統雄-統計神掌樣本代表性檢定篇

神掌打通任督二脈‧易筋經以簡馭繁

符號意義:統雄快訣 延伸閱讀 進階議題 警示訊息

資料分析的程序

SPSS 範例檔案下載

樣本代表性檢定

有效樣本

連繫率

回應率

量表信度檢定

單變項分析

雙變項分析

多變項分析

統計研討篇

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以下介紹使用SPSS達成所有分析步驟的過程。

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樣本代表性檢定

什麼是樣本代表性？

數理意義的樣本代表性檢定，與資料分析中的顯著性檢定，為一體兩面。

實務應用意義的樣本代表性檢定

有效變項率/樣本率檢定

定義明確、應用有困難，實務上錯誤或可疑事例甚多， 建議慎用、少用。

「有效」(Valid)率基本係針對「變項」而言，每一個變項都不一樣。其定義是指：觀察值不是迷失（Missing或譯遺漏）值，就是有效值。有效值占該變項的總數百分比，就是有效變項率。

而樣本是指一位受訪者。實務上通常不會只訪問一個變項（即問題），所以，有效樣本是指所有變項都是有效值的樣本。

有效變項率

SPSS 預設是「變項排除(pair-wise)」，報表中列出排除有迷失（Missing或譯遺漏）值後的各有效變項率，實作如下。

〉分析

〉報表

〉觀察值摘要

以<shift>方式選擇變項移往右欄。

按〈貼上語法〉將會另開啟一個語法視窗，儲存程式。

預設排除的報表如下。

其中中文「包括」的英文就是「Valid」-有效。

亦即每個「有效變項率」的百分比可能是不同的。

不敏感、非細節性問題，每個人多會回答；而敏感、與細節性問題，就有較多人不答，形成迷失（Missing或譯遺漏）值。

有效樣本率

「有效樣本」係指「樣本排除(list-wise)」，任一變項具Missing值的樣本均被排除。 

〉選項

〉排除含有遺漏值的觀察值

有效樣本率的報表如下。

亦即每個「有效變項率」的百分比是相同的。

由於各變項之間的交互作用，「有效樣本」的比例會大幅降低，也浪費了許多資訊。

實務上過高的「有效樣本率」有可能：（1）不瞭解何謂有效（2）作假。 

統雄老師建議的修正方案

連繫率檢定

連繫率﹦連繫樣本數/存在樣本數

﹦各「有效變項率」的最高值

以本報表為例，就是100％。

存在樣本是指採用RDD法時，剔除空號…等之樣本。

亦即找到受訪者者的比率，而不論是否回答問題。這個比率反映「隨機性」滿足的程度。

在2000年前，研究者如果努力，可以達成90％以上，但近年已日益困難。

回應率檢定

回應率﹦回應樣本數/存在樣本數

回應指回答了「核心問題」或「核心題組」，這個作法可以在保留最大可推論資料，而避免損失隨機性。

如在網路使用行為調查中，我們最需要知道的是「網路使用率」，重視這1題的隨機性。至於「收入」等，就較無所謂。

以「核心題組回應率」作為檢定參考。 

以本報表為例，就是100％。

樣本與已知人口變項比較法 

在二項分配的推論檢定講義中再介述

量表信度檢定

如果是採用量表測量變項，則在理論檢定與變項分析之前，必須先作量表的信度檢定，程序請按這裡。

信度檢定是相關分析的發展與應用，所以在本系列安排在相關分析之後，和論文寫作的結構順序並不相同。

單變項分析/描述-估計

單變項分析又名獨變項分析：是論文中「研究發現（或資料分析）」章、「整體分析」節報告的方法，若是僅報告樣本統計值，便採用「描述」方法；若要推論母群，則應用「估計」的方法，又因資料型態為「類別型」或「連續型」而不同。

交叉分析/雙變項分析

分析兩個變項間的關係，常為各一應變項、自變項，與兩者關係。雙變項可能只具備關聯關係，而不具備因果關係，亦即無法辨別何者為自變項、何者為應變項。常用、也最實用的統計工具包括：卡方分析、變異數分析、與相關分析。 

統雄數學樂學/統計神掌易經筋-問卷