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1、資料分析前的預備動作資料清理、編碼與資料分析,編碼事前編碼,收到問卷後，要將問卷資料輸入電腦中，以便進行分析輸入資料前，須先進行編碼的工作例1：當題目為性別：男 女，則輸入電腦時，可能會輸入男、女，或轉換成數字，如1、0。例2：很滿意 普通 不滿意，會編碼成3,2,1編碼的目的將問卷結果轉換成電腦可辨識與可進行分析的模式,資料清理,遺漏值極端值對受訪者太多無填或者亂答的狀況進行處理若是太多問題無填答（約50的題數未填答），則此問卷可歸為廢卷。廢卷標準可由研究者自訂系統性填答可利用標準差進行判斷若某受訪者在該量表(Ex.滿意程度)的標準差為 0，代表受訪者填答的選項都一樣，研究者可以考慮將此問問
2、歸為廢卷,編表與資料清理,編表的功能,找出錯誤Ex.出現不該出現的數値：選項介於14，填答結果為5發現異常觀察值極端值：影響分析結果了解未回答(空白)的主要原由刻意迴避 or 不知道(答案)決定變數的分配型態變數的分配不同，適用的檢定方法亦不同Ex.是否符合常態分配計算平均數和離散度了解所蒐集到樣本的特性,編表有清理資料的功能！,簡單編表敘述統計表,資料尺度類型與適用敘述統計量,次數與比率分析,受訪者150人出席狀況：按時上課 偶爾未到(一星期約5次以下)經常未到(一星期610次)常常未到(一星期11次以上)結果按時上課：50人(33.3%)偶爾未到：60人(40%)經常未到：30人(20%)
3、常常未到：10人(6.67%),次數分配表,目的了解分佈的狀況,亦可以圖形的方式呈現資料狀態,受訪者150人性別：男 女男生：75人(50%)女生：75人(50%),直方圖受訪者性別比率,交叉編表(1/2),目的初步了解，不同母體之間，是否存在差異Ex.不同性別的學生，其上課出席狀況是否有所不同,交叉編表(2/2),如欲了解，不同性別的學生，其上課出席狀況是否存在明顯(統計顯著)差異，則建議使用卡方分析,卡方檢定齊一性檢定(1/2),隨機抽樣調查330位女大學生，獲得其就讀年級與選購化妝品主要目的的資料，如下表：請問，不同年級學生選購化妝品的主要目的是否明顯不同？,假設檢定,對母體特性建立一個
4、正面及一個反面的敘述，藉由樣本資料判斷假設對錯的過程。正面的敘述為虛無假設(Null Hypothesis,H0)反面的敘述為對立假設(Alternative Hypothesis,H1)H0通常為與期望結果相反的敘述,卡方檢定齊一性檢定(2/2),在0.01下，檢定不同年級女大學生的化妝品使用目的是否相同假設檢定H0：不同年級學生選購化妝品的主要目的相同H1：不同年級學生選購化妝品的主要目的不相同統計量2 vs.20.01(6),卡方檢定的使用時機,兩變數均為屬質變數（名目尺度、順序尺度）！,敘述統計量,目的可快速了解樣本的特徵統計量類型平均數：代表資料的集中趨勢種類：算術平均數、中位數、幾
5、何平均數、眾數哪種統計量不易受極端值影響？離勢：代表資料的離散程度種類：全距、四分位差、變異數、標準差,敘述統計量範例,Ex.問卷題目性別：男 女您所選購筆記型電腦的重量為_kg針對第二小題，可以分析受訪者所購筆電的重量區間為何(最重、最輕)？受訪者所購筆電的平均重量為何？可以計算眾數、中位數嗎？受訪者所購筆電重量的變異數為何？購買筆電的重量是否受性別差異的影響？,Ex.問卷題目性別：男 女您所選購筆記型電腦的重量為_kg欲了解購買筆電的重量是否受性別差異的影響？該怎麼分析？,可使用分析方法,有母數t檢定：單一樣本、兩組樣本ANOVA：多組樣本無母數Mann-Whitney U檢定：兩組樣本K
6、ruskal-Wallis檢定法：多組樣本,假設檢定,對母體特性建立一個正面及一個反面的敘述，藉由樣本資料判斷假設對錯的過程。正面的敘述為虛無假設(Null Hypothesis,H0)反面的敘述為對立假設(Alternative Hypothesis,H1)H0通常為與期望結果相反的敘述,假設檢定的範例,行政院長的執政能力遭立法委員質疑，據悉已有超過一半的委員不滿意。以p代表立法委員不滿意的比例，則假設檢定可定為何(H0)？or,某減肥食品公司宣稱其產品A較另一公司之產品B更有效果。以X代表服用產品A與B所減輕重量之差，則假設檢定之虛無假設與對立假設該如何定義？,相關係數,相關係數用來判定兩個變數間線性關係之強度Ex.問卷題目包括：網路購物佔您總消費金額的比率為何？_%您平均每日上網時數？您想了解，網購佔總消費金額的比率與平均每日上網時數間，是否存在(線性)關聯。,迴歸分析,目的：了解多個變數之間，是否存在線性相關Ex.問卷題目包括：網路購物佔您總消費金額的比率為何？_%您每月可支配所得多少錢？_您平均每日上網時數？您覺得網路購物是否又保障？有保障 沒感覺 沒保障 你想了解，網購佔總消費金額的比率主要是受哪些因素影響？(可支配所得、上網時數、對網路安全的觀感),
