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5.逐步法第二步

R平方解釋量為0.7652

當我們想探討兩個變數之間的關聯性時，我們除了可以計算相關係數以瞭解兩個變數之間的關聯強度外，亦可利用迴歸分析，來探討自變項對於依變項的影響或預測情形。

參、百分比同質性考驗

當資料的變項為兩個類別變項時，我們常利用卡方檢定來做分析，由於研究目的不同，卡方檢定通常分為四個部份：適合度考驗、獨立性考驗、百分比同質性考驗、改變的顯著性考驗，茲說明如下：

成對樣本T檢定的case通常有兩種，一種是「重複量數」，也就是前後測的問題，像是減肥前後、實驗前後的成績，因此每一筆配對的資料都是來自同一位受試者，這種是最常見的配對樣本；另一種為「配對組法」，雖然每一筆配對的資料是來自兩位的受試者，但是我們會認定他們的某一特質（研究者所關心的）是相同的，像是相同智力的男女生皆受某一項測驗有沒有差別，而這種是比較不常見的配對樣本。但不管是第一種case或第二種，我們都會認為兩筆資料是有相關的，因此不能用獨立樣本T檢定，而要改用成對樣本T檢定

研究常常會遇到要比較兩個不同群體的對象在某一變數上的差異情形（限定為兩個群體），譬如說想要比較「男女生的成績」、「實驗組與控制組的成效」、「已婚與未婚的滿意度」，此時我們就必須藉由著獨立樣本T檢定來檢驗之。

我們常常想要去檢樣我們的樣本是否高於、低於或等於某一特定值，因此要以樣本的平均數去和某一特定值做比較（像是班上的成績與全校平均成績80分是否有差異），此時我們就以單一樣本T檢定來檢驗們想要知道的答案。

三、點二系列相關

適用於當一個變項為二分的名義變項，而另一個變項為等距

研究者常常利用相關分析以探討兩個變項之間的關聯性，

而變項的測量尺度會決定我們必須使用何種的相關分析，

當完成資料處理的步驟後，即可利用資料開始進行後續的統計分析，這感覺好像快掉進萬劫不復的深淵。其實統計分析與資料處理相較之下，並不會比較困難，而且還很蘇胡，怎麼說呢？還記得之前提到，語法不用死記對吧，只要能找到範例，就能加以應用，前題是要清楚自己的研究目的與研究的自變項及依變項，那我們就從以下幾個範例開始學習吧!!!以下皆利用（SAS/PC 實務與應用統計分析，李金泉，1994）中的例子來做介紹。

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------接續

一、俗話說的好，良藥苦口：