量化研究的基本概念.ppt

1、庄文忠 副教授 世新大学行政管理学系,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),1,相关与回归分析,课程大纲,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),2,相关分析(Correlation analysis) 1.双变数相关分析(Bivariate correlations) 2.偏相关分析(Partial correlations) 3.距离(Distances) 简单回归分析(simple regression analysis) 1.描述性分析与模型摘要 2.变异数分析表(ANOVA table)与系数 3.残差统计量与偏离值(outliers)诊断,什么是相关？,线

2、性关系(liner relationship)：是指两变项间的关系，大部分可以一条直线准确地来加以说明。 Y= a + bX a=截距(当X= 0，Y的值) b=斜率= 变项的相关包括关系的方向及程度。方向指的是变项间是正向关系或负向关系；关系的程度则是指关系的大小及强度，从关系不存在到完全关系。,2011/7/13,3,SPSS之应用(庄文忠副教授),双变数相关分析(bivariate correlations),变项间经常都是使用不同的测量尺度及单位来测量，相关系数大小及方向计算可能会受到变项间使用不同尺度及单位所影响。但Person相关系数变是使用Z分数而能成功地克服此问题。换言之，改变

3、X或Y的测量单位，不会改变X和Y的相关系数。 Persons相关系数公式：,2011/7/13,4,SPSS之应用(庄文忠副教授),关系的方向与强度,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),5,方向 r=1.00，表示完全正相关； r=0.00，表示没有关系（所有的点几乎是随机分布，无法以单一直线连结在一起）； r=-1.00，表示完全负相关。 强度 |r|0.3，表示低度相关； 0.3 |r|0.7，表示高度相关； |r| 0.7，表示高度相关。,双变数相关分析,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),6,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),7,偏相关

4、分析(partial correlations),2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),8,意义：X1和Y的关系可能会受到其他变数(如X2、X3)的影响，因此，X1和Y的关系必须控制其他变数对X1和Y的影响后，再计算X1和Y的真正关系。 公式：,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),9,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),10,距离(Distances),2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),11,意义：计算两个变数之间的相似性(similarities)或相异性(dissimilarities )。 极端值(outliers)对距离计

5、算有很大的影响，必须先决定是否删除这些个案。 欧几里得距离(Euclidean distance),距离变数之间,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),12,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),13,简单回归分析(simple regression analysis),2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),14,回归分析和相关分析不同之处在于，回归分析假定自变数(x)是(或)至少某种程度上是依变数(y)的一个原因(cause)或预测因子(predictor)。 预测方程序：,总变异量(TSS)与总误差量(SSE)的关系,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),15,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),16,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),17,描述性统计量,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),18,模型摘要,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),19,变异数分析表与系数,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),20,偏离值与残差,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),21,操作练习&提问时间,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),22,作业：,2011/7/13,SPSS之应用(庄文忠副教授),23,从资料档中找三个数字