2009年1月4日 星期日

卡方考驗(chi-square test, χ2 test)

卡方考驗
  • 適用於調查研究法中,類別變項資料的統計分析技術。
  • 使用時機 當資料以次數分配表及列聯表的方式呈現時,可以卡方考驗的方式來進行推論統計的檢定
  • 因卡方考驗以細格次數來進行交叉比較,俗稱交叉分析。由於列聯表中的細格不是次數就是百分比,因此卡方考驗又可稱為百分比考驗。
  • 以卡方考驗所進行的檢定稱為適合度考驗。
  • 其目的在於檢測單一變項 (X) 的實際觀察次數分配與某理論次數分配是否符合。可以SPSS中的無母數檢定方法(Nonparametric tests)中的chi-square進行檢定工作。

以卡方考驗進行統計檢定的種類 
  • 改變的顯著性考驗(test of significance of “change”)
  • 該考驗主要目的在檢定同一群樣本對一件事情前後兩次反應之間的差異情形。
  • 可以SPSS中的無母數檢定方法(Nonparametric tests)中的2 related samples進行檢定工作。


week12:單因子變數分析

獨立樣本t考驗
  • 可用來比較兩個母群平均數的差異
  • 但是t考驗並不適合三組以上平均數的考驗--->三組以上應使用變異數分析 (analysis of variance, ANOVA)。 
ANOVA
  • 一個自變數 (又稱為因子或因素,factor),因此稱為單因子變異數分析 (one-way ANOVA)。
  • 若自變數有三個類別 (或稱水準,level),三組的受試者為不同的樣本,因此稱為獨立樣本單因子變異數分析。

單因子變異數分析
  • 計算組間(between groups)及組內(within groups) 的離均差平方和,除以適當的自由度,以得到均方(mean square, MS),MS就是母群體變異數的不偏估計值 

week9:中央極限定理

中央極限定理(central limit theorem)
當樣本數越多時(n>30),則其平均數之分配越趨向於常態分配。

母體數目無限(N=∞)
在抽樣下一個樣本前,將已抽出的樣本再放回
例如從十張牌裡抽一張牌,再放回重抽,雖然只有十張牌,卻可視為母體無限大
則

)當樣本數增加時,所有可能之樣本平均數χbar之分配會接近常態分配
)樣本平均數之平均數(μχbar)為μ
)樣本平均數之標準差(δχbar)為δ/(n)1/2
母體數目有限(N>30>∞) 母體數目可數時
如下圖判別流程:


網站介紹: 研究生2.0

記錄研究生需要具備的知識與工具,並介紹研究相關的觀念與軟體



week6: 常態分配

常態分配(standard nomal distribution)
連續隨機變數之分配呈現鐘型分配之狀態

配合平均數及標準差之觀念,我們可以得到常態分配一個重要的特性:
  1. 在常態曲線下,以平均數X為中心,任何一個在左邊的點與X之間在常態曲線下之面積是和另一相對在右邊同距離之點與X之間的面積相等。

  2. 任何點與X間在常態曲線下之面積是一定且已知的。
如果一個變項的分配是接近常態曲線,那這個面積的比例也代表所佔的樣本比例。

例如,如果全部樣本數是1000人,則平均數加減一個標準差(平均數 ± 1S)就有約683人(1000 × 68.26%)。所以,就常態分配而言,只有少數的樣本是在平均數加減三個標準差以外(也就是說只有極少數個案的分數是比平均數加三個標準差來的大,或比平均數減三個標準差來的小)

延伸學習:



2008年12月14日 星期日

Campus of the Future (高等教育的教學、學 習、與科技中改變的力量)

Change forces: Teaching,learning, and technology on thecampus of the future
Dr. Ron Owston

知識經濟時代需要具備六項能力(Skills needed to succeed in knowledge economy,6 C’s to Succeed)
  1. Creativity
  2. Complex problem solving
  3. Critical thinking
  4. Communicating clearly
  5. Collaborating in
  6. Communities
  7. Continuous learning
Web 2.0 technologies應用
􀂃 Blogs
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􀂃 Social networking
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