斯皮爾曼等級相關係數的意義和計算 Posted on 2021-09-092023-04-28 By Dr. Fish 相關 斯皮爾曼等級相關係數是用來測量次序尺度變項間關聯方向和程度的一種相關係數,屬於無母數統計量。依據變項裡相同等級的存在與否,斯皮爾曼等級相關係數會有稍微不同的計算方式。若其中有一個變項為等距或比率尺度,須先將其依數值大小排序並列出等級後再進行運算。
何謂皮爾森積差相關係數 Posted on 2021-08-192024-04-18 By Dr. Fish 相關 皮爾森積差相關係數是測量兩變項關聯方向和程度的一個量化數值。相關係數的數值可從-1到1,符號代表關係的方向,數值本身則代表關係的強度,數值愈大關係程度愈高。若將皮爾森積差相關係數平方,即變成決定係數,可用來解釋一個變項中有多少的變異可被另一個變項說明。
如何繪製散布圖 Posted on 2021-08-122023-03-07 By Dr. Fish 圖形繪製 散布圖是觀察兩個變項之間的關係時最常使用的圖形,可用來瞭解變項之間是否存在關聯性、關聯的大小和方向。散布圖是將第1個變項的數值置於X軸,與第1個變項相對的第2個變項的數值置於Y軸所形成的「點」而繪製出來的圖形。不論是SPSS或Excel,皆可簡單地繪製出散布圖。
變項之間關係的基本特色 Posted on 2021-08-042023-03-17 By Dr. Fish 相關 變項之間關係的基本特色,包含線性關係、關係的方向、完全關係和不完全關係。線性關係指兩變項之間的關係可以用一條直線來呈現,而關係的方向可分為正向關係和負向關係。若依據兩變項成對的觀察數值所構成的點能否完美地落在同一條直線上,則可分為完全關係和不完全關係。
集中趨勢的測量 Posted on 2021-05-212022-11-09 By Dr. Fish 描述統計 次數分配表或圖形雖然可用來瞭解資料整體的分布情形,但卻沒有一個量化的數值能夠描述整體分布的狀態,也無法在兩個以上的分配間進行量化的比較。集中趨勢的測量就是用來解決這個問題,最常使用的統計量為眾數、中位數和平均數,且可簡單地透過SPSS或Excel計算取得。