量化資料分析-在線瀏覽
2024-12-14 08:28本頁面
【正文】 分析 ? 名目變項（ nominal variable）：次數(shù)分配 ? 順序變項（ ordinal variable）：次數(shù)分配（必要時可計算均數(shù)） ? 等距變項（ interval variable）：均數(shù)、變異數(shù)、標準差 ? 等比變項（ ratio variable）：均數(shù)、變異數(shù)、標準差、區(qū)間估計 15 名目的測量 ? 具又「互斥」和「週延」的兩種特性。 ? 例如：性別、宗教傾向、政黨傾向、出生地、大學(xué)主修科目和髮色。 ? 彼此之間除了可以比較 『 不一樣 』 外，還可以比較 『 比 xxx多 』 ? 例如：如自然科學(xué)的礦物硬度比較。 17 間距的測量 ? 有意義、標準化的間距來表達屬性間邏輯的距離。 ? 例如： IQ智力測驗。 18 比率的測量 ? 可以比較 『 不一樣 』 、 『 比 xxx多 』 、『 比 xxx多多少 』 、 『 比 xxx多幾倍 』 。 19 20 雙變項分析 ? 目的在了解兩個變項之間的相關(guān)性 ? 通常一個是自變項，另一個是依變項 ? 可以用自變項 預(yù)測 （推估）依變項 ? 兩變項間之關(guān)係必須通過檢定 21 常用的多變項分析 ? 兩個自變項或一個自變項、一個控制變項加上一個依變項：如果全部都是名目變項：控制變項後的卡方分析 ? 兩個以上自變項，一個依變項，全部都是等距或等比變項：多元迴歸（複迴歸） ? 兩個以上自變項，其中一個是等距或等比變項，另外一個是名目變項，依變項是等距或等比變項：將名目變項的自變項設(shè)為虛擬變項，然後以多元迴歸分析
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