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43143475776133127393747表2比较判断实验的相对次数表(P矩阵)
叙叙句12345671.500.691.798.851.798.915.9362.309.500.543.574.660.723.8623.202.457.500.521.628.638.6704.149.426.479.500.521.670.7135.202.340.372.479.500.543.5856.085.277.362.330.457.500.6067.064.188.330.287.451.394.500
表3比较实验的标准分数表(Z矩阵)
叙述句12345671.000.499.8341.041.8341.3721.5222-.499.000.108.187.412.5921.0893-.834-.108.000.053.327353.4404-1.041-.187-.053.000.053.440.5625-.834-.412-.327-.053.000.108.2156-1.372-.592-.353-.440-.108.000.2697-1.522-1.089-.440-.562-.215-.269.000累积值-6.102-1.889-.231.2261.3032.5964.097
例:传播媒体的广告效果比较
男女全体
10.92电视
10.20电视
9.88电视
7.40报纸7.24报纸
7.16报纸
6.12报纸夹报5.88报纸夹报
4.92报纸夹报
3.96电影
4.68户外招牌4.28电影
3.80户外招牌
8.80电影8.64户外招牌
8.32杂志3.03杂志
2.44杂志
1.16广播0.92广播
0.20广播
图1利用比较判断法求得的七种广告媒体量表值
在进入推论性统计之前,让我们先浏览一下常用的推论性统计的分析工具.
(一)推论性统计的分析工具
单一Y多个Y类别数字全部数字单
一
X类别交叉列表
相关强度
余值分析
loglinearmodel(无依变数)
logitmodel(有依变数)单因子方差分析
(ONE-WAYANOVA)
Kruskal-Wallis单因子等级方差分析
中位数检定多变量方差分析
(MANOVA)数字logisticmodel
(Y为二分类)相关分析
回归分析多
个
X全部类别loglinearmodel
logitmodel多因子方差分析全部数字logisticmodel
区辨函数分析
(discriminant
function)
复回归分析多变量回归分析(multipleregressionanalysis)
因子分析(factoranalysis)
典型相关分析(canonical
correlation)
集群分析(clusteranalysis)
区辨函数分析(discriminantfunction)
多元尺度(multi-dimensionalscaling)混合logisticmodel
数字较多-虚拟变量回归
(dummyvariableregression)
类别较多-共变量分析
(analysisofcovariance)虚拟变数复回归
共变量分析
1.Loglinearmodel和logitmodel的差别在于,前者将所有变量投入,无自变量或依变量之分,后者则是以其中的一个变量当成依变量.
2.多因子方差分析包含TWO-WAYANOVA,THREE-WAYANOVA,MULTIPLE-CLASSIFICATIONANALYSIS(MCA)等.
3.虚拟变项回归是用在大部分的X是数字资料的分析上,共变量分析则是用在大部分的X是类别资料的分析上,实际上是ANOVA,只是加入那些数字资料的共变量.
(二)时间序列分析
1.依靠单一变量—用资料本身预测未来,例如人口预测.
2.依靠辅助变量—准确性较高,但较为复杂,因其必须同时分析辅助变量,例如预测汽车工业的未来发展,必须借用人口资料,GNP资料,经济成长趋势资料等.
3.时间序列分析在经济学中较常用,在政治学中较少见,因观察点较少,较难画出趋势图.
4.如果资料是随机性的,便不能使用时间序列分析,无法预测未来.例如乐透彩券虽有时间序列资料,但因其是随机的,无法看出未来的趋势.
(三)实验设计
以ANOVA为基础,设计不同的实验组别,来求得自变量与依变量间的因果关系.
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抽样(概率)
样本资料
母体资料
推论性统计
描述性统计
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