1. 18-1

2. 18-2 McGraw-Hill/Irwin © 2003 The McGraw-Hill Companies, Inc.,All Rights Reserved. 肆 資料分析與表達

3. 18-3 第十八章 多變量分析概述

4. 18-4 多變量方法的選擇 相依 – 如果準則變數與預測變數是同時存在的 互依 – 若變數之間彼此相關，但未指明哪些是依變 數、哪些是自變數

5. 18-5 相依方法 複迴歸 區別分析 多變量變異數分析 (MANOVA) 線性結構分析 (LISREL) 聯合分析 –Simalto+Plus

6. 18-6 複迴歸的使用 用於發展一個自我加權的估計方程式， 以便預測準則變數的數值 應用時必須控制干擾變數，才能正確評 估預測變數的預測能力 用於檢定與說明因果理論 – 路徑分析

7. 18-7 區別分析的使用 將人員或事物分類到不同群體 分析預測變數區別能力的相對重要性

8. 18-8 多變量變異數分析的使用 用於評估兩個以上的依變數其平均值是 否在各群體存在顯著差異的關係

9. 18-9 線性結構分析的使用 解釋一組構念變數之間的因果關係，且 構念本身無法直接衡量 分為兩部分： – 測量模式 – 結構程式的模式

10. 18-10 LISREL 的兩部分 測量模式 – 利用測量模式可將實際觀察到的變數與潛在 變數加以連結。 結構程式的模式 – 可顯示潛在變數的因果關係。

11. 18-11 聯合分析的使用 行銷研究 產品開發

12. 18-12 互依方法 因素分析 集群分析 多元尺度法 (MDS)

13. 18-13 互依方法 因素分析 是一種互依分析方法，可將原始變數歸 類濃縮成較少的新變數 – 因素分析是變數之間的互關矩陣建構一組數 目較少的新變數 主成份分析法 共同性 轉軸

14. 18-14 互依方法 因素分析 集群分析

15. 18-15 集群分析的基本步驟 選擇欲區分群體的樣本 定義測量研究對象有關的變數 透過相關係數、各樣本點間距離之計算， 了解研究對象之間的相似法 選擇互斥的次群體，使群體內相似性最 大且群體間之相異性最大的互斥集群 集群特性的比較與效度評估

16. 18-16 互依方法 因素分析 集群分析 多元尺度法 (MDS)

17. 18-17 多元尺度法 可將受測者對於產品、服務或其他事物 的認知加以分析，以創造出一個空間描 述圖，使研究人員更易了解一些不易測 量的構念。