論文統計分析方法怎麼選？從研究問題到統計方法的對照指南

TL;DR：統計方法跟著研究問題走——「比較差異」用 t 檢定或 ANOVA、「看關聯」用相關分析、「做預測」用迴歸、「驗證量表」用信效度分析、「驗證因果模型」用 SEM。先把研究問題寫成一句話，方法自然浮現。

先問三個問題

選統計方法之前，先回答：

1. 我的依變項是什麼尺度？（類別／連續）
2. 我要比較群組，還是看變項之間的關係？
3. 我有幾個自變項、幾個依變項？

這三題答完，下面的對照表就能直接用。

研究問題 → 統計方法對照表

你的研究問題長這樣	適用方法	常用工具
兩組平均數有沒有差？（男 vs 女）	獨立樣本 t 檢定	SPSS
三組以上平均數有沒有差？	單因子 ANOVA（＋事後比較）	SPSS
前測後測有沒有進步？	成對樣本 t 檢定	SPSS
兩個變項有沒有關聯？	Pearson／Spearman 相關	SPSS
多個自變項能不能預測依變項？	多元迴歸	SPSS
我的問卷量表可不可信？	Cronbach’s α、因素分析	SPSS／AMOS
變項之間的因果模型成不成立？	SEM 結構方程模型	AMOS／SmartPLS
中介或調節效果存不存在？	SEM 或 PROCESS 巨集	AMOS／SPSS PROCESS

最常見的三個錯誤

1. 方法跟研究架構對不上：架構圖畫了中介變項，分析卻只跑相關——口委第一個就問這裡。
2. 把顯著當成全部：p < .05 只是門檻，效果量（effect size）才說明實務意義。
3. 量表沒驗證就直接用：信度（α）與效度（因素分析）是用量表的前提，不是可選項。

卡關的話

統計是工具，研究邏輯才是核心。如果你已經對著 SPSS 輸出視窗發呆超過一星期，比較有效率的做法是找人把你論文用到的方法講到你能自己對口委說明——這也是豐道統計諮詢的目標：不只跑出數字，更讓數字是你的。

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本文由豐道團隊撰寫。統計代跑、整案分析與一對一諮詢的明碼價格見定價頁。