《實驗研究法與共變數分析》



實驗研究是較能確定變項因果關係的研究方法，針對實驗研究資料的統計方式，大多數的統計書籍，會建議採用「共變數分析」（Analysis of Covariance [ANCOVA]）。許多研究生或研究人員因不熟悉共變數分析的基本概念，而不敢採用共變數分析處理實驗研究的資料。本書旨在說明實驗研究法與共變數分析的關聯性，解析共變數分析的基本概念，並介紹SPSS與「EZ_ANCOVA」的EXCEL統計軟體的操作與報表解讀，協助讀者能順利以共變數分析，進行實驗資料的統計分析工作。

本書特色

?解說實驗研究與共變數分析的關聯性。協助實驗研究的研究人員，採用共變數分析進行實驗資料分析，以獲得更精準的統計結果。

?介紹如何使用SPSS與「EZ_ANCOVA」的EXCEL統計軟體，並透過統計軟體的操作步驟與報表解讀，讓讀者學會進行共變數分析。

?針對令人困擾的「詹森－內曼法」（Johnson-Neyman procedure），除了介紹基本原理。並引導讀者使用SPSS與「EZ_ANCOVA」的EXCEL統計軟體，進行統計分析。

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  作者介紹

  
  
  
  
  
  
  凃金堂
  
  現職：高雄師範大學師資培育中心教授
  
  學歷：政治大學教育研究所博士
  
  專長：教育測驗與評量、教育心理學
  
  著作：量表編制與SPSS
  
  SPSS與量化研究
  
  SPSS與統計應用分析（與吳明隆合著）
  
  E-mail：tang@nknu.edu.tw
  
  

實驗研究法與共變數分析－目錄導覽說明

• 
  
  序言
  
  第一章 實驗研究法
  
  壹、實驗研究與因果關係
  
  貳、實驗研究的基本概念
  
  參、實驗研究的內外在效度
  
  肆、實驗研究設計類型
  
  第二章 共變數分析基本概念
  
  壹、（準）實驗研究法使用共變數分析的理由
  
  貳、共變數分析的基本概念
  
  第三章 單因子共變數分析
  
  壹、單因子共變數分析基本原理
  
  貳、單因子共變數分析的計算歷程
  
  參、單因子共變數分析（一個共變項兩個組別）的SPSS操作步驟與報表解讀
  
  肆、單因子共變數分析（一個共變項兩個組別）的EXCEL操作步驟與報表解讀
  
  伍、單因子共變數分析（一個共變項三個組別）的SPSS操作步驟與報表解讀
  
  陸、單因子共變數分析（一個共變項三個組別）的EXCEL操作步驟與報表解讀
  
  柒、單因子共變數分析（兩個共變項兩個組別）的SPSS操作步驟與報表解讀
  
  捌、單因子共變數分析（兩個共變項兩個組別）的EXCEL操作步驟與報表解讀
  
  玖、單因子共變數分析（兩個共變項三個組別）的SPSS操作步驟與報表解讀
  
  拾、單因子共變數分析（兩個共變項三個組別）的EXCEL操作步驟與報表解讀
  
  第四章 詹森－內曼法
  
  壹、詹森－內曼法的基本概念
  
  貳、詹森－內曼法的SPSS統計操作與報表解讀
  
  參、詹森－內曼法的EXCEL統計操作與報表解讀
  
  肆、三組別迴歸係數不同質的統計方式
  
  第五章 雙因子共變數分析的基本概念
  
  壹、雙因子共變數分析的基本假定
  
  貳、雙因子共變數分析的基本概念
  
  第六章 雙因子共變數分析的統計軟體操作
  
  壹、一個共變項的2×2雙因子共變數分析（單純主要效果顯著）
  
  貳、一個共變項的2×3雙因子共變數分析（單純主要效果顯著）
  
  

序

找尋變項之間的因果關係（causal relationship），一直是自然科學與社會科學的重要目的。確定變項之間的因果關係，才有助於科學研究的進展。實驗研究是常被採用的量化研究方法，相對於其他研究方法，若能採用適切的實驗設計，有效控制其他無關變項對依變項的影響，實驗研究是最適合探討自變項與依變項因果關係的研究方法。

