W13 行為順序檢定：序列分析 blog
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本文讨论了行为序列分析的概念，包括三重威胁模式和滞后序列分析的应用，通过事件转移图和统计检定分析行为模式的显著性。文中还提供了实际案例和观察研究方法的示例，以及如何在多研究对象分析中利用行为序列数据进行预测和推理。最后，文中提及了相关的统计方法和应用流程，旨在为行为数据的深入分析提供指导。
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大學生寫報告的行為 (1/3)
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你的腦袋一片空白，
就像你做任何事情一樣。
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[A⇨B] [B⇨C] [C⇨A]
序列轉移次數真的比較多嗎？
Lag 1 (t) Lag 0
總數
A B C
Lag 0
(g)
A 1 2 1 4
B 0 1 2 3
C 2 0 0 2
Lag 1 總數 3 3 3 9
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都是2次
為何只有 [C⇨A] 達到顯著？
Lag 1 (t) Lag 0
總數
A B C
Lag 0
(g)
A 1 2 1 4
B 0 1 2 3
C 2 0 0 2
Lag 1 總數 3 3 3 9
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[C⇨A] 達到顯著的原因
Lag 1(t) L0
總數
A B C
L0
(g)
A 1 2 1 4
B 0 1 2 3
C 2 0 0 2
L1 總數 3 3 3 9
Lag 1(t) L0
總數
A B C
L0
(g)
A 1 2 1 4
B 0 1 2 3
C 2 0 0 2
L1 總數 3 3 3 9
C A A B
C在Lag0次數 f(g) = 2
A在Lag1次數 f(t) = 3
A在Lag0次數 f(g) = 4
B在Lag1次數 f(t) = 3](https://image.slidesharecdn.com/w13blog-171003060813/85/W13-blog-83-320.jpg)
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- 1. 布丁布丁吃布丁 http://blog.pulipuli.info/ 行為順序檢定： 序列分析 資料檢定級 類別⇨類別資料 序列分析 巨量資料探勘與統計應用 W13
- 3. 感恩巴哈 讚歎巴哈 https://ani.gamer.com.tw/animeVideo.php?sn=5944# 3 奇跡世代籃球高手的下一步 如何預測？
- 7. 7 資料分析的「天帝之眼」： 序列分析 後續動作 三重 投球 傳球 運球 前 一 動 作 三重威脅 0 14 3 0 投球 0 0 1 3 傳球 0 10 0 3 運球 0 5 7 0
- 14. 14 行為編碼：事件 如何寫論文：https://www.facebook.com/womaninthestriped/ A B C D D E 事件編碼 說明 A 寫報告 B 停止寫報告 C 發愣 D 用手勢表現難過 E 用身體表現難過
- 15. 15 行為序列資料 如何寫論文：https://www.facebook.com/womaninthestriped/ A B C D D E 研究對象 編號 序列 編號 事件 1 1 A 1 2 B 1 3 C 1 4 D 1 5 D 1 6 E
- 16. 16 網站瀏覽行為：多研究對象分析 MSNBC新聞網 行為序列資料表 MSNBC.com Anonymous Web Data Data Set https://goo.gl/hqvJUm A 首頁 B 新聞 C 科技 D 在地 E 社論 F 即時 研究對象編號 序列編號 事件 1 1 A 1 2 A 2 1 B 3 1 C 3 2 B 3 3 B
- 17. 圖書借閱行為：同時間多事件分析 17 圖書館藏 行為序列資料表 別碰他！他是我的大表哥！ https://goo.gl/czoibI A 統計學的世界 B 量化研究法 C 資料探勘 D 壞壞總裁愛... E 總裁一家逼... F 報復總裁大... 研究對象編號 序列編號 事件 1 1 D 1 2 E 2 1 A;B 2 1 E 2 2 D 3 3 A;B;C
- 22. 22 Lag-Sequential Analysis 滯後序列分析介紹 http://cradl.gsu.edu/profile/roger-bakeman/ Roger Bakeman 貝克曼 美國喬治亞州立大學教授 ●最早是由Sackett,G.P於1974 年首次提出 ●Bakeman等人出書詳細介紹 滯後序列分析的用法 ● 分析目的： ○ 分析行為轉移的序列出現 次數是否多到呈現顯著 ○繪製事件轉移圖呈現行為 模式
- 28. 28 某動物園有3個地區 A 熱帶莽原區 B 叢林區 C 沙漠區
- 29. 29 遊客在動物園裡面走動 A 熱帶莽原區 B 叢林區 C 沙漠區
- 30. 如果能夠分析遊客的路線的話 就能規劃有效的導覽介紹了 30 A 熱帶莽原區 B 叢林區 ?
