五南官網-論文統計分析實務：JASP的運用

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論文統計分析實務：JASP的運用

作　　者：陳寬裕
出版社別：五南
書　　系：研究&方法
出版日期：2024/04/17(1版1刷)
ＩＳＢＮ：978-626-393-222-7
E I S B N：9786263932104
書　　號：1HAS
頁　　數：632
開　　數：16K
定　　價：780元
優惠價格：702元

■ JASP軟體免費，且具跨Windows、macOS等平台的優勢。
■ JASP軟體的功能超越SPSS，且可執行結構方程模型分析。
■ 本書適合任一層級的學習者，可作為「基礎統計分析」、「進階統計分析」等課程之教材。
■ 本書適用於專題研究、學術論文寫作之指引，且JASP輸出報表即為APA格式。
■ 本書中，每章節皆附範例、習題，方便授課教師驗收學生學習成果。
■ 本書中，所有範例皆附教學影音檔，促進學習效率，減輕授課教師負擔。

目前學術界常使用的統計軟體，如SPSS、SAS等，對某些未具統計學基礎的讀者而言，其學習的門檻較高，且軟體費用負擔也不小。本書所介紹的JASP這套開源、免費且跨平台的統計分析軟體，它簡單易用，適合任一層級的學習者，且其所具備的統計分析功能甚至已超越SPSS，例如：驗證性因素分析、結構方程模型分析、貝葉斯統計方法等。此外，JASP所產生的報表本身就屬學術界通用的APA格式，適合教學單位在進階統計學或應用統計學等課程使用，亦非常符合學術論文寫作或製作畢業專題之需求。

書中內容涵蓋了一般論文或專題寫作時，所需用到的各種統計方法，諸如：次數分配、現況分析、項目分析、無反應偏差、信度分析、共同方法變異、卡方檢定、t檢定、變異數分析、二因子變異數分析、迴歸分析、PROCESS模組的中介效果與干擾效果檢定、相關分析、探索性因素分析、驗證性因素分析、信度檢驗、收斂效度檢驗、區別效度檢驗與結構模型路徑分析等。

為增進學習效率，作者特別針對每一範例錄製教學影音檔，無論是操作過程、報表解說或內文中需額外講解的部分，讀者皆可透過掃描書中的QR Code而直接觀看教學影音檔。此外，書中所有範例幾乎都是實際碩士論文的原始資料與分析結果，藉由這些範例的引導，讀者可融入研究情境，並順利完成論文或專題的統計分析工作。

陳寬裕

現職：
屏東科技大學休閒運動健康系特聘教授

學歷：
嘉義大學觀光休閒研究所博士班
長榮大學經營管理研究所博士
清華大學工業工程研究所碩士
臺灣大學大氣科學系學士

E-mail：
pf.kuan.yu.chen@gmail.com

3-1　橫向計算
　　在資料分析的過程中，為了達成特定的研究目的，研究者往往需利用既有的原始變數（或資料）來產生新的變數（或資料）。這時就需對原始變數（或資料）進行轉換或計算的工作了。所謂變數（或資料）的轉換或計算，就是利用已輸入完成的原始資料，透過某種轉換或計算公式來產生新的變數（或資料），以便能為特定的統計分析目的提供格式完備的研究資料。
　　在很多情況下，研究者是無法直接利用原始資料進行分析的；而需對原始資料進行進一步的整理。這時就需要用到JASP資料轉換或計算的一些方法了。熟練掌握並應用這些方法，可以在資料處理過程中達到事半功倍的效果，尤其是可以省去大量手工計算的時間與精力。
　　在JASP中，所有的分析與計算，其預設的計算方式都是縱向計算的（如圖3-1）。換言之，JASP預設的計算功能（如求算平均數、標準差等），都是針對特定變數在所有的個案中進行計算的。比如說，在圖3-1的資料檔中，利用「描述統計」功能，要求算「ev1_1」這個變數的平均數。此時，JASP它是針對檔案中的所有個案，於「1. 此遊程相當有效率。(ev1_1)」這個題項的答題得分進行平均而計算的。所以，計算結果應為(3 + 4 + 5 + 7 + 4)/5 = 4.60。明顯的，它的計算方式是縱向的（直行的計算）。因此，縱向計算的特徵就是針對特定變數，於所有個案間進行計算。從JASP的資料視窗來看，他的計算方向是屬於「縱向」進行的。這個縱向的計算方向，也是JASP所有的計算功能（如求算平均數、標準差、峰度、偏態⋯⋯等）所預設的方向。
　　然而，這種縱向的計算方向，有時並不符合研究者實際的計算需求。例如：在圖3-1中，假設「體驗價值」只包含3個題項，分別為ev1_1、ev1_2與ev1_3。現在研究者想比較5個個案，其體驗價值的差異。此時，就會產生一個問題，由於「體驗價值」共包含3個題項，故若針對這3個題項逐題比較的話，不僅費時而且繁雜。試想，若能將每個受訪者（個案）的這3個題項得分先予平均（代表每一個個案之「體驗價值」的得分）後再比較，那麼分析工作將變得很簡單。也就是，先求得圖3-1的最後一欄（個案平均得分，即體驗價值得分），再來比較，將簡單化比較的過程。而這求取每一個個案之「體驗價值」的得分（ev1_1、ev1_2與ev1_3等3個變數的平均）之過程，從JASP的資料視窗來看，它的計算方向即是屬於橫向進行的（如圖3-1）。因此，橫向計算的特徵就是針對某特定個案，於諸多變數間進行計算。而這橫向計算的方式，在JASP中必須透過「計算變數」（Create computed column）功能且由使用者自行定義計算公式來達成。
　　依照作者經驗，針對原始資料檔需進行的「計算變數」工作大致上有下列6項，若研究者於樣本資料蒐集完成後，先學會這6項計算工作，那麼往後的分析過程將會較為順利：
1. 反向題重新計分。
2. 量表總分。
3. 計算標準化分數。
4. 主構面、子構面得分。
5. 資料平減。
6. 資料重新分組。

