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Part I: Basic Statistics 基礎統計 Part II: Factor Analysis 因素分析 Principal Components Analysis 主成分分析

Part I: Basic Statistics 基礎統計 Part II: Factor Analysis 因素分析 Principal Components Analysis 主成分分析 Part III: Regression Analysis 迴歸分析 ANOVA 變異數分析 Correlation Analysis 相關分析 Part IV: Classify 分類 Discriminant Analysis 判別分析 Cluster Analysis 集群分析. 問題 ?. 地區 次數. 地區 男 女 次數.

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Part I: Basic Statistics 基礎統計 Part II: Factor Analysis 因素分析 Principal Components Analysis 主成分分析

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Presentation Transcript

  1. Part I: Basic Statistics基礎統計 • Part II: Factor Analysis 因素分析 • Principal Components Analysis主成分分析 • Part III: Regression Analysis迴歸分析 • ANOVA變異數分析 • Correlation Analysis相關分析 • Part IV: Classify 分類 • Discriminant Analysis判別分析 • Cluster Analysis 集群分析

  2. 問題? 地區 次數 地區 男 女 次數 性別、年齡、血型…. 北 中 南 東 12 15 11 9 8 7 6 4 4 8 5 5 12 15 11 9 北 中 南 東 血型 年齡 性別 居住 性別與居住地有沒有關係? 6組 卡方分析

  3. 因果關係 Step 1 發現問題 帥哥美女的「統計」都學不好?? Step 2 列出可能的變數 性別 年齡 長相 成績

  4. 因果關係 Step 3 研究架構圖 找出因果關係 因 果 性別 性別 年齡 年齡 長相 長相 成績 成績 *參考文獻很重要

  5. 因素分析 成績 性別 成績 地區 長相 年齡 長相

  6. 因素分析 • Step 1 檢定(適不適合縮減) • Step 2 縮減維度(縮減到多少) • Step 3 萃取(如何縮減) • Step 4 因素軸旋轉(如何解釋)

  7. 因素分析

  8. Step 1 檢定 • KMO取樣適當性(Kaiser- Meyer-Olkin)效果好不好 • 巴氏球形檢定(Bartlett Test of Sphericity)適不適合

  9. Step 2 縮減維度(Dimensions) • 能解釋的變異數(特徵値)達1.0(H Kaiser) • 20<D<50 • 陡坡法(scree test)

  10. Step 3 萃取 • 主成分、未加權最小平方法、概化權最小平方法、最大概率法、….

  11. Step 4 因素軸旋轉 • 直交轉軸 • 斜交轉軸

  12. 因素分析

  13. 因素分析

  14. 結果1 Step 1：檢定

  15. 結果1 Step 1：檢定

  16. 結果2 Step 2：縮減維度

  17. 結果3 Step 3：萃取

  18. 結果4 Step 4：轉軸

  19. 討論1 Step 1：檢定 =0.9(效果極佳) =0.8(有價值) =0.7(中度) =0.6(不好不壞) =0.5(不太好) <0.5(無法接受) 顯著性p<顯著水準α

  20. 討論2 Step 2：縮減維度 >1 • 說明主成份個數(維度) • 說明解釋變異量 趨緩

  21. 討論3 Step 3：萃取 未轉軸前主成分矩陣無法解釋

  22. 討論4 Step 4：轉軸 因素負荷量較高者 絕對值>0.45 or 0.5

  23. 討論4 Step 4：轉軸

  24. 討論5 新變數

  25. 報告的寫法(一) 1. KMO、巴氏檢定結果 2. 6個因素簡化為3個因素 3. 可以解釋58.11% 4. 結果

  26. 報告的寫法(一) 因素/變數 因素負荷量 特徵値 解釋變異量 因素一 一般心情狀態 .809 生活多采多姿 .760 1.395 23.255 因素二 性別 .679 小孩數 .770 1.089 18.146 因素三 人種 .558 區域 .831 1.003 16.714

  27. 報告的寫法(二)

  28. 報告的寫法

  29. 報告的寫法

  30. 報告的寫法 配偶被解雇 是 否 總和 排名 F值 顯著性 因素一 .105 -.0059 .00039 2 .832 .362 因素二 -.125 .0289 .02019 1 1.244 .265 因素三 .307 -.0328 -.0134 3 5.842 .016 <0.05，因素三隨著會隨著配偶解雇與否有顯著差異

  31. 結論與建議 明天再來!

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