- 31. 31 研究對象編號 序列編號 事件 1 1 A 1 2 A 1 3 B 1 4 C 1 5 A 1 6 C 1 7 A 1 8 B 1 9 B 1 10 C 案例數量：10筆 遊客所在區域 事件序列資料表
- 32. 雙事件轉移序列次數統計 事件轉移表 32 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 0 0 0 0 B 0 0 0 0 C 0 0 0 0 Lag 1 總數 0 0 0 0 ●Lag 0 = g 給定事件 = 目前事件 ●Lag 1 = t 目的事件 = 下一個事件 A B Lag 0 (g) Lag 1 (t) 雙事件 轉移序列：
- 33. 33 事件 A A B C A C A B B C Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 0 0 1 B 0 0 0 0 C 0 0 0 0 Lag 1 總數 1 0 0 1 A在Lag 1的總數 A在 Lag 0 的總數 序列總數
- 34. 34 事件 A A B C A C A B B C Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 1 0 2 B 0 0 0 0 C 0 0 0 0 Lag 1 總數 1 1 0 2 B在Lag 1的總數 A在 Lag 0 的總數 序列總數
- 35. 35 事件 A A B C A C A B B C Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 1 0 2 B 0 0 1 1 C 0 0 0 0 Lag 1 總數 1 1 1 3 B在 Lag 0 的總數 C在Lag 1的總數 序列總數
- 36. 36 事件 A A B C A C A B B C Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 3 3 3 9 C在Lag 1的次數 B在 Lag 0 的次數 序列總數
- 37. 事件轉移表完成！ 37 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 3 3 3 9 事件 A A B C A C A B B C
- 38. 計算序列出現機率 38 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 3 3 3 9 序列總數
- 39. 事件轉移機率表完成 39 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 頻率 1 2 1 4 機率 0.11 0.22 0.11 B 頻率 0 1 2 3 機率 0 0.11 0.22 C 頻率 2 0 0 2 機率 0.22 0 0 Lag 1 總數 3 3 3 9
- 40. 預測：已知Lag 0，猜測Lag 1 40 Lag 1 (t) A B C Lag 0 (g) A 頻率 1 2 1 機率 0.11 0.22 0.11 B 頻率 0 1 2 機率 0 0.11 0.22 C 頻率 2 0 0 機率 0.22 0 0 A B A C Lag 0 Lag 1 11% 22% 11%
- 41. 推理：已知Lag 1，猜測Lag 0 41 Lag 1 (t) A B C Lag 0 (g) A 頻率 1 2 1 機率 0.11 0.22 0.11 B 頻率 0 1 2 機率 0 0.11 0.22 C 頻率 2 0 0 機率 0.22 0 0 CB A C Lag 1 Lag 0 11% 22% 0%
- 43. 43 [A⇨B] [B⇨C] [C⇨A] 序列轉移次數真的比較多嗎？ Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 3 3 3 9 !
- 45. 45 卡方檢定統計量χ2 = 4.522 ，p值 = 0.340 未達α = 0.05的顯著水準 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 3 3 3 9 ...
