2015年8月31日 星期一

比較迴歸分析模組之間的差異

用迴歸分析的時候 (如果不懂迴歸分析,可參考這裡),一種常見的作法就是同樣的dependent variable,每個模式加一些新的變數下去,這種模式之前也寫過文章介紹,叫作層次迴歸分析 (參考 什麼是層次迴歸分析 (hierarchical regression)?),但可千萬別把這種模式與階層性線性模式搞混 (詳見 什麼是階層線性模式 (hierarchical linear modeling)?

舉個具體的例子。你想要看什麼因素對學生的成績有影響,你想出了幾個模型。

模型1:性別
模型2:性別、年齡
模型3:性別、年齡、種族、動機、學生策略、家庭收入

於是你跑了三個迴歸分析。

模型1的結果是顯著的,性別對成績有影響。

模型2的結果是顯著的,性別與年齡對成績有影響。

模型3的結果比較難解讀,因為你一次多加了不少變數。

如果每一項都是顯著的,那模型3應該比模型2好。

但就怕遇到這樣的狀況:你模型3的r-squared 比模型2的r-squared 好一點,但非常少,可能從50跳到51。而且原本性別與年齡顯著,但現在都不顯著了,而是學生學習動機有影響

那你怎麼解讀這樣的模型呢?模型3是否比模型2好呢?
這時候就是用統計比較的時候了。先上公式:
R2 compare

看不懂的話,這是中文版:

F = [(r-squared大 - r-squared小) / (變數多-變數少)] / [(1 - r-squared大) / (人數 - 變數多 - 1)

用stata的話,跑完之後,用 testparm 指令,後面加上最後一個模型新增的變數就可以了,詳情可見下方連結。

參考資料
F-test comparing two models: http://www.philender.com/courses/linearmodels/notes4/compare.html

2015年8月29日 星期六

系務會議賓果:與同事聊天的好話題

最近學校開學了,一開始通常就是要開系務會議、所務會議,而這種 faculty meeting 就是大家交流的好時間。

但是交流什麼呢?網上看到人家分享的faculty meeting bingo,是讓大家看看平常會聊到什麼,系主任或所長會說什麼,有沒有辦法湊成bingo。

如果反向思考:不知道該跟同事說些什麼的話,這些不就是很好的題材嗎?

Bingo 1 2

比如說左上角 critical thinking (批判性思考),不就可以用來說自己的學生,或是現在教育的狀況嗎?

左邊第二欄是學生,這是永遠聊不完的話題。如果你在別人指導學生的committee,這不就是問問學生進度的時候嗎?

service,問問別人下一年有什麼服務,有什麼需要幫忙的。

開了話題,自然就會聊下去,faculty meeting 的「社交」目的就達到了。

祝大家新學期教學與研究都順利!

2015年6月19日 星期五

Stata: 計算Intraclass correlation

之前有網友問到在Stata 用HLM時,不知道該怎麼算intraclass correlation。其實之前在這篇文章 Stata: 圖解 xtreg 結果 就已經說過了。

Intraclass correlation 有人翻成級內相關,有人翻成組內相關,在下面我就簡稱 ICC。

ICC 通常是與「組」或是「級」相關的,所以在HLM裡會經常用到。ICC是個數值,代表組間的同質性,所以常用來解釋該組或該級別解釋了多少variance。

在Stata裡,其實很簡單,在跑完分析之後,用estat icc就可以了。

請見下圖,先用webuse productivity 載入資料,再用mixed指令跑HLM。

Icc 1

之後輸入estat icc

Icc 2
這怎麼解讀呢?

region 的random effect 解釋了 15% 的variance,state 與 region 兩者的random effect 解釋了 85% 的variance.

參考文章 

Intraclass correlations for multilevel models

2015年6月8日 星期一

如何用英文稱呼你的指導教授

進了美國的研究所,你該怎麼用英文稱呼你的指導教授呢?該叫Professor + last name, Dr. + last name, 還是叫first name?

