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多年的統計工作經驗,已經毫不懷疑的相信統計的重要性與實用性;我們也希望設計更多課程,將統計觀念和正確作法推廣出去,讓更多需要的人受惠。

 

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本篇延續上一篇,關於EFA的幾個重要的決策點:(3)要用直交轉軸或斜交轉軸(4)因素負荷量要多少才可以(5)怎麼樣的題項不能夠保留,以下就一一作說明:

 

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       學統計的人對數字、圖表都比較有敏感性。某日在網站上閒逛時,看到「第20統計圖競賽獲獎作品,很驚艷地發現統計竟然有這麼美的呈現,超出了一般統計領域的要求。雖然統計領域的工作者大都同意,圖表是數據的視覺化表現」,有句話說「文不如表,表不如圖,構思良好的圖表,能使你的資料更易被理解,尤其在這個資料快速且大量湧現的時代,要抓住閱讀者的眼球,圖表絕對是一個很好的工具。

 

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『學習統計不容易,但是教學的人要負一半的責任』。這幾年來我去聽過許多不同的統計相關課程,我們公司也辦了好幾年的統計課程,發現大家在統計教學時常犯的一些問題,這些問題就是導致學習困難的主因,在這邊整理一下讓大家參考參考,共同勉勵且戒之慎之。

 

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探索性因素分析(Exploratory factor analysis, EFA)用在將量表的題項(item)縮減成數個可解釋的構念(construct),通常量表都是用於測量心理特質,例如態度、動機或意向等抽象的概念。EFA在學術領域的使用頻率非常高,幾乎每一個進行量表調查的研究者都必須使用到這個分析。

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9.X(Y)典型因素與X(Y)觀察變項間的相關係數

如同架構圖中的S,舉例來說S11X第一個典型因素與知識性動機(X1)的相關係數為

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之前我們介紹了三種較常用的相關分析,分別為皮爾森積差相關(Pearson product-moment correlation)、史皮爾曼等級相關(Spearman rank order correlation)與點二系列相關(Point-biserial correlation),但這些分析僅適用變項XY為一對一的相關分析,我們稱為簡單相關。當XY變項皆不只為一個變項時,我們可改用典型相關分析來求出XY的線性相關,我們稱為多元相關。

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最近去參加了聯合通商公司(和碩集團子公司)舉辦的產品說明會,想要了解一下如何在商業領域應用統計分析來協助決策,說明會的地點舉辦在遠東國際飯店的洛北園,場地十分高雅,大約可以坐50人,當天也是坐的滿滿滿,看來的確有許多商業人士對這一塊有興趣。

 

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統計分析方式百百種,搞得大家頭很痛,為了減輕初學者的頭痛症狀,在這邊作了點整理,讓初學者可以清楚的知道哪些統計方式最常用,以及從哪些統計分析方法先下手去學習最有效益。為了了解這個問題,我先從碩博士論文網隨機的抓取一些量化研究的論文,並且一篇一篇記錄下他們用了哪些統計分析的方法,由於不同領域的論文常用的統計方法也會不一樣,所以分了三大類來搜尋,分別是社會科學與教育類、醫學護理類、管理類,每一大類搜尋2030篇論文,然後將這些論文使用到的統計方式整理且繪圖如下面:

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一般而言,無論我們用CARDS或是INFILE來建立資料集,所建立的Data都將先暫存到目錄底下WORK的資料館裡(如下圖),因此我們可以到此資料館裡,將此Data另存成SAS的資料檔(副檔名為sas7bdat),可是如果要一直手動來執行上述的步驟似乎有點麻煩。

 

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