量化研究.ppt
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1、量化研究,量化研究的核心,量化研究的推論統計,統計數與母數 推論統計:由樣本統計量推知母體參數的統計方法 Statistic: 樣本統計量 Parameter: 母群體參數 抽樣過程 抽樣分配(sampling distribution) 抽樣誤差(sampling error) 中央極限定理(central limit theorem) 統計決策 經驗分配與理論分配 統計假設 第一()與第二類型錯誤() 統計檢定力(power),抽樣與抽樣分配,二項分配的抽樣分配,統計假設與假設考驗,虛無假設(null hypothesis),以H0表示 所陳述的是母群體之間不具有特別的關係 在假設考驗上是
2、作為一個基本的參考點 研究假設(alternative hypothesis),以H1表示 一組描述變項關係的陳述句,有待實證資料來加以檢驗 喝酒會降低駕駛的注意力,增加他們對於號誌的反應時間 喝酒的比未喝酒的駕駛,對於號誌反應需要較長的反應時間 假設考驗: 研究者訂定一個門檻或關鍵值(cv; critical value),來決定與的差值要多大可視為有顯著差異,進行最後的統計決策。 當研究資料顯示與的差值低於這個關鍵值時,表示兩個母體並無不同,即H0成立、H1不成立;超過這個差值時,表示兩個母體有意義的差異,此時H0無法成立,令H1自動成立。,假設考驗的統計決策,Type I error:
3、虛無假設為真,得到一個拒絕H0、接受H1的結果的機率(假警報機率) Type II error對立假設為真,得到一個接受H0、拒絕H1的結果的機率(是研究者錯失發掘真相的機會 ),Type I and Type II error,Statistical analysis,統計檢定類型 I: 類別IV+類別DV,無母數統計vs.母數統計 單一類別變項的分析 描述統計法 適合度考驗 二元類別變項分析 (列聯表分析; 交叉檢定) 雙母群樣本檢驗 雙變項獨立性檢驗 三元類別變項分析 (多元列聯表分析) 多元列聯表分析 G2統計,無母數統計: 卡方檢定,次數分配的考驗,取觀察值與期望值相比較。兩者的差異
4、越小,越容易得到接受虛無假設考驗的結果;兩者的差異越大,考驗的結果越可能達到顯著水準,而得到拒絕虛無假設、支持對立假設的結論。公式: fo代表觀察次數(observed frequencies),fe代表期望次數(expected frequencies),卡方值越大,代表統計量與理論值的差異越大。 卡方檢驗的問題: 1. 卡方值範圍從0到無限大,卡方值本身的大小並無法直接進行比較。 2. 細格數或人數越多,卡方值越大。檢定結果易受樣本數的扭曲。 關聯係數(measures of association),以卡方值的計算為基礎,轉換成以0至1的係數來反應類別變項之間的關聯情形。如: Phi()
5、係數、列聯係數、Cramers V係數、Lambda()係數、Tau(Tau-y)係數,期望值與卡方值之計算,2=(75-75) 2/75 +(75-50) 2/50 + =31 7.815(查表值); 拒絕H0, 接受H1 意即大學生參加政黨的傾向具有性別差異之假設成立,統計檢定類型 II: 類別IV+連續DV,連續變項作為依變項: 常態化分配假設需成立 類別變項作為自變項: 將依變項進行分組比較,進行平均數的差異檢定 分兩組時: 進行t考驗 當兩個樣本平均數距離愈大,顯示樣本間愈可能存在顯著的差異 分三組以上時: 進行變異數分析(ANOVA) 當三個或多個平均數彼此距離愈大,也就是分散狀況
6、愈大,則愈可能存在顯著的差異 樣本間的獨立與相依性 獨立樣本: 第一個樣本與第二個樣本無關聯 (不同人),又稱為受試者間設計 相依樣本: 第一個樣本與第二個樣本有關聯 (同一人),又稱為受試者內設計,兩個平均數比較: t檢定,分子: 組間差異(自變項效果),分母: 組內變異(隨機誤差),三個以上平均數比較: ANOVA,ANOVA變異數分析的計算原理: 自變項造成依變項的變化。反應在組平均數的差異。 分子為平均數的變異項,即反應出組間差異。SSbetween/dfbetween;分母為誤差項,即反應出與組別差異無關的隨機差異。SSwithin/dfwithin;兩者的比值為F值(F ratio
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