五南官網-用JASP完成論文分析與寫作(完整版)

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用JASP完成論文分析與寫作(完整版)

作　　者：胡昌亞、楊文芬、游琇婷、黃瑞傑、鄭瑩妮、王豫萱、陳燕諭、黃敦群、陳怡靜、林義挺、范思美、黃柏僩、李怡青
出版社別：五南
書　　系：研究&方法
出版日期：2024/01/01(1版1刷)
ＩＳＢＮ：978-626-366-924-6
E I S B N：9786263669185
書　　號：1HAR
頁　　數：248
開　　數：20K
定　　價：350元
優惠價格：315元

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司徒達賢講座暨名譽教授／國立政治大學企管系
史習安教授／國立成功大學國際企業研究所
林宇聲總經理／台新創業投資股份有限公司
張偉雄特聘講座教授／國立臺灣大學工商管理學系暨商學研究所
戚樹誠教授／國立臺灣大學工商管理學系暨商學研究所
陳世哲特聘教授／國立中山大學
陳寶蓮教授／國立中山大學人資管理研究所
黃良志教授／國立中正大學勞工關係系
溫金豐教授／國立陽明交通大學經營管理研究所
楊君琦教授／輔仁大學企管系
鄭伯壎特聘教授／國立臺灣大學心理學系
譚丹琪特聘教授／國立政治大學國際經營與貿易系

使用最容易上手的免費統計軟體JASP進行數據分析、協助商業決策、完成論文寫作。

⊙介紹JASP軟體繁體中文版之操作，完整版增加單元：重複測量變異數分析、相關與迴歸分析、邏輯斯迴歸分析、多項式迴歸分析與潛在一致模型分析、整合分析。
⊙論文寫作、學術研究與商業決策所需分析工具一應俱全。
⊙直接輸出APA格式之圖表，新版可以修改圖例文字，加速論文寫作與簡報。

在統計背景為零的情況下，也能學會用JASP進行論文統計分析！

JASP（Jeffreys’s Amazing Statistics Program）是阿姆斯特丹大學針對社會科學研究，所開發的視窗化免費開源統計軟體，輸出報表的圖表儘量符合APA的格式，貼合研究者需求。JASP不僅具有簡潔明瞭的繁體中文操作介面，亦涵括組織行為與人力資源管理研究所需的完整統計分析作法，從耳熟能詳的描述統計、變異數分析、相關分析、多元迴歸分析，到進階的因素分析、觀察變數路徑分析（含PROCESS模式解說）、結構方程模型（SEM）及邏輯斯迴歸分析，所需要的分析工具一應俱全。

本書由國內具備專業統計知能的教授與講師們共同撰寫，他們具備豐富的研究方法教學經驗，能真正了解學習者的需求與想法。本書亦採用學術期刊的論文格式，透過分析原始資料，提供結果撰寫範例，帶領學習者深入瞭解各類型分析，在研讀統計分析學理後，實際操作練習，深化學習效果。

胡昌亞
學歷：美國喬治亞大學工商心理學博士
現職：國立政治大學企業管理學系特聘教授

楊文芬
學歷：國立交通大學經營管理研究所博士
現職：國立中正大學企業管理學系副教授

游琇婷
學歷：美國伊利諾大學香檳分校心理計量博士
現職：國立政治大學心理學系教授

黃瑞傑
學歷：國立臺灣科技大學管理研究所博士
現職：國立臺北商業大學企業管理系教授

鄭瑩妮
學歷：國立政治大學心理學系博士
現職：國防大學心理及社會工作學系副教授

王豫萱
學歷：國立政治大學企業管理學系博士
現職：國立中山大學人力資源管理研究所助理教授

陳燕諭
學歷：國立政治大學企業管理學系博士
現職：國立陽明交通大學經營管理研究所助理教授

黃敦群
學歷：國立臺灣科技大學企業管理研究所博士
現職：國立彰化師範大學人力資源管理研究所副教授

陳怡靜
學歷：國立政治大學企業管理學系博士
現職：國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系副教授

