阿摩線上測驗
56.在實驗研究中，如果採取「等組前後測實驗設計」，若要瞭解實驗處理對依變項所造成的影響，則其統計分析方法最好是採？
(A)變異數分析
(B)積差相關
(C)共變數分析
(D)卡方考驗。
統計： A(1136), B(442), C(1879), D(604), E(2) #3984
詳解 (共 10 筆)
下面是查到的資料，可能是因為"實驗處理"屬於"干擾實驗結果的自變數"
共變數分析:
所謂共變數(外生變數)是指足以干擾實驗結果的自變數。將外生變數亦納入研究分析中，以百貨公司折扣期間多長為例，假設滿意度及生活型態都是影響促銷活動的外生變數，可將此視為共變數，折扣期長短為自變數，公司獲利為依變數，進行分析。
變異數分析（Analysis of variance，簡稱ANOVA）:
就是將一組資料的總變動量，依可能造成變動的因素分解成不同的部份，並且以假設檢定的方法來判斷這些因素是否確實能解釋資料的變動。例如，我們想知道家庭環境（因子,factor）是否對學童課業好壞（試驗單位,experiment）造成影響，我們可以觀察在不同家庭環境（處方,treatment）下成長的學童，其課業表現（反應變數,response variable）如何。
積差相關:
又稱積距相關，是當兩個變數都是正態連續變數，兩者之間呈線性關係時，表示這兩個變數之間的相關。
卡方考驗:
一般多用於調查研究中，它是用來處理人數、次數等類別性的資料，如「男女生在選擇旅遊地點時，是否會有明顯的不同？」、「國中三年級學生在打電動玩具的經驗上是否有所不同？」、「國小高年學生上過兩性平等課後，對兩性平權觀念態度上是否有所改變？」這些題目都可用卡方考驗統計，但也會涉及人數問題，只要人數夠多，分數上一些些差距，就可顯示二群體的意見有所不同。
- 自變項在依變項的差異→T考驗(兩個自變項)
- 自變項對依變項的影響→變異數分析ANOVA(自變項三個以上)
- 要排除無關干擾變項→共變項分析ANCOVA
- 用來預測解釋→迴歸分析
- 對某件事的看法→卡方考驗
高明資料
共變數分析特別適用無法或不可用實驗控制的無關變項,如等組前後測設計(或不等組前後測設計)、實驗設計中出現共變項或無關干擾因素
有實驗組與控制組時，共變數分析能以統計方法消除干擾變項的影響
為評估「提升中輟生自信心」的輔導方案，研究者設計了前測、後測控制組的實驗。在自信心量表的評量上，實驗組前測、後測平均分數分別為55、75，控制組前測、後測平均分數分別為45、60。為了分析這些資料時，能夠控制前測的差異，最可能採用那種統計技術來比較實驗組和控制組的差異？
(A) 重複測量t檢定
(B)多因子變異數分析
(C)共變數分析
(D)多元迴歸分析
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19. 蕭老師打算進行數學科教學實驗(實驗組採用合作學習法，控制組採用傳統教學法)，請問考驗不同教學方法其教學成效是否有顯著性差異，較合適的統計考驗方法是哪一種？
(A)卡方考驗
(B)積差相關
(C)變異數分析
(D)共變數分析
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56.在實驗研究中，如果採取「等組前後測實驗設計」，若要瞭解實驗處理對依變項所造成的影響，則其統計分析方法最好是採？
(A)變異數分析
(B)積差相關
(C)共變數分析
(D)卡方考驗。
l 真實驗設計的類型
一、等組後測設計:
徹底隨機分派研究樣本為兩組，一為實驗組，二為控制組，所以是實驗設計所稱的等組。
R X O1
R O2
n 好處：避免選樣的偏差，及其與成熟或與歷史交互作用的不利影響，此矛又有控制組以資對照，是最理想的也最
常用的設計。
n 限制：樣本人數不夠大時，隨機分派仍非等組
二、等組前後測設計:
隨機分派使實驗組與控制組同為等組，惟為了解是否真正全等;在實驗處理前另施予前測，其他步驟則與等組後測設計沒有兩樣。在前測之後，實驗組接受實驗處理，控制組則無;實驗之末，兩組都接受後測。有時候有兩種以上不同的實驗處理，或兩種不同的控制組。樣本流失的情形，亦可利用前測資料設法補救調整，保證實驗組的「果」之「因」為實驗處理造成的，
R O1 X O2
R O3 O4
n 限制:前測恐怕會發生測驗的交互作用效應而影響外在效度。
三、所羅門四等組設計
確保等組，又排除前測的反作用效應，於是將前面兩種設計類型-「等組後測設計」與「等組前後測設計」全併在一起，成為「所羅門四等組設計」
R O1 X O2
R O3 O4
R X O5
R O6
n 「有無前測」視為一變項納進實驗設計，好作分析並排除其影響，
n 特殊長處，是一個研究等於重複了四個實驗。一方面一再檢驗實驗處理效果；一方面並且可以分析「前後與實驗處理之間的交互作用」。
有看沒有懂
樓上
背原理跟真正解題不一樣阿
就算我知道定義
寫題目時還是不會ㄚ....囧