- 46. 卡方檢定的限制 卡方檢定適用場合 ●樣本數量最好在30以上 ●0細格數量不可超過 細格總數的1/4 然而， 事件轉移表很多細格會是0 46 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 3 3 3 9
- 48. 48 檢定統計量：調整後殘差 Allison & Liker (1982) 調整後殘差 1.f(g,t)：事件g 到事件t的次數 2.f(g)：事件g 的總數 3.p(g)：發生事件g的機率 4.p(t)：發生事件t的機率 g t Lag 0 (g) Lag 1 (t) 序列：
- 49. 49 計算調整後殘差 (1/4) f(g,t)跟f(g) Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 3 3 3 9 C A Lag 0 (g) Lag 1 (t) f(g) f(g,t)
- 50. 50 計算調整後殘差 (2/4) p(g) Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 3 3 3 9 f(g) Ns序列總數 = 2/9 = 0.222
- 51. 51 計算調整後殘差 (3/4) p(t) Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 3 3 3 9 f(t) Ns = 3/9 = 0.333
- 52. 52 計算調整後殘差 (4/4) Allison & Liker (1982) f(g,t)=2 f(g)=2 p(g)=0.222 p(t)=0.333 = 2.269
- 55. 調整後殘差表完成 55 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 頻率 1 2 1 4 調整後 殘差 -0.47 0.95 -0.47 B 頻率 0 1 2 3 調整後 殘差 -1.50 0.00 1.50 C 頻率 2 0 0 2 調整後 殘差 2.27 -1.13 -1.13 Lag 1 總數 3 3 3 9
- 58. 58 複雜的例子 分析三重威脅 Lag 1 (t) 三重 投球 傳球 運球 Lag 0 (g) 三 重 頻率 0 14 3 0 調整後殘差 0.00 2.08 -0.76 -2.01 投 球 頻率 0 0 1 3 調整後殘差 0.00 -2.73 0.05 3.85 傳 球 頻率 0 10 0 3 調整後殘差 0.00 1.22 -2.39 1.27 運 球 頻率 0 5 7 0 調整後殘差 0.00 -1.78 3.25 -1.56
- 63. 63 研究對象 編號 序列 編號 事件 1 1 A 熱帶莽原區 1 2 A 熱帶莽原區 1 3 B 叢林區 1 4 C 沙漠區 1 5 A 熱帶莽原區 1 6 C 沙漠區 1 7 A 熱帶莽原區 1 8 B 叢林區 1 9 B 叢林區 1 10 C 沙漠區 案例數量：10筆 遊客所在區域 事件序列資料表 ?
- 65. 65 W13-a. 序列分析 1. 下載CSV檔案 2. 上傳CSV檔案到 「序列分析計算器」 3. 解讀報表 4. 撰寫結論
- 71. 71 序列分析結果與事件轉移圖 序列分析結果： ● 事件「C 沙漠區」到事件「A 熱帶莽原區」 調整後殘差為2.268。 以上序列出現顯著轉移。
- 73. 73 4-1. 研究目的 (框架) 研究目的 ● 本研究使用序列分析來檢定(研究對象)的行為序列資料中 (寫出每一個事件「編碼」)之間是否有顯著轉移。
- 74. 74 4-1. 研究目的 (填空) ● 本研究使用序列分析來檢定遊客的行為序列資料中事件 「A 熱帶莽原區」、事件「B 叢林區」與事件「C 沙漠區」 之間是否有顯著轉移。 研究目的
- 75. 75 4-2. 樣本敘述統計量(框架) ● 研究對象共(研究對象數量)位， 事件總數為(事件總數)次。 ● (每個事件編碼都寫一次) ○ 事件「(事件編碼)」出現 次數為(出現頻率)次，佔 (出現百分比)。 ● 雙事件轉移序列總數為(序列 總數)次。 樣本敘述統計量 事件轉移表
- 76. 76 4-2. 樣本敘述統計量(填空) ● 研究對象共1位，事件總數為 10次。 ● 事件「A 熱帶莽原區」出現 次數為4次，佔40%；事件 「B 叢林區」出現次數為3次， 佔30%；事件「C 沙漠區」 出現次數為3次，佔30%。 ● 雙事件轉移序列總數為9次。 樣本敘述統計量 事件轉移表
- 77. 77 4-3. 序列分析結果 (冗長) ● 序列分析結果顯示， ○ 事件「C 沙漠區」到事件「A 熱帶莽原區」，調整後殘差 為2.268。 ● 以上序列出現顯著轉移。 序列分析結果 有顯著轉移序列 ● 序列分析結果顯示，沒有序列達到顯著轉移。 無顯著轉移序列 (⇦本實作的情況) 有點冗長
- 78. 78 4-3. 序列分析結果 (精簡摘要) ● 序列分析結果顯示，事件「C 沙漠區」到事件「A 熱帶莽原 區」調整後殘差為2.268，該序列呈現顯著轉移。 序列分析結果 有顯著轉移序列 ● 序列分析結果顯示，沒有序列達到顯著轉移。 無顯著轉移序列 (⇦本實作的情況)
- 82. 82 都是2次 為何只有 [C⇨A] 達到顯著？ Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 3 3 3 9 ?