林義挺
學歷：國立中央大學人力資源管理研究所博士
現職：國立中興大學企業管理學系助理教授

范思美
學歷：國立政治大學企業管理學系博士
現職：國立政治大學企業管理學系博士後研究員

黃柏僩
學歷：國立臺灣大學心理學系博士
現職：國立政治大學心理學系副教授

李怡青
學歷：美國康乃狄克大學社會心理學博士
現職：國立臺灣大學心理學系教授

CH02 資料設定與變數計算簡介
1. JASP 資料管理簡介
　　由於JASP沒有資料輸入功能，故研究者須先以其他應用程式（如：Excel 或Google Sheets）輸入資料後，再匯入JASP應用程式進行分析。JASP可直接讀取以下資料格式：純文字檔(.csv) 與SPSS資料檔(.sav)。若匯入的檔案為SPSS資料檔，則資料標籤(label) 與資料類型（類別、次序、連續）也會一同匯入，在資料標籤處呈現這些訊息。
　　JASP無法直接編輯或輸入資料，但可對資料檔的變數(variable) 進行邏輯運算，且可對連續變數（變數須設定為「連續」）進行算數運算。OB/HR的研究常以多個題目(items)，來測量研究構念(construct)。如以「我喜歡在這裡工作」和「我不喜歡在這裡工作」來測量工作滿意度此潛在(latent) 的心理構念，並且以題目的平均數代表構念的變數。在前述的例子中，「我不喜歡在這裡工作」是反向敘述的題目(reverseworded item)，得分越高表示工作滿意度越低，故要先將這些反向計分的題目重新計分後，才能計算所有測量題目的平均數。
　　以Fehr等人(2019) 研究為例，該研究以3個題目測量員工工作表現，並以這3題的平均數作為工作表現此潛在構念的研究變數。在其資料檔案中，這3個題目的原始資料變數為perf1、perf2、perf3，也就是研究參與者的答題反應，接著可以撰寫公式或拉曳選單的方式，在JASP製作新的研究變數。在計算這3個變數的平均數之前，需要先確定變數類型為「連續（圖例為尺規）」變數，若為其他變數，如次序變數（圖例為長條圖），雖然資料顯示為數字，但將無法進行四則運算。又如調節效果(moderation) 是OB/HR研究的重要議題，當調節變數為連續變數且研究者要以路徑分析檢驗調節效果時，須先將調節變數(moderator) 與自變數都進行平減(centering) 後，才能計算調節效果的乘積項，此類運算JASP也可以很簡便的進行處理。然而，JASP的邏輯運算功能有限，因此建議讀者除了算術運算之外，其他邏輯運算使用Excel或Google Sheets處理完成之後，再以JASP進行分析。
　　JASP可透過「篩選規則」功能選取部分樣本，進行分群分析。由於JASP報表視窗會依分析資料同步更新，一旦選取部分樣本，結果視窗中原有的整體分析結果報表會被部分樣本分析結果報表所取代，也就是單一jasp檔案無法呈現不同樣本的分析結果。研究者若要進行分群比較，建議完成整體樣本分析。之後將該.jasp檔另存新檔，使用「篩選規則」功能（本章第6點）進行分群分析。此外，當一個jasp檔案有很多分析時，容易因檔案過大而使JASP應用程式出錯(bug)，甚至閃退。這樣區分個別檔案進行分析的做法，也能避免出現前述問題。
　　以下JASP操作介紹，示範如何將資料匯入JASP，進行資料管理與計算新變數，並分別以Fehr等人(2019) 研究一的資料(Study_1_Data.sav) 與Open-Source Psychometrics Project的Rosenberg自尊量表(Rosenberg Self-Esteem Scale) 資料（data.csv 檔）為例。一般資料輸入的方式為每一橫列(row) 表示一筆資料，以問卷調查來說，每一橫列代表一個填答者的反應。而每一直行(column) 表示1個變數，例如：ID（研究參與者編號）、Age（年齡）等（參見圖2-1）。這2個資料檔的下載網址，請見本章節之參考文獻。

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