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1、適當的經營決策有用的決策資訊資料的正確分析（）資料的收集()1資料類型：量化vs.質化量化資料能以數值或類數值來表示的資料例如：性別男性(1)；女性(2)統計學成績85分；70分；45分身高168公分；157公分；186公分名次第1名；第2名；第3名等2量化資料的分析方法：統計分析、數量模型統計：理論知識VS.工具量化資料的統計分析是否正確的關鍵？資料的取得方法研究對象與抽樣、問卷設計與調查資料的處理方法變數衡量尺度與可行的統計工具3統計分析軟體統計分析軟體：之統計分析功能4參考書目參考書目：邱皓政，量化研究與統計分析，五南圖書出版公司。張雲景、賴礽仰譯，SPSS統計軟體的應用，華騰文化股份有
2、限公司。黃國光，SPSS與統計原理剖析，松崗圖書陳景堂，統計分析SPSSforWindows入門與應用第五版，儒林圖書有限公司5量化資料類別-衡量尺度名目(類別)尺度順序尺度區間尺度比率(例)尺度6區間尺度區間尺度比率尺度比率尺度類別尺度類別尺度順序尺度順序尺度問卷尺度的分類：問卷尺度的分類：計算次數加總平均計算次數7調查調查/研究報告的結構：研究報告的結構：壹、緒論壹、緒論簡要說明整份研究報告的緣起，和所要探討的主要問題。貳、調查貳、調查/研究方法研究方法簡要說明問項的設計、調查對象的選擇及使用的分析方法。參、調查參、調查/研究發現研究發現主要在於說明調查/研究資料分析後的結果，包括對整體調
3、查資料的描述，和探討問題的檢定與發現。肆、結論與建議肆、結論與建議伍、附錄伍、附錄8調查調查/研究發現研究發現 (資料分析結果彙整方資料分析結果彙整方式)一般而言，資料分析結果之報告與撰寫，主要可以分一般而言，資料分析結果之報告與撰寫，主要可以分成三部份：成三部份：第一部份：研究對象（受訪者）基本資料的彙整第一部份：研究對象（受訪者）基本資料的彙整第二部份：針對特定研究問題，整體受訪者看法的描第二部份：針對特定研究問題，整體受訪者看法的描述述第三部份：研究假設的檢定與說明第三部份：研究假設的檢定與說明前兩部份的資料分析將利用敘(描)述性統計；第三部份的資料分析則要利用各種推論檢定性統計9量化資
4、料之統計分析量化資料之統計分析敘述性統計敘述性統計 vs.推論檢定性統計推論檢定性統計敘述性統計的應用敘述性統計的應用單一變數之分佈情形：單一變數之分佈情形：針對全部受放者個人基本資料來描述受訪者在各個人口統計變項上的分佈情形，由於這些變項皆為名目或順序尺度，故只能計算受訪者在變項中每個答案出現的次數與相對百分比次數分配若變數為區間或比率（比例）尺度，則各樣本之分數可以加總計算與平均，此時能以所有受訪者在該變數上的平均數（表示受訪者之集中趨勢）與標準差（表示受訪者之離異程度）來描述受訪者在這些變數上看法的分佈平均數/標準差分析，如學生對圖書館整體滿意程度以五點尺度來衡量時。而若變數為名目尺度或
5、順序尺度，則如同個人基本資料的處理，只能計算出現次數與百分比次數分配10統計檢定分析步驟統計檢定分析步驟1.建立研究假設（hypothesis）-虛無假設（nullhypothesis）vs.對立假設探討問題：不同性的同學在統計成績上是否有差異？H0：男同學和女同學的統計成績無顯著地差異。H1：男同學和女同學的統計成績有顯著地差異。2.選擇顯著水準（levelofsignificance）-【為決策的臨界機率值】指當虛無假設為真時而拒絕它的危險程度（或機率）3.選擇適當的統計分析方法4.資料的處理分析及決策判斷當所收集資料經統計分析後所得到的p值，則拒絕H0當所收集資料經統計分析後所得到的p值
6、，則接受H011由於在調查研究時多無法對全部的研究對象由於在調查研究時多無法對全部的研究對象進行普查，而只能以各種抽樣方法抽選部進行普查，而只能以各種抽樣方法抽選部份代表性樣本來進行調查，然後以樣本調份代表性樣本來進行調查，然後以樣本調查所得的統計值來推估全部研究對象（母查所得的統計值來推估全部研究對象（母體）在研究問題上的情況（母數或參數），體）在研究問題上的情況（母數或參數），故在統計分析時都以一區域或範圍來表示。故在統計分析時都以一區域或範圍來表示。設若一母體的平均身高設若一母體的平均身高(即母數即母數/參數參數)是是165cm，而研究者在，而研究者在95%的信賴水準下進行的信賴水準下進
7、行隨機抽樣，其所抽出的樣本平均身高值有隨機抽樣，其所抽出的樣本平均身高值有95%的機率會落在藍色區域，藍色區域的的機率會落在藍色區域，藍色區域的上上/下限為信賴區間的上下限為信賴區間的上/下限值。只有下限值。只有5%的機率會落在白色區域的機率會落在白色區域(顯示母體身高不是顯示母體身高不是165cm)。12在進行研究調查時，通常不會進行多次的抽樣，而多是以單一次的抽樣之樣本資料在進行研究調查時，通常不會進行多次的抽樣，而多是以單一次的抽樣之樣本資料來進行有關的分析，並以此推論母體的情況。如上述身高的例子，若母體參數真的來進行有關的分析，並以此推論母體的情況。如上述身高的例子，若母體參數真的是是
