阿嗚的部落格

 
 
剛剛在洗澡時
我不斷地在想著這句話

無母數與母數

這是我一直想做的事，只是尚未執行~"~
一來是因為 我已經有一張名片了
二來是...我暫時還無法專心工作，等我把學業搞定，再來好好再商場奮戰
若是有人也同樣對 未來名片有興趣的話，一起聯絡玩玩看吧

變異數分析的教學
 
單因子變異數分析
 

今天不知道看了 數十篇的SPSS 教學吧
真的是 難以透徹阿
照著做 是OK
簡單的說明也OK

轉貼中區輔諮中心徵才訊息
國立高雄第一科技大學徵聘資源教室代理輔導員

今日碎嘴
以後不要晚上 諮商人了
每次晚上跟人 談完
總是沒有好心情

前幾天晚上
東峻哥 用SKYPE打了通電話給我
可能看我剪頭髮 知道我心情不好
 

[Note]Spss16.0遺漏值處理的六種方法:
彙寫:joel
遺漏值沒有處理,將無法進一步跑好CFA(AMOS..)
處理遺漏值SPSS16.0/Missing Value Analysis軟體下設有四法,
另外加上手輸入兩法,共六種方式:
其中.刪除法有兩種刪除方法,最嚴謹的方法是整列刪除法Listwise,
填補法有四種,其中填補方法最嚴謹的方法是EM法(最大概似法)
一.Missing Value Analysis路徑為
[path]Analyze/Missing Value Analysis/Estimation下有四法:
1.Listwise整列刪除法[刪除法]:樣本數多,可整列刪。
2.Pairwise配對刪除法[刪除法]:有跑配對的,Spss才會刪。
缺點:跑因素分析時人數會不一樣,出來矩陣會有問題,特徵值可能為負。
3.Regression迴歸法[填補法]:
用其他的非missing值來預測missing值,缺點也會向中間迴歸。
4.EM法[填補法]:
最大概似法(千禧年公認最佳遺漏值處理法),樣本數不多時,更是最佳填補方法。
二.另有手輸入兩種方法
5.手輸入補上平均數法[填補法]:缺點會向平均值迴歸。
6.手輸入補上補中間值法[填補法]:缺點會向中間值迴歸。
遺漏值處理,可以先行判定,決定使用Spss17.0哪四種方法或手輸填上。
[跑SEM]使用者還可考慮帶有遺漏值的欄位,以看是否跑SEM適切：
資料樣本數的大小,含有空格的欄位的數量,
以及遺漏資訊的總量.
1.連續型。
對於諸如連續型的數值欄位，使用者應該在建模前就剔除任何非數值的值，
因爲如果在數值型欄位中包含空格，許多SEM模型都將無法執行。
2.離散型。
改變遺漏值並不是必要的，
但這樣可以增加SEM模型的精確性。 
[參考資料]
1.吳裕益 (2006) 心理與教育統計學 雙葉書廊
2.陳正昌，程炳林，陳新豐，劉子鍵/合著(2007)多變量分析方法－統計軟體應用(四版)五南
3.邱文彬老師&傅粹馨老師&吳裕益老師&陳正昌老師&鄒慧英老師 講解與講義資料彙整

研究所與研究生的意義