3-2　反向題重新計分
　　一般而言，研究者所設計出的問卷中，通常都會包含正向題與反向題。正向題是指正面敘述的句子，如「我認為參與休閒活動有助於健康」；而反向題則是指帶有否定敘述意味的句子，例如：「我不認為參與休閒活動有助於健康」。反向題為問卷設計時的常用技術，其目的是為了偵測「受訪者於填寫問卷時是否草率作答」。一般研究者常會在所設計的問卷中安插幾題反向題，藉以偵測受訪者是否符合專心作答的狀態。例如：範例論文「旅遊動機、體驗價值與重遊意願關係之研究」的原始問卷中，第二部分「體驗價值」構面的第10至13題，即已被設計成反向題。如下：
10. 參與此遊程，並無法讓我暫時忘記煩惱。（ev4_1）。
11. 參與此遊程，並無法讓我遠離現實生活。（ev4_2）。
12. 參與此遊程，並無法讓我感到快樂。（ev4_3）。
13. 我不認為參與此遊程是有趣的。（ev4_4）
　　研究進行過程中，在量表、問卷設計階段，對於衡量尺度，很多研究者經常會使用李克特七點量表。李克特量表具有任意原點的特質，主要可用來衡量受訪者對某特定議題的「認知程度」，舉凡同意度、偏好度、滿意度、理想度、重要性、意向等「程度」上的問題，大多可以使用李克特量表呈現之。此外，根據李克特七點量表所設計的量表，編製上較容易，並且也能兼顧良好的信度與效度。在李克特七點量表中，會假設每個選項上皆具有同等量值，但不同受訪者對同一選項的反應則有程度上的差異。在量表計分時，每個題項的選項由「極不同意」到「極為同意」分為七個等級，正向題分別給予1、2、3、4、5、6、7分（可視為區間尺度），而反向題的題項計分時，便要給予7、6、5、4、3、2、1分，如表2-1所示。
　　研究者進行統計分析前，必須要注意的是，要將所有題項的計分方式化為一致（同方向）。因此，以正向題為基準的話，需將反向題反轉重新計分，否則其與正向題的分數會互相抵消。但若量表中沒有反向題時，則此操作可予以省略。
　　在範例論文「旅遊動機、體驗價值與重遊意願關係之研究」的原始問卷中，第二部分「體驗價值」構面使用了13個題項加以衡量，其中有9題正向題、4題反向題（第10至13題）。對正向題而言，受訪者對題項答題的分數越高，表示受訪者對該題項的認同程度也就越高。然而，對於反向題而言，如果受訪者勾選「極不同意」（原始計分編碼數值為1，分數得分最低）時，則將代表著其所知覺的認同度應該越高（分數得分最高，應為7分）。顯而易見，正、反向題對於認同度的計分方式正好相反。在這樣的情形下，為達計分方向的一致性，研究者通常需將反向題的分數予以反轉，也就是需要將原本得分為1分者轉為7分、原本得分為2分者轉為6分、原本得分為3分者轉為5分、原本得分為5分者轉為3分、原本得分為6分者轉為2分、原本得分為7分者轉為1分後，再正式進行統計分析。
　　在JASP中利用「計算變數」功能，將上述題項反向題重新計分後，會使用一個新的變數來儲存轉換後的結果。但由於我們不想讓原始檔案的規模，因為要儲存反向題重新計分後的結果而增加一個新變數，因此作者建議，若有「計算變數」（橫向計算）需求時，利用Excel來計算，會比較方便與自由自在。

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