8、165cm，則當這次抽樣，則當這次抽樣(單一次單一次)的樣本之平均身高值落在藍色區域時，研究者將的樣本之平均身高值落在藍色區域時，研究者將利用樣本資料推論母體的身高為利用樣本資料推論母體的身高為165cm(有有95%為真為真)；反之若樣本平均身高落在白色；反之若樣本平均身高落在白色區域時，研究者將利用樣本資料推論母體的身高不是區域時，研究者將利用樣本資料推論母體的身高不是165cm(只有只有5%為誤為誤)。13單一變數的檢定單一變數的檢定單一變數比例分佈的檢定在於探討從樣本所得資料中單一變數（如性別）之分佈情形，是否等於某些比例，如研究者想要瞭解南台科大企業管理系同學的性別分佈是否為男性/女性
9、各佔50%。此時在分析時必須利用無母數分析中的卡方檢定卡方檢定 Chi square test。14單一變數的平均值檢定單一變數的平均值檢定在於探討從樣本所得資料中單一變數（如統計學成績），是否等於或大/小於某一數值，如研究者想要瞭解南台科大商業類同學的統計學平均分數是否大於70分。此時在分析時必須利用單一樣本單一樣本T檢定檢定。15相依樣本（同一群受調查對象）在不同時相依樣本（同一群受調查對象）在不同時點下，某一研究變數之變化點下，某一研究變數之變化 當研究者想要瞭解同一群研究對象（相依樣本）在不同的操控下，是否造成在研究變數上之變化，如研究者想要瞭解同一群受訪者在服用一新的減肥藥後，其體重
10、是否有明顯的差異（亦即想探討受訪者服藥前體重和服藥後體重是否有所不同），此時必須使用相依樣本相依樣本T檢定檢定。16兩個變數間關係的探討兩個變數間關係的探討 當一變數為分類變數（名目或順序尺度），另一變數為區間或比例尺度，若要檢測不同的群受訪對象在之表現上是否有差異，則所須應用的統計方法為：1.當只分為兩群兩群時，如性別，若研究者想要瞭解男女性（）受訪者的身高（）是否有差異，則需使用獨立樣本檢定獨立樣本檢定，來驗證男女性之身高是否在統計上有顯著的差異。2.當可分為三群或三群以上三群或三群以上，如年齡層、學校別、系別等，若研究者想要瞭解一、二、三級（）的學生在身高（）上是否有差異，則要使用單因子
11、變單因子變異數分析（異數分析（one-way ANOVA）來驗證三個年級的學生之身高是否在統計上有顯著的差異。17當兩個變數、皆為分類變數（名目或順序尺度），若要檢測不同的群受訪對象在之表現上是否有差異，則所須應用的統計方法為：如為性別（男女），為年級（一、二、三），若研究者想要瞭解男女生在各年級是否有不同的分佈，則要使用卡方檢定（卡方檢定（chi-square test，X2檢定）檢定）來驗證男/女生在各年級上並無顯著的差異。18當兩變數、皆為區間或比例尺度，若要與是否有關，則可使用相關分析（相關分析（correlation analysis），如為智商，為學業成績，若研究想要瞭解智商和學業
12、成績間是否存在著關係，則可利用相關分析來求取二者之相關係數，並加以驗證，以瞭解二者間存在著正相關、負相關或無關。兩個變數間的線性關係：當探討兩個為區間或比例尺度之變數間的關係,可以利用相關分析來瞭解兩變數間呈現的關係，但並無法說明兩變數關係的函數型態。若研究者認為兩變數間有線性關係（即Y=0+1*X），則可以利用簡單線性簡單線性迴歸分析（迴歸分析（regression analysis）進行兩變數線性關係的探討。X稱為自(獨立)變數;Y稱為應(相依)變數19區間尺度區間尺度比率尺度比率尺度類別尺度類別尺度順序尺度順序尺度根據上述說明，可以將有關的統計分析歸納如下列圖表及簡要標示。根據上述說明，
13、可以將有關的統計分析歸納如下列圖表及簡要標示。一、問卷尺度的分類：一、問卷尺度的分類：二、描述性統計二、描述性統計單一變數的分佈描述單一變數的分佈描述 -次數分配次數分配 -平均數與標準差平均數與標準差三、統計檢定（一）三、統計檢定（一）-兩變數間關係的檢驗兩變數間關係的檢驗 （將受訪者分為（將受訪者分為2群）、群）、-獨立樣本獨立樣本T檢定檢定 （將受訪者分為（將受訪者分為3群或群或3群以上）、群以上）、-單因子變異數分析單因子變異數分析 、-卡方檢定卡方檢定 、-相關分析、迴歸分析相關分析、迴歸分析四、統計檢定（二）四、統計檢定（二）-單一變數的檢驗單一變數的檢驗 、研究者事先設定的基準值、研究者事先設定的基準值-單一樣本單一樣本T檢定檢定 、研究者事先設定的比例值、研究者事先設定的比例值-卡方分配卡方分配五、統計檢定（三）五、統計檢定（三）-相依樣本對同一變項在不同時點下之差異的檢驗相依樣本對同一變項在不同時點下之差異的檢驗 （D=d1-d2）-相依樣本相依樣本T檢定檢定20