spss平均數(shù)差異t檢驗(1)-展示頁
2025-01-21 08:36本頁面
【正文】 – 某一個變項是否與某個理論分配或母群分配相符合 – 考驗的內(nèi)容僅涉及一個變項，是一種單因子考驗 ? 獨立性考驗 – 同時檢測兩個類別變項 ﹙ X與 Y﹚ 之間的關(guān)系時，其目的在于檢測從樣本得到的兩個變項的觀察值，是否具有特殊的關(guān)聯(lián)。 – 若檢定不同人口母群體，在某一個變項的反應(yīng)是否具有顯著差異。 ? 多重列聯(lián)表分析 – 探討三個或以上類別變項之間是否具有關(guān)聯(lián)（非獨立）或無關(guān)（獨立） 第一節(jié) ☆ 量化研究與統(tǒng)計分析 ……. 第九章 類別變項分析：卡方考驗 5/21 列聯(lián)表 ? 列聯(lián)表為兩個單一類別變項的次數(shù)分配表的整合呈現(xiàn) – 直行（ column）變項以 X表示，橫列（ row）以 Y表示 – 如果 X變項具有 k個水平， Y變項具有 l個水平，稱為 kl列聯(lián)表 ? 邊際分配 ﹙ marginal distribution﹚ – 列聯(lián)表的側(cè)緣數(shù)據(jù)（右側(cè)及下方的次數(shù)分配），反應(yīng)兩個變項的次數(shù)分配狀況，也就是兩個獨立的次數(shù)分配表 ? 細格次數(shù) – 邊際次數(shù)所包夾的區(qū)域稱為細格 ﹙ cells﹚ ，反應(yīng)兩個變項的互動關(guān)系 – 兩個類別變項是否具有關(guān)聯(lián)性，就是在檢查各細格當中次數(shù)的變化情形 資訊取得( 網(wǎng)路) 性別交叉表392 879 12714 6 .4 % 4 5 .9 % 4 6 .1 %3 0 .8 % 6 9 .2 %453 1034 14875 3 .6 % 5 4 .1 % 5 3 .9 %3 0 .5 % 6 9 .5 %845 1913 27583 0 .6 % 6 9 .4 %個數(shù)性別內(nèi)的 %資訊取得 內(nèi)的 %個數(shù)性別內(nèi)的 %資訊取得 內(nèi)的 %個數(shù)資訊取得 內(nèi)的 %否是資訊取得 ：從網(wǎng)路總和男 女G E N D E R 性別總和第一節(jié) ☆ 量化研究與統(tǒng)計分析 ……. 第九章 類別變項分析：卡方考驗 6/21 殘差分析（ residual analysis） ? 殘差分析 – 各細格期望次數(shù)與觀察次數(shù)的差值的分析 ? 期望值（以 表示） – 是各細格所相對應(yīng)的兩個邊際人數(shù)百分比（ ）的乘積乘以總?cè)藬?shù) – 在特定邊際次數(shù)的條件下，兩個變項無關(guān)聯(lián)時，細格次數(shù)在隨機情況下的最可能值，或稱為最大概似（ maximum likelihood）期望值 ij??jijiije PNPNnnf....? ???? ?第二節(jié) ☆ 量化研究與統(tǒng)計分析 ……. 第九章 類別變項分析：卡方考驗 7/21 殘差（ residual） ? 殘差 – 各細格實際觀察人數(shù)減去期望人數(shù)，又稱為 Δ（ delta）值 – 殘差越大，各細格分布越不如期望般的出現(xiàn)，兩個變項有某種關(guān)聯(lián)，殘差越小，表示各細格分布越接近期望，兩變項無關(guān)聯(lián) ? 正殘差值表該細格的觀察次數(shù)高于兩個變項無關(guān)時的期望值 ? 負殘差值表該細格的觀察次數(shù)低于兩個變項無關(guān)時的期望值 ijijij n ?????第二節(jié) ☆ 量化研究與統(tǒng)計分析 …….
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