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統計量化分析　 Excel 篇

統計量化分析　 Excel 篇. 國立花蓮教育大學 李明憲 副教授 社團法人花蓮縣記憶空間學會　理事長 美國國家衛生教育專業執照 5856 號. t 檢定. t 檢定的功能. t 檢定是用來檢定兩個群體的平均值是否有差異性 ? 如：原住民的平均年齡 vs 漢族的平均年齡 15-30 歲每日電腦使用時數 vs 31-45 歲 每日電腦使用時數. t 檢定的功能. 想想下列情況： 某教師想知道那種教學方式比較有效果，因此在 A 班與 B 班分別使用兩種方式進行教學。期中考之後， A 班的平均為 81.3 B 班的平均為 82 分。 請問：

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Presentation Transcript

  1. 統計量化分析　Excel篇 國立花蓮教育大學 李明憲 副教授 社團法人花蓮縣記憶空間學會　理事長 美國國家衛生教育專業執照5856號

  2. t檢定

  3. t檢定的功能 t 檢定是用來檢定兩個群體的平均值是否有差異性? 如：原住民的平均年齡 vs 漢族的平均年齡 15-30歲每日電腦使用時數 vs 31-45歲 每日電腦使用時數

  4. t檢定的功能 想想下列情況： 某教師想知道那種教學方式比較有效果，因此在A班與B班分別使用兩種方式進行教學。期中考之後，A班的平均為81.3 B班的平均為82分。 請問： 這0.7的差距足以說明A班與B班的成績表現有差異嗎?

  5. t檢定的功能 單純的差異0.7分，並不能說明什麼 有可能是偶爾性的差異性，也有可能是因為不同教學方式造成的效果。因此我們必須用統計來分析。 t檢定的功能，就是利用統計來評估2個母群體(在上個例子裡就是A班與B班)是否有差異

  6. t檢定的功能 再換另一個情況： 在交通安全課程中，某教師想了解學生上過課程後，交通安全態度有無改變。因此使用前測、後測問卷，前測全班分數為91分，後測分數為93分 請問： 這2分的差距足以說明學生的交通安全態度有提升嗎? t檢定的功能，就是利用統計來評估2個母群體(在上個例子裡就是前測、後測)是否有差異

  7. 成對母群體t檢定 VS 2個獨立母群體t檢定 剛剛2個例子，他們主要的差異在於『兩次測驗是不是同一群人』 A班 B班 A班 教學a 教學b 測驗 測驗 測驗 測驗 經過一段時間 利用『獨立母群體 t檢定』評估有無差異 利用『成對母群體 t檢定』評估有無差異

  8. 成對母群體t檢定(常用於前後測分析) • 請開啟case3 範例檔 前測 後測

  9. 範例說明--成對母群體t檢定分析之前—資料飾選範例說明--成對母群體t檢定分析之前—資料飾選 在很多情況下，原始資料會有問題，因此要給予修正 我們得到的原始資料

