作者SierraLiao (Sierra)
看板Statistics
標題觀察值過少且資料沒有變異的問題
時間Sun Oct 7 23:40:32 2018
由於本人從沒學過統計學
這幾天才接觸SPSS的操作和應用
有個愚笨的問題想請問大家.....
原先欲探討不同程度學生在某學習情形是否有顯著差異
假設自變項為不同程度（低、中、高）學生
依變項為某學習情形
編碼時，我把出現該情形設為1，未出現則為0
但1的觀察值只有3個，皆為低程度學生
其餘都是0（近三百個）
若出現以上情況
因學生的程度並無變異，且中、高程度沒有可比較的變異數
檢定跑出來即有顯著差異
所以這個研究假設應該拿掉嗎？
且資料因不符常態與同質性
故使用無母數K-W H檢定
這樣還需將以上情形考慮進去嗎？
感謝大家耐心看完此愚蠢的問題......
Ps不好意思
剛剛在修改文章時誤將各位給的留言給刪除了..囧” 抱歉......
※ 編輯: SierraLiao (61.223.83.107), 10/08/2018 08:53:53
※ 編輯: SierraLiao (61.223.83.107), 10/08/2018 08:55:52
※ 編輯: SierraLiao (61.223.83.107), 10/08/2018 08:57:05
1F：→ andrew43: 看來是個2*3的次數交叉表。常用卡方同質性並適當修正。 10/08 12:53
2F：→ andrew43: 假如資料是0/300,0/300,3/300，那應該不足達到顯著的 10/08 12:54
3F：→ SierraLiao: 謝謝Andrew回覆 因為我原文只列了一個依變項 應該說 10/08 15:35
4F：→ SierraLiao: 學習情形有四個層面 某一層面只有3個觀察值且都無變 10/08 15:35
5F：→ SierraLiao: 異 那這樣應該無法使用卡方吧....？ 10/08 15:35
6F：→ SierraLiao: 3個為1 300為0 10/08 15:36
7F：→ andrew43: 其實我越看越不懂。XD。 10/08 15:50
8F：→ SierraLiao: 哈哈抱歉搞混你了，讓我來解釋一下XD 就是我假設不同 10/08 16:00
9F：→ SierraLiao: 程度學生在A,B,C,D方面的學習情形有顯著差異 但在D方 10/08 16:00
10F：→ SierraLiao: 面出現原文的問題(只有3個低程度學生有D學習情形，其 10/08 16:01
11F：→ SierraLiao: 他程度都沒有）這樣跑分析的結果就是有差異(低>中，低 10/08 16:01
12F：→ SierraLiao: >高）問題是這個結果可以用嗎 10/08 16:01
13F：→ andrew43: 這看來是多變量的反應變數，如果每個受測者都會測得4個 10/08 16:05
14F：→ andrew43: 結果。 10/08 16:05
15F：→ andrew43: 採用多變量分析，或是單變量做4次但有適當修正，都是可 10/08 16:08
16F：→ andrew43: 以考慮的。如果做單變量，就大概如我先前說的交叉表。 10/08 16:08
17F：→ andrew43: 至於罕見情況造成的分析問題，看採取的分析方法會有不 10/08 16:09
18F：→ andrew43: 同的處理方式。 10/08 16:09
19F：→ andrew43: 話說回來，你說D應變數在組間有差異我仍感到懷疑。 10/08 16:11
20F：→ SierraLiao: 好的 謝謝你 我再研究研究多變量分析～不過想再請問你 10/08 16:19
21F：→ SierraLiao: 若我把學生背景分為不同程度和不同語言背景 那這樣 10/08 16:19
22F：→ SierraLiao: 還能往多變量分析走嗎（假設一-1,-2,-3,-4：不同程度 10/08 16:19
23F：→ SierraLiao: 學生在A,B,C,D學習情形有顯著差異；假設二-1,-2,-3,-4 10/08 16:19
24F：→ SierraLiao: ：不同語言背景學生在A,B,C,D學習情形有顯著差異） 10/08 16:19
25F：→ andrew43: 這就變成二因子。看實際什麼方法才知道可不可行。 10/08 16:22
26F：→ yhliu: 依變項(或稱"反應變項"更合適)是0-1 變項, 不適合一般 t, 10/09 08:24
27F：→ yhliu: ANOVA 以及 based on ranks 的無母數方法及多變量方法, 應 10/09 08:25
28F：→ yhliu: 考慮 binary data 的分析方法. 至於樣本中僅有稀少的 1, 10/09 08:27
29F：→ yhliu: 絕大多數是0 的反應值, 也不適合卡方這種大樣本近似方法. 10/09 08:28
30F：→ yhliu: 如果樣本碓實夠大而反應值極度偏頗, 用卜瓦松, 否則還是用 10/09 08:30
31F：→ yhliu: 二項. 10/09 08:31
32F：→ andrew43: 確實有多變量方法。例如生態學中是否出現物種之分析 10/09 11:47
33F：→ andrew43: 至於是否能達到原po目的並解決稀有事件則需適當挑選方法 10/09 11:52
34F：→ andrew43: 可以拿"multivariate analysis binary data"當關鍵字 10/09 13:07
35F：→ andrew43: 蠻多東西的 10/09 13:07
36F：→ hsnuyi: 這是實驗設計的問題吧... 10/11 17:00