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1、相關研究法,1,相關研究法的意義與目的,用於探討現象或事件的關係可為未來研究的基礎若變項間有高度關係，則可進一步實施實驗研究可視為敘述研究的一種相關研究旨在描述現狀以量化的形式描述和變項之間的關係,2,相關研究研究問題,創造力與學業成績的關係創造力高的學生，其學業成績是否也高?家庭背景與學業成績的關係家庭背景較好的學生，其學業成績是否也較好?國中成績與高中聯考成績的關係國中成績高的學生，其高中聯考成績是否也高?智力與學業成就的關係智商高的學生，其學業成就是否也比較好？,3,相關的涵義,相關：變項與變項之間的關係相關係數r：判斷相關的大小介於-1與1之間相關係數的絕對值越大，則相關性越高,4,五
2、種不同的相關情形,完全正相關（perfect positive correlation,r=1）正相關（positive correlation,0r1）零相關（zero correlation,r=0）負相關（negative correlation,-1r0）完全負相關（perfect negative correlation,r=-1）,5,五種不同的相關情形圖示,6,五種不同的相關情形圖示,7,關係研究,試圖理解變項與變項間之關係可為因果比較研究與實驗研究提供方向。可提供因果比較研究與實驗研究的控制變項樣本約為50-100人二變項間應呈直線關係。Ex:學生每天練習數學的時間與其數學成績
3、是否相關。,8,預測研究,二高度相關的變項中用其中依變項預測另一變項。預測變項（predictor）vs.效標變項（被預測的變項，criterion）Ex:利用學生小四的數學成績預測小五的數學成績。多元迴歸方程式、區別分析、因素分析、路徑分析,9,相關研究的實施步驟,問題選擇樣本至少30個工具注意信、效度設計與程序資料蒐集資料分析與解釋,10,雙變項相關統計,皮爾遜積差相關斯皮爾曼等級相關肯德爾 係數肯德爾和諧係數二系列相關,點二系列相關四分相關 相關列聯相關相關比,11,等級相關,積差相關（r，適用於30人以上）等級相關（,rho，適用於10-30人）肯氏相關（,tau，適用於10人以下）肯
4、氏和諧係數（Kendalls coefficient of concordance,W）分析三位以上評分者的一致性,12,二分分數相關,二系列相關 二個人為分類群組與連續變數間的關係，其相關係數可能1。Ex:數學及格與否 vs.數學性向測驗點二系列相關 二真正分類群組與連續變數間的關係Ex:性別 vs.數學性向測驗,13,二分分數相關,四分相關 二組人為二分類群組間的關係Ex:數學及格與vs.國語及格與否 相關 二組真正二分類群組間的關係（phi）Ex:性別vs.試題中每一題的對錯,14,其他,列聯相關 列聯相關適用於兩個變項或其中一個變項的分類超過兩個以上類別時。相關比 有些變項之間的相關不
5、一定呈現直線關係，而是呈曲線關係。,eta.優點：兩變項為明顯曲線相關時，相關比更能準確表現出。缺點為不易計算。,15,兩變項適用的相關統計分析,16,多變項相關統計分析,多變項分析（multivariate analysis）運用多變項統計技術可協助統計者測量與研究三個以上變項形成各種組合之間的相關程度可分析相關的資料及實驗結果的資料。,17,多元迴歸（multiple regression）,亦稱複迴歸確定數個預測變項與效標變項間的關係多元迴歸分析在研究中的應用主要在於預測，且綜合多個變項預測效標變項，其正確性較根據一個變項預測高。Ex：智力、動機、學習習慣、自我觀念、社經地位等變項與學業
6、成績之相關。y=0+1x1+2x2+3x3,18,區辨分析（discriminate analysis）,區辨分析與複迴歸類似。其效標變項可分成兩個或更多類別（類別變項）。主要目的：根據某群體過去在預測變項與效標變項間存有的關係，從個人預測變項的資料，預測其未來所屬的類別。Ex：根據不同的職業興趣預測個人將來從事之職業類別。,19,典型相關（canonical correlation）,典型相關是以組合的數個預測變項來預測組合的數個效標變項。主要目的：發現哪一組的預測變項最能夠預測另一組的效標變項。Ex：學業性向、家庭社經地位、中學平均成績、職業興趣、中學後受教年限vs.年薪、身心健康程度、對
7、社區貢獻程度,20,路徑分析（path analysis）,考驗三個以上變項因果關係之理論效度的技術。可增研究者對相關研究設計之運用何限制的了解較其他技術更能發現相關資料存有的因果關係。,21,淨相關與部分相關,淨相關（partial correlations）分析兩個變項間的相關，在去除第三個變項，是否仍保持不變部分相關（part correlation）將變項A中移除變項B的影響，形成新的變項C，再探索C與依變項的關係,22,因素分析（factor analysis）,沒有自變項而有若干個依變項的多變項分析方法。主要目的在於認定一組依變項中的因素結構，使變項的數量減至最小限度，但仍不失原來
8、代表性。步驟計算相關矩陣，求出任兩變項間的相關進行因素分析以決定變項是否可以較少數的因素予以描述,23,多變項相關分析方法比較,24,相關係數的解釋,解釋前先審查該相關係數是否有實質上的意義智商與家庭年收入相關係數 r=0.85相關係數 r 可換成決定係數 r2 來解釋r2 變項間分配的共同變異量某變項可由另一變項決定或預測的比例1-r2 未決定係數變項之間的相關不能解釋為因果關係相關係數的大小須依目標而定,25,相關係數的強度大小與意義,26,相關研究的優點,可彌補實驗研究之不足無法操弄受試者時使用可同時探討數個變相的關係可控制其他變項對結果的影響為其他研究做準備提供變項間的關係，可提供實驗研究自變項的選擇,27,相關研究易犯的錯誤,隨便選擇研究變項使用缺乏信度、效度的工具蒐集資料所得資料真實性的問題使用錯誤的統計方法分析資料相關研究只確認變項的關係，不能建立因果關係,28,實施相關研究的注意事項,研究者需要具備紮實的統計電腦基礎對相關系數的解釋要含蓄而不誇張設法讓受研究者衷心地合作與質的研究方法相結合,29,
