ch16其他多變項分析技術
路徑分析
以圖形格式呈現變項間關係的網絡，用來了解變項間關係的因果模型
假定一變項之值是導因於另一變項之值
也會顯示路徑係數：關係的強度
(迴歸分析計算出來的)
路徑分析無法指出變項間的因果順序→是研究者決定的
時間數列分析
針對一個或多個變項跨時間產生變化的分析方法
設計迴歸方程式表現變項的改變趨勢
通常會有一個以上的原因變項
→同時根據多個變項的發展做預測，結果可能不是一條直線
時間差的迴歸分析：事件的發生過程具有時間差
ex：在失業率上升過一段日子，偷竊率才會上升→有一段將錢花光的時間
因素分析
因素(層面)本身與數個變項相關，但層面間彼此互相獨立
使用電腦操作
一種複雜的代數方法，用來發現數個變項的值的變異型態(來自人為因素)
缺點：不管輸入什麼資料，因素分析都會產生因素的解法
→是無法推翻、不具有意義的假設
變異數分析
雙因子變異數分析
單因子變異數分析
雙變項分析
同時檢視兩個以上的變項
對數線性模型
描述變項間相互關係，並接著比較表格次數的期望值與觀察值
(類似χ2)
必須考量依變項與每一個自變項間的直接關係、自變項間的兩兩關係、測試變項介入的關係...
當自變項及依變項不是二分變項時使用
缺點：結果較複雜，無法讓讀者直覺領會
→以簡單的百分比表格分析為優先
勝算比
計算方式
ex：
勝算比＞1→男性(首列組=分子)成功機率較大
勝算比=1→勝算沒有差異
勝算比介於0~1→女性勝算比較高
藉由比較不同的發生機會，表現變項間關係的統計方法
要計算男生的勝算，女生為另一變項
(男性成功機率÷男性失敗機率) ÷ (女性成功機率÷女性失敗機率)
→(男性的成功機率×女性失敗機率) ÷ (女性的成功機率×男性失敗機率)
地理資訊系統GIS
將量化的資料以地圖呈現
ex：選舉時以地圖呈現各地區的選情