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埋首數據堆的日子

  整理數據,是論文收尾的開端。

 這幾天都在K使用說明,學習操作新的統計軟體,嘗試用不同的設定來篩選資料、跑不同的統計模式。試過幾種篩選資料的方法,結果都差不多。一開始丟了10筆資料下去分析,然後增加到30筆、50筆、80筆、100筆、130筆,群集分類最多只分出3類,而且每一類的樣本數相差非常懸殊。有多懸殊?第一群111人,第二群4人,第三群2人(基本上,2個人也稱不上是個「群」)。有點想把資料再分類、洗滌過再多跑幾次,不過,真的累了,就接受三個分類的事實吧!
 
 原本以為過去學的各種回歸統計方法、變異數、標準差、T分數、Z分數、相關係數這次的研究全部都用不到,不過似乎還是用倒了一些,而且,原以為忘光了的統計數據涵義,多少也回憶起來了,哈哈。

  學過的SAS和SPSS都英雄無用武之地,倒是excel幫了大忙。但是主要的分析還是靠一種以前完全沒用過的研究方法,要學一個完全沒使用過的統計軟體,然後做出一個「咦?竟然是這樣?」的研究結果。
 
 埋首在數據裡面,是一場有趣的迷宮探險。每一個數據、每一個設定都是探險路途上的叉路,沒有地圖、沒有指南針,唯一有的是前人留下來的生存手冊,只要好好使用這些生存手冊,最後便能攀到迷宮中央的山巔上,看清迷宮的全貌。終於,我闖出了迷宮。
 
 下一集,就是要把迷宮全貌繪製出來,讓迷宮外面的人也能了解迷宮的模樣。說白話,就是把那些表格、數據,翻譯成人類看得懂的語言。

 但是,就在跟老師meeting的時候,出現了驚人的研究缺失,就是我沒有收集受訪者的基本資料,即使是最基本的性別、年齡都沒有。這下可就悲劇了!我問老師說,我並沒有要針對這些項目做分析探討,而且在研究結果的應用層面,也不太會針對性別和年齡作實務上的應用。可是老師說,這是問卷調查要收集的基本資料,即使不是研究的主軸,也不是要探討的主題,這些仍是必要收集的周邊資訊。

 好吧!回家途中冷靜想了一下,有辦法!因為問卷是掛在LMS的學習節點上面的,而LMS會記錄每個使用者點擊學習節點的Log,只要問卷填答記錄與LMS的學習Log關聯,就能回溯到填答者的資料。於是,老天保佑,我就這樣把資料補上了!
 


 
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