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目前分類:Excel與統計軟體 (24)

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記得之前有向大家介紹SPSS建立虛擬變項的功能,但因為該功能是要搭配較新版本的SPSS並且有安裝Python Essentials,請參考「
SPSS Create Dummy Variables ToolSPSS建立虛擬變數工具)http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/447970946),多數的研究者取得不易,在一個偶然的機會下,得知還有另外其他簡單的建立方式,因此藉由此篇來跟大家分享,若是對虛擬變項的概念不熟,或是不知道為什麼要建立虛擬變項,那請參閱這篇(http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/340316597)。

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我們曾在另一篇文章中,介紹EXCEL進行單因子ANOVA分析(詳見「應用Excel大數據提高客戶滿意度班-課程重點分享」一文),這裏進一步介紹事後比較。下圖複習單因子ANOVA,假設已完成各學歷組摘要及F檢定,p值小於0.05為顯著,雖然長條圖可以看出「高中/職以下」滿意度較高。不過,仍須以事後比較來證明

 

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二、報表

11)「組別」之主要效果

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    隨機對照試驗(randomized controlled trial,RCT)是常見的實驗設計手法之一,近年來常遇到客戶使用廣義估計方程式generalized estimating equations,GEE)進行介入效果的驗證,本篇文章將以最簡單的兩組前後測資料為例,使用SPSS 22.0進行操作說明及報表解讀。

    進行GEE分析所使用的資料,必須為長資料格式(long form data),係指每一人次的資料必須為單獨一筆,像是標示A:ID 1受訪者的前後測資料必須分別輸入成兩筆資料。

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方法二:使用延伸程式(Extension Bundles

1)首先進入『https://www.ibm.com/developerworks/community/files/app#/file/9c07d417-3f28-4087-9306-b73fdd72047a

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評分者間信度(inter-rater reliability),是評鑑兩位以上的評分者對同一個標的給予評估結果的吻合程度,當評估結果屬於等距尺度(interval scale)或比例尺度(ratio scale)時,通常會使用組內相關係數(intra-class correlation, ICC);而當評估結果屬於名義尺度(nominal scale)時,則會考慮使用Kappa統計量來評鑑。

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    在SPSS軟體中,有提供比較簡單置換遺漏值的功能,不過這功能只適用在等距及比例尺度,至於名義及順序尺度則不合適,會有小數點。本篇將以7筆成績(1筆遺漏值)來做介紹。

 

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潛在變項模式(latent variable modeling, LCM)這一類型的研究中,依潛在變項、測量變項的量尺區分,大致可分為以下四類方法。

 

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在分析報告中,大家都會放統計圖使讀者容易理解,但圖放多了佔版面,反而讓人看花了,所以我們常會看到把圖合併在一起,一方面省空間,一方面也方便一眼看盡。例如像下圖:

 

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(二)多組折線圖

接著示範多組折線圖的製圖過程,資料擺列跟雙變項長條圖類似,只不過本例的變異程度用標準誤呈現(標準誤數值比較小),選擇EXCEL上方功能表的「插入」,選擇「折線圖」。

 

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第二部分、實際圖型的例子

 

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(七)座標軸名稱與格式

接著是適用各種EXCEL的圖型,即座標軸(X軸與Y軸)的名稱與格式。

 

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前一系列文章介紹了SPSS的繪圖編輯技巧,並以散佈圖(Scatter / Dot diagram)、接受操作者曲線(ROC)及Kaplan-Meier存活曲線為例。雖然SPSS也可以製作長條圖(Bar plot)及折線圖(Line chart),但是根據筆者的經驗,長條圖及折線圖利用EXCEL繪製會有比較好的效果,因此本系列文章將分享使用EXCEL繪圖的編輯技巧,軟體版本則以EXCEL 2007版為例。

本文分成上下兩篇,上篇為講述個別的編輯技巧項目,下篇為以雙變項長條圖及多組折線圖為例,從頭示範編輯圖型的過程。

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在上一篇文章中,我們以「散佈圖」作為例子,示範如何在SPSS中編輯圖型變成符合投稿規格的要求。在本篇,再以醫學領域很常用的ROC曲線(Receiver operating characteristic curve)跟Kaplan-Meier存活曲線(Survival curves)為例,示範如何編輯SPSS的預設圖型。

(一)ROC曲線

下圖(左圖)為SPSS預設ROC圖型,右圖為編輯後圖型,很明顯可看出,右圖比較符合投稿規格。接著開始示範如何對細部作編輯的動作,不過由於上一篇已經有仔細地交代細節,在本篇中有些重複的設定動作就簡略帶過。

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(六)註解

學術圖型常見註解(Notation),用來標示重要的統計數字,例如本例子的相關係數與顯著性;或是呈現圖例(Legend),用來標示每一個組別的名稱。

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在各個領域之中,呈現統計結果一般的原則是「圖優於表,表優於文」。嚴格說來,統計圖型會損失一部分的數據精確性,但圖型特別適合用來呈現資料的某種趨勢(例如散佈圖、曲線圖)以及呈現組別比較的結果(例如曲線圖、盒型圖),在這種狀況之下,圖型會比表格或內文的效果更好。

然而以學術取向的統計圖型而言(Publication graphic),統計軟體(SPSSSASSTATA等)、統計繪圖軟體(PRISMSigmaPlot等)及文書軟體(MS Excel等)所預設的圖型是無法直接採用的,必須作一些編輯,才能夠符合學術領域的格式需求。

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筆者在2012年底曾寫了二篇文章,討論樣本加權,即樣本與母體在背景變項上有明顯不同時,對樣本分析時加權處理。

當時提到,如果你可以蒐集母體各種背景變項的聯合分布,只要將每一細格的母體比例除以樣本比例(當時文中將二者反置,在此一併更正),即可得到每一樣本的權數;但如果,你只蒐集到母體邊際分布,便須用反覆加權(Raking),當時介紹的軟體是Xlstat。但畢竟為了一根牛毛,去養一頭牛,不值得。

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LISRELAMOS的比較

結構方程模式(Structural Equation Modeling、SEM)自從1970年代由瑞士籍統計學者Karl Joreskog1970年代提出相關的概念,同時整合測量模式(也就是心理學領域的探索性因素分析)以及路徑分析(即計量經濟學的聯立方程式),並且與Sorbom首先發展分析工具LISRELLInear Structural RELations)軟體之後,之後SEM在學術界大為流行。

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今天介紹3個常用的excel資料處理方式,學會這三招,就可以去闖蕩半個江湖(剩下半個江湖是我要闖蕩的,嘿嘿)

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