對於實驗研究結果的統計分析，大多數的統計學教科書，建議應採用「共變數分析」（Analysis of Covariance [ANCOVA]）。然而修習過統計課程的研究生，大多只學過「變異數分析」（Analysis of Variance [ANOVA]）的統計方法，受限於課程進度的關係，較少接觸到共變數分析的統計方法。故一聽聞進行實驗研究需要以共變數分析進行資料分析，常有不知所措的焦慮感。對於以共變數分析進行實驗資料的統計分析之建議，有些研究生會認真參考相關的統計書籍，以共變數分析進行實驗研究的資料分析。有些研究生會直接放棄採用共變數分析，先以獨立樣本t考驗（適用於只有實驗組與控制組兩組時）或獨立樣本單因子變異數分析（適用於三個以上的組別時），進行實驗研究的前測分數考驗。若各組的前測分數沒有顯著性差異，則再採用獨立樣本t考驗或獨立樣本單因子變異數分析，進行實驗研究的後測分數之統計分析。有些研究生則不管實驗前測分數是否有顯著性差異，直接以獨立樣本t考驗或獨立樣本單因子變異數分析，考驗實驗的後測分數。另外，有些研究生會以獨立樣本t考驗或獨立樣本單因子變異數分析，考驗實驗的前測分數與後測分數之差異分數（亦即後測分數減掉前測分數）。這四種統計分析方式，大概是目前較常見到對於實驗研究結果的統計分析。針對這四種統計方法，本書在第二章會進行分析比較，讓讀者有較清楚的了解。

進行共變數分析時，有一項很重要的基本假定：「迴歸係數同質性」（homogeneity of regression slopes）。若實驗研究蒐集的資料，符合「迴歸係數同質性」假定，則可直接透過統計軟體（例如SPSS）進行共變數分析。一旦實驗的資料不符合「迴歸係數同質性」假定，便不適合進行共變數分析，較合適的作法是改採「詹森內曼法」（Johnson-Neyman procedure）。由於SPSS對於「詹森內曼法」的統計程序，並未提供「點選」（point-and-click）的操作介面，必須採用SPSS程式語法的方式進行，因而讓許多研究生却步。另外，「詹森內曼法」適用在兩個組別時，若實驗設計是三組以上，且實驗資料出現不符合「迴歸係數同質性」假定時，則如何適切的使用「詹森內曼法」，對研究生而言，又是另一個難題。故本書第四章即針對「詹森內曼法」，進行詳細的介紹。

本書目的在於協助採用實驗研究的研究生或研究人員，採用共變數分析進行實驗資料的分析，以獲得較為精準的統計結果。除了介紹共變數分析的基本假定與基本原理外，也介紹如何透過SPSS統計軟體的操作與報表解讀，來進行共變數分析。另外，介紹如何透過筆者所寫的EXCEL程式，進行共變數分析。本書共分成六章，第一章介紹實驗研究法（準實驗研究法）的基本概念；第二章介紹共變數分析的基本概念；第三章介紹單因子共變數分析的基本原理與統計軟體操作；第四章介紹「詹森內曼法」的基本原理與統計軟體操作；第五章介紹雙因子共變數分析的基本概念；第六章介紹雙因子共變數分析的統計軟體操作。希冀透過本書的介紹，能讓更多的研究生或研究人員，願意採用共變數分析來進行實驗研究資料的統計分析，此也是本書命名為「實驗研究與共變數分析」的原因。

本書得以順利完成，要特別感謝內人佳蓉老師與小女昕妤，她們對筆者的全心支持，才能促使本書的完成。本書得以順利出版，要特別謝謝五南圖書公司的鼎力支持，尤其是編輯部的諸多協助。本書思慮不週之處，尚請大家不吝指正。

涂金堂 謹誌

2017年3月

語言：中文繁體
規格：平裝
分級：普級
開數：23*17
頁數：488

出版地：台灣