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| 研究生： |
賴柏華 |
|---|---|
| 論文名稱： |
以連續及順序尺度測量滿意程度的合意度分析 Agreement analysis of satisfaction rating data using continuous and ordinal scales |
| 指導教授： | 鄭宗記 |
| 學位類別： |
碩士
Master |
| 系所名稱： |
商學院 - 統計學系 Department of Statistics |
| 論文出版年： | 2014 |
| 畢業學年度： | 102 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 57 |
| 中文關鍵詞： | 合意度 |
| 相關次數： | 點閱：67 下載：6 |
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此篇文章中探討成對資料的合意度分析，影響合意度的好壞分為系統差異(System Difference)和隨機差異(Random Difference)兩種，使用Svensson and Holm (1994)提出的RP、RC等統計量，與Cohen(1960)的Kappa、Kendall(1938)的Kendall’s W等廣泛被使用的合意度指標，並配合ROC曲線進行資料分析。
本文分析具遺漏值的資料(incomplete-data)，並且著重在變數同時包含連續型和類別型的混合型情況，使用Schafer(1997)中EM和衍生出的資料增廣(Data augmentation)等方法求取參數的估計值，並且對遺漏值進行資料插補，進而對資料的合意度進行分析。從幾次的模擬結果，可得知填補遺漏值後與實際狀況的差異相當小；如經過給予限制條件的模型得到變異較不穩定的情況，可在未來的研究當中先對所有的資料更加了解，再使用資料增廣與貝氏結合的方法(Data augmentation Bayesian IPF)做分析。
第一章、緒論 1
第二章、文獻探討 2
第一節 傳統統計方法 2
第二節 常用合意度判斷統計量 5
第三節 增廣等級化(Augmented ranking) 6
第四節 隨機差異和系統差異 8
第五節 不完整資料處理(Incomplete data processing) 18
第三章、資料補值之正確性模擬 24
第一節、基本資料分析 24
第二節、資料模擬 38
第四章、實證分析 47
第一節、資料介紹 47
第二節、補值與合意度分析 50
五、結論 54
參考文獻 55
附錄 57
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