- 83. 83 [C⇨A] 達到顯著的原因 Lag 1(t) L0 總數 A B C L0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 L1 總數 3 3 3 9 Lag 1(t) L0 總數 A B C L0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 L1 總數 3 3 3 9 C A A B C在Lag0次數 f(g) = 2 A在Lag1次數 f(t) = 3 A在Lag0次數 f(g) = 4 B在Lag1次數 f(t) = 3
- 84. 84 序列出現顯著轉移的條件 ●序列很常出現：序列C⇨A出現頻率很高 ●各別很少出現：C之後很少接其他事件，A之前很少來自 其他事件 Lag 1(t) L0 總數 A B C L0 (g) A 1 2 1 4 B 0 1 2 3 C 2 0 0 2 L1 總數 3 3 3 9 C A 1 2 2
- 85. ●不容易達到顯著的情況： ○事件類別太多： 例如A, B, C, D, E, ….. ○事件總數太少 ●僅分析事件序列的轉移次數 ●限制： ○不考慮時間長度單位 ○只能分析前一步與下一 步 (一階分析) 85 序列分析使用限制 三重威脅 投球 運球 雙事件 序列分析 (一階分析) 三事件 序列分析 (二階分析)
- 87. 87 事件太多的處理方法 刪除非研究重點的事件編碼 圖書館藏 A 統計學的世界 B 量化研究法 C 資料探勘 D 壞壞總裁愛... E 總裁一家逼... F 報復總裁大... 行為序列資料表 研究對象編號 序列編號 事件 1 1 D 1 2 E 2 1 A;B 2 1 E 2 2 D 3 3 A;B;C
- 90. 90 幼兒平行遊戲行為研究 Bakeman, R., & Gottman, J. M. (1997). Observing interaction: an introduction to sequential analysis. ●Bakeman & Brownlee (1980) 對幼兒進行「平行遊戲」 的記錄。 ●每15秒記錄一次嬰兒的主要狀態： ●事件編碼 ○U 空閒：沒有玩玩具 ○S 一人：一個人玩具 ○T 兩人：兩個人一起玩玩具 ○P 各自：兩個人拿同樣的玩具，各玩各的 ○G 團體：三人以上一起玩玩具
- 92. 92 W13-b. 幼兒平行遊戲 行為研究 1. 下載CSV檔案 2. 上傳CSV檔案到 「序列分析計算器」 3. 解讀報表 4. 撰寫結論
- 96. 96 增加事件總數的處理方法 合併多研究對象 MSNBC.com Anonymous Web Data Data Set https://goo.gl/hqvJUm MSNBC新聞網 A 首頁 B 新聞 C 科技 D 在地 E 社論 F 即時 研究對象編號 序列編號 事件 1 1 A 1 2 A 2 1 B 3 1 C 3 2 B 3 3 B MSNBC新聞網 行為序列資料表
- 97. 97 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 0 0 1 B 0 0 0 0 C 0 0 0 0 Lag 1 總數 1 0 0 1 研究對象編號 序列編號 事件 1 1 A 1 2 A 2 1 B 3 1 C 3 2 B 3 3 B 同一個研究對象的序列 可以計算
- 98. 98 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 1 0 0 1 B 0 0 0 0 C 0 0 0 0 Lag 1 總數 1 0 0 1 研究對象編號 序列編號 事件 1 1 A 1 2 A 2 1 B 3 1 C 3 2 B 3 3 B 不同研究對象的序列 不可以計算
- 99. 同時間多事件的序列分析 99 圖書館藏 行為序列資料表 別碰他！他是我的大表哥！ https://goo.gl/czoibI A 統計學的世界 B 量化研究法 C 壞壞總裁愛... 研究對象編號 序列編號 事件 1 1 A;C 1 2 C 2 1 A;B 2 1 C 2 2 B 3 3 A;B;C
