Ch7: 一般線性模式 GLM

大綱 一般線性模式的命名 以一般線性模式進行差異性檢定 簡單線性迴歸 多元迴歸 類別變數當控制變數 不含控制變數的干擾變數檢定 含控制變數的干擾變數檢定 共變異數分析

7.1 一般線性模式的命名 凡依變數與自變數間的關係可寫成一次函數的關係，皆稱為一般線性模式

單因子變異數分析

雙因子變異數分析

( )y F A

A y

( , )y F A B

A y

B Ay

B

y=

y=y=

簡單線性迴歸

多元迴歸

( )y F x

x y

1 2( , )y F x x

y1x

2x

y1x

2x

Y=x

Y=x1x2+3x1x2+ Y=x1x2+

複迴歸分析

干擾迴歸分析

( , )y F x A

Ay

x Ayx

A

yx A y

x

Y=xA+ (注意 :A需虛擬化 )

Y=xA+1xA+( 注意 :A需虛擬化 )

1 2( , , )y F x x A

A

1x

2x

y

A

1x

2xy

1x

2xy

ACV

MV

Y=x1x2+1A+

Y=x1x2+1A+

Y=x1x2+1A+XA+XA+

一般線性模式的第一個執行畫面

•類別變數不需虛擬編碼，直接放入固定因子。•如已經虛擬編碼，請放入共變量。

7.2 以一般線性模式進行差異性檢定

7.2.1 上機：獨立樣本 T 檢定 ( 分析 / 一般線性模式 / 單變量 )

性別網路使用行為瀏覽查詢電子郵件聊天下載電腦遊戲

選項內勾選同質性檢定 (Levene’s test) 判斷可否執行 GLM 勾選參數估計值可與迴歸分析進行比較

Recall: MANOVA(Box’s M test & Wilks’ lambda test)ANOVA(Levene’s test & F-test)Post-hoc(Scheffe)

休閒行為休閒型態休閒時間

內控積極低焦慮高自尊

7.2.2 上機：單因子變異數分析

• 本例類別變數有 5 個水準，請執行事後比較 Post hoc 選 Bonferrnoi。• 查看 ANOVA分析表。

休閒型態

Recall: MANOVA(Box’s M test & Wilks’ lambda test)ANOVA(Levene’s test & F-test)Post-hoc(Scheffe)

7.2.3 簡單線性迴歸 上機：〔主要分析檔 〕

人格特質積極低焦慮高自尊消極沮喪他人導向

網路成癮

本例無類別變數， IV(課本只做積極 ) 請放入共變量欄位固定因子放空。勾選參數估計值可與迴歸分析進行比較

Y=x

7.2.4 多元迴歸

電腦遊戲

網路成癮

瀏覽查詢

電子郵件聊天下載

上機：〔主要分析檔 〕

本例無類別變數， IV(全部 ) 請放入共變量欄位

勾選參數估計值可與迴歸分析進行比較以 GLM執行無法得知 IV間的共線性問題

7.3 類別變數當控制變數

網路使用行為瀏覽查詢電子郵件聊天下載

電腦遊戲

網路成癮

性別教育程度休閒活動型態

上機：〔主要分析檔 〕

固定因子

共變量

勾選參數估計值可與迴歸分析進行比較

7.4 不含控制變數的干擾變數檢定 上機：〔主要分析檔 〕

家庭幸福

網路成癮

網路使用行為瀏覽查詢電子郵件聊天下載電腦遊戲 記得加入交互作用

MV 因為是連續變數所以分析時視為共變量。

IV 因為是連續變數所以分析時視為共變量。

需要一個 IV一個 IV的做才能看出家庭幸福是在干擾那個 IV

7.5 含控制變數的干擾變數檢定 上機：〔主要分析檔 〕

網路使用行為瀏覽查詢電子郵件聊天下載電腦遊戲

家庭幸福

網路成癮

休閒型態教育程度性別 固定因子

記得加入交互作用

共變量

需要一個 IV一個 IV的做才能看出家庭幸福是在干擾那個 IV且做每個 IV時均需要把所有 CV放入模式中

7.6 變異數分析 (ANCOVA)

共變異數分析是指探討自變數為類別變數，依變數為連續變項，而其控制變數為連續變項( 稱之為伴隨變數 ) 的統計方法

共變異數分析在教育研究的領域內被大量的使用，主要原因是為了彌補進行分類上的麻煩

採集區實驗設計為事前準備，而採共變異數分析則為事後補救措施

集區 = 事先以其他的可能影響因素來劃分實驗單位，以消除影響。

上機：〔檔案：共變異數分析 〕

教學法

前測成績後測成績

共變量 ( 伴隨變數 )

IV

請勿勾選交互作用交互作用在此難以合理解釋。

伴隨變數在分析上的地位如同控制變數不適合考慮其與 IV的交互作用。