主題:變數

l  皮爾森積差相關（Pearson product-moment correlation coefficient）：係用來表示兩連續變項間關聯程度之指標。 l  簡單迴歸分析（simple regression analysis）：係一種根據一個連續變項（預測變相；自變相）來預測另一個連續變項（被預測變項；依變項）的分析方法。若使用多個連續變項來預測則稱為多元迴歸分析（multiple regression analysis）。 l  獨立樣本t考驗：係用來檢定兩組平均數差異是否達顯著差異之統計方法。採用此法時，自變項需為二分類別變項，依變項則為連續變項。 l  單因子變異數分析（analysis of variance，ANOVA）：係用來檢定三組或三組以上平均數差異是否達顯著差異之統計方法。採用此法時，自變項需為三分類別變項，依變項則為連續變項。 l  卡方考驗：係用來檢定類別變項的統計檢定方法，所處理的不是變項的類別或數值，而是各類別所對應的次數。屬無母數統計方法之一。 積差相關(product-moment correlation) 皮爾遜（Pearson）所謂積差相關，是指一群人，每個人都有二個不同變項分數，如數學成績與國語成績，為了解變項之間是否有相關，應用一種統計公式，求得一個介於-1~1之間的數值，來表示兩科學之間的相關程度，如三年二班學生國語與數學的相關是0.87，這數值具有預測的功能，表示三年二班的學生國語成績好，數學成績友好；若為負的數值，則表示一個成績高，另一個成績低。又如六年二班的體育成績與美術成績相關為0.21，表示這二個成績相互預測的功能低。   Spearman等級相關（Spearman rank correlation；rs） 1. X變數：次序變數 2. Y變數：次序變數 3. 特性：適用於二個評分者評N件作品，或同一位評分者，先後二次評N件作品。 例：兩位評審對N件學生作品之評定。         相關（phi coefficient； ） 1. X變數：真正二分變數（名義變數） 2. Y變數：真正二分變數（名義變數）  3. 特性：與卡方考驗有密切關係。 例：父母對子女的管教方式（權威式、民主式）。