- 100. 100 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 0 0 1 1 B 0 0 0 0 C 0 0 0 0 Lag 1 總數 0 0 1 1 計算每次各種序列的組合 A⇨C 研究對象編號 序列編號 事件 1 1 A;C 1 2 C 2 1 A;B 2 1 C 2 2 B 3 3 A;B;C
- 101. 101 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 0 0 1 1 B 0 0 0 0 C 0 0 1 1 Lag 1 總數 0 0 2 1 計算每次各種序列的組合 C⇨C 研究對象編號 序列編號 事件 1 1 A;C 1 2 C 2 1 A;B 2 1 C 2 2 B 3 3 A;B;C
- 102. 102 僅分析有改變序列 A 熱帶莽原區 B 叢林區 C 沙漠區
- 103. 103 打勾啟用 此分析
- 104. 104 研究對象編號 序列編號 事件 1 1 A 1 2 A 1 3 B 1 4 C 1 5 A 1 6 C 1 7 A 1 8 B 1 9 B 1 10 C 案例數量：10筆 把前後重複的序列 進行合併吧！ Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 0 2 1 3 B 0 0 2 2 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 2 2 3 7
- 105. 105 僅分析有改變序列的調整後殘差計算 p(t) Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 0 2 1 3 B 0 0 2 2 C 2 0 0 2 Lag 1 總數 2 2 3 7 f(t) Ns = 2/(7-2) = 0.4 f(g) C A
- 106. 僅分析有改變序列的調整後殘差表 106 Lag 1 (t) Lag 0 總數 A B C Lag 0 (g) A 頻率 0 2 1 3 調整後 殘差 -2.29 0.76 -2.21 B 頻率 0 0 2 2 調整後 殘差 -1.37 -1.37 1.37 C 頻率 2 0 0 2 調整後 殘差 2.049 -1.37 -2.05 Lag 1 總數 2 2 3 7 用計算機 比較差異 看看吧
- 107. 107 不同研究對象之間的比較 調整後殘差 實驗組的事件轉移表 控制組的事件轉移表 (調整後 殘差) Lag 1 (t) A B C Lag 0 (g) A 0.57 1.51 -1.95 B -1.56 -1.66 2.78 C 1.12 0.42 -1.20 (調整後 殘差) Lag 1 (t) A B C Lag 0 (g) A -2.00 0.31 1.46 B -0.78 -0.32 0.99 C 2.68 0 -2.35
- 108. 108 使用相關係數來比較 實驗組的 事件轉移表 Lag 1 (t) A B C Lag 0 (g) A 調整後殘差 0.57 1.51 -1.95 相關係數 0.36 0.69 -1.00 B 調整後殘差 -1.56 -1.66 2.78 相關係數 -1.00 -0.62 0.87 C 調整後殘差 1.12 0.42 -1.20 相關係數 0.60 0.18 -0.51 使用 相關係數 來比較！
- 109. 109 相關係數Yule'Q值 相關係數範圍(絕對值) 關聯程度 1.00 完全(正/負)相關 0.70 - 0.99 高度(正/負)相關 0.40 - .069 中度(正/負)相關 0.10 - 0.39 低度(正/負)相關 0.10 以下 無相關 相關係數 ≦ 1.00 完全正相關完全負相關 -1.00 ≦ 相關係數 > 0.7 容易顯著
- 110. 110 相關係數Yule'Q值 1. 縮減列聯表 Bakeman, R., & Gottman, J. M. (1997). Observing interaction: an introduction to sequential analysis. 出現頻率 Lag 1 (t) A B C Lag 0 (g) A 1 4 0 B 0 3 7 C 2 5 2 出現頻率 二項實驗 Lag 1 (t) 是C 不是C Lag 0 (g) 是B 7 3 不是B 2 12 B C B C