  10. 範例說明--成對母群體t檢定分析之前—資料飾選範例說明--成對母群體t檢定分析之前—資料飾選 後測 前測

  11. 範例說明--成對母群體t檢定分析之前—資料飾選範例說明--成對母群體t檢定分析之前—資料飾選 前、後測資料不合理，因此本次分析不採用該個體資料

  12. 範例說明--成對母群體t檢定分析之前—資料飾選範例說明--成對母群體t檢定分析之前—資料飾選 前測資料有缺，所以無法進行分析。必須刪除

  13. 進行t test 分析 1點選工具 2第一次使用時，需點增益集新增

  14. 進行t test 分析 1勾選分析工具箱 2確定

  15. 進行t test 分析 1點選工具 2點選資料分析

  16. 進行t test 分析 選擇適用的分析方式：本次要分析前、後測對比，因此選用「成對母體平均數差異檢定」 1點選成對母體分析 2確定

  17. 進行t test 分析 這是指我們的前測與後測資料 按此鈕選擇我們的前測資料

  18. 進行t test 分析 2選好後，點此鈕回到上個頁面 1先圈選前測資料的範圍

  19. 進行t test 分析 用同樣的方式選擇後測資料範圍

  20. 進行t test 分析 2選好後，點此鈕回到上個頁面 1先圈選後測資料的範圍

  21. 進行t test 分析 確定數值範圍 確認無誤後，按確定

  22. 進行t test 分析—分析結果 分析結果會出現在新的工作表上，現在讓我們了解這個分析結果在說明什麼

  23. 進行t test 分析—分析結果 1.由平均數可知，第一次測量時（前測）學生 平均為77.18;後測之平均為87.18。 因此，學生表現於前、後測中，上升10分(87.18 - 77.18)

  24. 進行t test 分析—分析結果 變異數：為一參考指標，變異數越高者，代表資料離散程度高。變異數越低者，代表資料分佈較集中。 資料離散程度高。 資料離散程度低。

  25. 進行t test 分析—分析結果 2.觀察值個數，係指本次分析中的之資料數量。本例中，班級共有24名學童，有效資料有22份。故觀察值個數為22。

  26. 進行t test 分析—分析結果 3.皮耳森相關係數，係指前測成績與後測成績之相關程度。通常介於-1~1之間。-1為完全負相關。0為無相關、1為完全正相關。

  27. 進行t test 分析—分析結果 4.自由度：為統計指標之一，須配合t分數才具有意義 5.t統計：即為t分數。此處約為-7.40，由於t分數之計算為前測減後測，本範例中，後測平均分數較高，故為負值

  28. 進行t test 分析—分析結果 6.P值：P指的是機率(possibility)，此處p值為1.41 E-07，即為1.41*10 亦為：0.000000141。 -7

  29. 顯著差異的概念 • p值為統計中，評估有無顯著差異之指標。通常介於1至0之間。1為100%，0為0%。 • 在進行t test分析時，若p值為0.5，則表示：這2個資料群體，有50%機率為不同性質的群體。若p值為0.03，則表示：這2個資料群體，有97%的機率為不同性質的群體。 • 在統計中，當p值小於0.05時，我們會認定分析結果達到顯著差異之標準。於範例中，由於課程介入，學生前、後測分析p值為1.41 E-07 p值小於0.05。因此，學生前測成績與後測成績有顯著差異存在

  30. 進行t test 分析—分析結果 7.單尾與雙尾的選擇。進行分析時，若我們要分析的是：學童後測成績是否『高/低於』前測成績，則選擇單尾的p值。若我們要進行分析的是：學童後測成績是否與前測成績『有所差異』則須選擇雙尾的p值。

  31. 進行t test 分析—統計報告 1.六年一班學童於前測分析中，平均77.19分。後測平均為87.19。整體成績由77.19上升至87.19分。 2.本分析中，共有22份學童成績資料，t 值為 -7.40，自由度為21，p值為1.41E-07，小於0.05，故達顯著差異 3.因此，經由課程介入後，此前、後測分析中，六年一班學童之成績有顯著性提升。

  32. 獨立母群體 t 分析 這一次，老師是想測六年一班與六年二班的成績有無差異性。 六年一班與六年二班的學生，是屬於兩個獨立群體。 因此要使用獨立母群體的t test分析

  33. 獨立母群體 t 分析 1點選工具 2點選資料分析

  34. 進行t test 分析 選擇適用的分析方式：本次要分析前、後測對比，因此選用「成對母體平均數差異檢定」 2確定 1點選兩個母體平均數差分析

  35. 進行t test 分析 這是指我們的一班與二班的資料 按此鈕選擇我們的一班的成績資料

  36. 進行t test 分析 2選好後，點此鈕回到上個頁面 1先圈選一班資料的範圍

  37. 進行t test 分析 用同樣的方式選擇二班資料範圍

  38. 進行t test 分析 2選好後，點此鈕回到上個頁面 1先圈選二班資料的範圍

  39. 一班和二班的學生數目不同，怎麼辦?

  40. 進行t test 分析 確定數值範圍 確認無誤後，按確定

  41. 進行t test 分析—分析結果 分析結果會出現在新的工作表上

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