与原则 • 交叉表应该有一个表头或标题。 • 在适当的位置(如表格内最上一列和最左一列、或表格下方的注脚处)陈述变数的内容。 • 依据自变数和依变数的属性各自分成数个类别,形成矩阵式表格。 • 分别计算表格内各个细格的个案数,再以边际个数和为分母计算横百分比(row percentage)和直百分比(column percentage),或是利用总和为分母计算总和百分比(grand percentage)。 • 若资料中有遗漏值,在交叉分析时被舍弃不用,必须在表格的附注说明处交待遗漏值的个数及比例。 SPSS之应用(庄文忠副教授)
交叉表格的基本内容 • 个数(Counts) • 期望个数(Expected frequencies) • 横百分比(Row percentage) • 直百分比(Column percentage) • 总和百分比(Grand percentage) SPSS之应用(庄文忠副教授)
卡方检定( 2 test) • 卡方检定(Chi-square test)是用以决定两个变数之间,是否有统计上的显着关联性。如果这两个变数之间没有关系,就可以说是统计上独立,因此,卡方检定通常是指「独立性卡方检定」(Chi-square test of independence)。作为一种推论性统计,我们可以用样本的检定结果为基础,得知有关母体的结论。 • 公式: SPSS之应用(庄文忠副教授)
余值分析(Residual analysis) • 余值(residual) • 余值=观察个数-期望个数=nij Eij • 标准化余值(standard residual) • 调整后标准化余值(adjust standardized residual) SPSS之应用(庄文忠副教授)
关联性测量(Measures of association) • 虽然卡方检定结果可以证实统计上的显着关联性存在,但我们可能也会对找出两者之间的「关联强度」感到兴趣。不过,由于卡方检定几乎是受样本数大小所决定,因而无法提供我们有关这方面的信息。 SPSS之应用(庄文忠副教授)
常见的关联量数 • Lambda值:利用X变数所提供的信息来帮忙预测Y变数所减少犯错的比例。 • Cramer's V • Gamma参数 SPSS之应用(庄文忠副教授)
常见的关联量数 • Somers' d值 • Kendall's tau-b相关系数 SPSS之应用(庄文忠副教授)
加入「控制变数」的交叉表格分析 • 分析自变数X对依变数Y的效果,必须透「控制」可能影响此一关系的变异,让这些变异保持固定的状态下,观察X和Y的关系是否依然存在。 • 在三维或多维的交叉表格分析中,研究者所感兴趣的不是X和Y是否独立的单一假设,而是关心多个变数之间的关系是否成立。 SPSS之应用(庄文忠副教授)
操作练习&提问时间 SPSS之应用(庄文忠副教授)
作业: • 挑选两个类别变数,并提出假设,利用交叉表格分析验证此一假定是否成立。 • 加入第三个变数,验证原始两个变数之间的关系是否仍然成立。 SPSS之应用(庄文忠副教授)