- 111. 111 相關係數Yule'Q值 2. 計算相關係數 Bakeman, R., & Gottman, J. M. (1997). Observing interaction: an introduction to sequential analysis. 出現頻率 二項實驗 Lag 1 (t) 是C 不是C Lag 0 (g) 是B 7 (a) 3 (b) 不是B 2 (c) 12 (d) B C = 0.867
- 112. 相關係數Yule'Q值 計算每一個細格的相關係數 112 實驗組的 事件轉移表 Lag 1 (t) A B C Lag 0 (g) A 出現頻率 1 4 0 相關係數 0.36 0.69 -1.00 B 出現頻率 0 3 7 相關係數 -1.00 -0.62 0.87 C 出現頻率 2 5 2 相關係數 0.60 0.18 -0.51
- 113. 組間比較結論 113 不同研究對象之間的相關係數比較 實驗組的事件轉移表 控制組的事件轉移表 (相關係數) Lag 1 (t) A B C Lag 0 (g) A 0.36 0.69 -1.00 B -1.00 -0.62 0.87 C 0.60 0.18 -0.51 (相關係數) Lag 1 (t) A B C Lag 0 (g) A -1.00 0.14 0.57 B -0.43 -0.15 0.42 C 0.89 0 -0.85 ● 以事件「C」到事件「A」的序列來看， ● 控制組的調整後殘差為2.68，達到顯著轉移；實驗組的調整後殘差為 1.12，未達顯著轉移。 ● 控制組的相關係數為0.89，是高度相關，高於實驗組相關係數的0.6。
Editor's Notes
- #2: http://pulipulichen.github.io/blogger/posts/2017/03/popup.html?_=&icon=http://blog.codepen.io/wp-content/uploads/2012/06/Button-Fill-Black-Large.png&url=http://codepen.io/pulipuli/full/dvjVmM/ W13 行為順序檢定：序列分析 https://docs.google.com/presentation/d/19l5q570IOekzKJyv4jp9VJOfwty1zE_MdITo_WnIH9s/edit?usp=sharing ------------------- 輔大網站的連結 尚未規劃完草稿 尚未建立公開連結 尚未確認心智圖 尚未刪去多餘投影片 尚未確認投影片裡面的註解 尚未建立線上資源連結 Google 尚未建立線上資源連結 PTT 尚未討論區 尚未上傳URL.txt教材 尚未公告 ------------------- R0. 規劃大綱 R1. 理論部分完成 R2. 實作部分完成 R3.修正未確定的例子， 刪除多餘的投影片 R4. 實作單完成 http://www.wordclouds.com/ https://docs.google.com/spreadsheets/d/1PfW7udgIyiMxfbT9IgARJ2zCEJWXLrG5wfA92rPq1NA/edit
- #4: 影子籃球員 第三季 [56] 好像是...? https://ani.gamer.com.tw/animeVideo.php?sn=5944# 影子籃球員 第三季 [55] 16:44分左右 三重威脅 19分左右
- #10: 行為序列資料表 滯後序列分析 滯後序列分析：樣本統計量 事件轉移表 滯後序列分析：檢定統計量 調整後的殘差 實作：序列分析 深入探討序列分析 序列分析的應用 課堂練習：幼兒平行遊戲行為研究
- #17: http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/msnbc-mld/description.txt "frontpage", "news", "tech", "local", "opinion", "on-air", "misc", "weather", "health", "living", "business", "sports", "summary", "bbs" (bulletin board service), "travel", "msn-news" http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/MSNBC.com+Anonymous+Web+Data