這個問題,其實沒有標準答案,因為每位老師的接受度不同。如果你是大學部的學生,正確的作法是叫Professor + last name 或是 Dr. + last name,而不要叫 first name

但這情況對於研究所學生,就有些不同。在正式場合,特別是在email裡面,應該是要叫 Dr. + last name,通常不會有錯。除非老師特別說你可以叫first name,你才可以在面對面的場合稱呼 first name。但你在與學校別人談話的時候,最好還是用 Dr. + last name來稱呼。如果去老師家裡開party,那是另外一回事,用 first name就可以了。

如果你與你的指導教授關係比較好,他把你當作是colleague,也要你用 first name稱呼他,那你在平常可以用 first name,但在正式的email裡,一開始還是小心為上,用Dr. + last name,是比較適切的。如果老師再進一步糾正,就依照老師的意思更改。

稱呼的轉換會應場景不同而有所改變,這對非英語母語者來說會比較困難。

另外一種情況是:你的指導老師是中文母語者,你怎麼稱呼呢?

這時候你就要小心點了,如果你稱呼其它美國老師是用 first name (在他們的允許下),這不代表你就可以直接稱呼用你指導老師的 first name 來稱呼他。雖然在美國,用 first name稱呼老師也不算太過奇怪的事,但這一套並不一定適用於以中文為母語者的老師如果你與老師說中文的話,用中文說「姓+ 老師」是比較傳統的作法。

那稱呼 Dr. + last name,要用到什麼時候呢?這沒有什麼特別的規定,但你論文答辯完,已經是博士的時候,你就不需要稱 Professor + last name 或 Dr. + last name了。至於以中文為母語者的老師,一日為師,終身為父,許多老師我還是用中文說「姓+ 老師」。

當然,這問題視你的指導教授而定,這只是提供參考而已。下面的延伸閱讀,你也會看到有許多不同的說法。

延伸閱讀
Addressing professors by their first names
Addressing your instructor: A primer
Doctor, Professor, or “Hey, you”?

漫畫
The Semiotics of Professor e-mail signatures

2015年6月5日 星期五

質化研究的validity

在研究方法的課堂上,在reviewer的意見中,在論文答辯的時候,甚至在學生的comprehensive exam,如果遇到質化研究,這樣的問題你可能會常聽到或看到:如何確保這篇質化研究的validity?

這問題說真的不好回大,可大可小。往大裡說,可以牽扯到知識論,先了解你對「真相」(truth) 的定義,再來看如何確保質化研究的validity。往小裡說,可能就具體提供幾個實用的方法來回答這種問題。

這篇文章就不從知識論來談了,就直接切入重點吧!

第一種解決辦法,就是說明名詞差異。在質化研究中,並不使用validity,而是使用其它詞彙。

比如說Guba (1981) 所提到的詞彙對應:

Internal validity <-> Credibility

External validity <-> Transferability

Reliability <-> Dependability

Objectivity <-> Confirmability

詳見這裡:http://www.fctl.ucf.edu/ResearchAndScholarship/SoTL/creatingSoTLProjects/implementingmanaging/qualitativeresearchvalidity.php

Maxwell (1981) 則有不同的詞彙:

Descriptive validity

Interpretive validity (這可以參見Altheide & Johnson, 1994, 或這裡:http://www.qualres.org/HomeAlth-3681.html)

Theoretical validity

Generalizability

Evaluative validity

詳見這裡:http://www.fctl.ucf.edu/ResearchAndScholarship/SoTL/creatingSoTLProjects/implementingmanaging/qualitativeresearchvalidity.php

至於怎麼解決呢?直接上Guba (1981) 裡面的圖:

 

Trustworthiness

另外,Whittemore et al. (2001) 這篇也有很詳細的說明,這就讓大家自己看了。

參考書籍

Altheide, DL. & Johnson, JM. (1994). "Criteria for assessing interpretive validity in qualitative research." In NK Denzin and YS Lincoln (Eds.) Handbook of Qualitative Research (pp. 485-499). Thousand oaks, CA: Sage Publications.

Gall, M., Gall, J., & Borg, W. (2006). Educational research: An introduction (8th ed.). White Plans, NY: Longman. 

Guba, E. G. (1981). Criteria for assessing trustworthiness of naturalistic inquiries. Educational Communication and Technology: A Journal of Theory, Research, and Development, 29(2), 75-91

Whittemore, R., Chase, S. K., & Mandle, C. L. (2001). Validity in Qualitative Research. Qualitative Health Research, 11(4), 522–537. http://doi.org/10.1177/104973201129119299