- #18: https://oops.udn.com/oops/story/6698/1088792
- #24: https://docs.google.com/presentation/d/1G3xTyq9OvQVa-Q5mW-APFI9g07UQ0ck8R9qwY1XIagw/edit#slide=id.g187321a86a_0_21
- #53: (2 - (2*0.333)) / Math.sqrt(2*0.333*(1-0.333)*(1-0.222) )
- #64: 遊客所在區域事件序列資料表
- #66: 學習單 https://docs.google.com/document/d/1APFVUoWUYhrXbN2-5000GZVEGvripjX4CJ4-rdOiZc0/edit?usp=sharing 資料 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vJ96VhwRoH2OZ9vXzwFL2qsK46bEoLthA3akWGYkIbU/edit?usp=sharing
- #68: https://pulipulichen.github.io/blog-pulipuli-info-data-2017/05/lag-sequential-analysis
- #70: 觀察樣本統計摘要表 研究對象數量 | 事件類別數量 | 事件總數 | 每位研究對象平均事件數量 事件統計表 事件編碼 | 次數 | 百分比 A事件 | | 總數 | 次數 | 100%
- #74: 本研究使用序列分析來檢定研究對象的行為序列資料中事件「A 熱帶莽原區」、事件「B 叢林區」與事件「C 沙漠區」之間是否有顯著轉移。
- #75: 本研究使用序列分析來檢定研究對象的行為序列資料中事件「A 熱帶莽原區」、事件「B 叢林區」與事件「C 沙漠區」之間是否有顯著轉移。
- #76: 研究對象共1位，事件總數為10次。 事件「A 熱帶莽原區」出現次數為4次；事件「B 叢林區」出現次數為3次；事件「C 沙漠區」出現次數為3次。 雙事件轉移序列總數為9次。
- #78: 序列分析結果顯示 事件「C 沙漠區」到事件「A 熱帶莽原區」，調整後殘差為2.268。 以上序列出現顯著轉移。 序列分析結果： 沒有序列達到顯著轉移。
- #79: 序列分析結果顯示 事件「C 沙漠區」到事件「A 熱帶莽原區」，調整後殘差為2.268。 以上序列出現顯著轉移。 序列分析結果： 沒有序列達到顯著轉移。
- #80: 下圖為顯著轉移序列的事件轉移圖。
- #89: W13 序列分析 找出顯著序列 具有推論統計檢定，適合研究使用 W14 動態貝氏網路 用前幾步動作預測下一步的機率 能夠建立預測行為的規則 (不一定會教) W17 行為序列模式探勘 找出多人共同的行為模式
- #91: Bakeman, R., & Gottman, J. M. (1997). Observing interaction: an introduction to sequential analysis.
- #92: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QNP4-GBqayD-9F3dCIVnSg1SONBjWAyGvuMbRgpy1bY/edit?usp=sharing
- #93: https://docs.google.com/document/d/1JBbHfw9TW-8uVXbfsqQeAS5qBi6H278RFtVc4uvsLyQ/edit?usp=sharing
- #100: https://oops.udn.com/oops/story/6698/1088792
- #105: p(t) = f(t) / (N - f(g)) 2 / (7-2) 2/4
- #112: ((7*12)-(3*2)) / ((7*12)+(3*2))
- #114: 以事件「C」到事件「A」的序列來看， 控制組的調整後殘差為2.68，達到顯著轉移；實驗組的調整後殘差為1.12，未達顯著轉移。 控制組的相關係數為0.89，是高度相關，高於實驗組相關係數的0.6。