# 109高考三級·比較教育·二 [![hackmd-github-sync-badge](https://hackmd.io/YvEZhUpCTheDP9Jf1nw9Jw/badge)](https://hackmd.io/YvEZhUpCTheDP9Jf1nw9Jw) 2020-11-07 {%hackmd @yukai/medium-theme %} 二、一位比較教育研究者從OECD取得2018年「教與學的國際調查」 (Teaching and Learning International Survey)資料,分析影響臺灣、日本、 南韓、新加坡與芬蘭的中學教師工作效率因素。投入的自變項與迴歸分析結果如下表所示。其中工作效率(依變項)、工作環境滿意度、年齡、在校教學年資、班級的低成就生率、行為問題率、低社經生率都是數值愈高,反應該變項狀況愈高,而性別以男性為參照組、工作時間以部分時間 (part-time)為參照組。請回答以下問題:【109高考三級】 [TOC] #### (一)五個國家的教師工作環境滿意度對工作效率的影響有沒有達到.01顯著水準?並解釋其意義。而五個國家的在校教學年資對工作效率有沒有達到顯著影響?這些投入變項對工作效率,那個國家的解釋力最高?請說明理由。(10分) :::success #### 小提示 1. 這是 5 個國家分別跑多元迴歸。因此先看 F 值(檢定模型是否適配)是否顯著,結果 F 值都有達到顯著($p < .01$)。 2. 模型顯著之後,再分別檢定各個變數是否有顯著(沒錯是用 ==t 檢定==)。這邊會用到 t 值的觀念: $$t = \dfrac{\overline{X}-\mu}{S/\sqrt{n}} \sim t(n-1)$$ t 值是樣本平均數($\overline{X}$)減母體平均數($\mu$),除上樣本標準差($S$)除以樣本數開根號($\sqrt{n}$),並 follow 自由度為 n-1 的 t 分佈。下面這個 $S/\sqrt{n}$ 的部分就是估計標準誤(SE)。 3. 參見余民寧(2019)心理與教育統計學(修訂三版)的 p. 276「迴歸係數的假設考驗」小節中,則是把斜率的 t 值表達如下。(意思是一樣的,分母部分都是估計標準誤。如果是不偏估計,則樣本的期望值 $\overline{X}$ 就是估計值 $\hat{b}$):$$t = \dfrac{\hat{b} - \beta}{S_{y·x}/\sqrt{SS_x}}, df = N-2$$ 4. 所以結論就是,本題的 t 值可以這樣表達(統計軟體跑出來的通常也是估計值跟估計標準誤):$$t = \dfrac{b - \beta}{SE}$$ 5. 接著進行假設檢定步驟: (1)檢定母體斜率是否存在(和 0 是否一樣)$H_0: \beta = 0\\H_1: \beta \neq 0$ (2)設定顯著水準 $\alpha = .01$ (3)設定拒絕域(雙尾檢定,一邊 .005) ==這是可以做的==。TALIS 資料庫理論上樣本數大於 30 ,應該找 $t < t_{.005}(\infty) = -2.576$ 或 $t > t_{.995}(\infty) = 2.576$,或相當於 Z 檢定($Z_.005$ 或 $Z_.995$)。意思:超過 2.576 個標準誤就落入拒絕域(拒絕域參考下圖綠色部份)。這邊 2.576 因為自由度很大了,可以用標準常態分佈的標準差來想像,二者是差不多的。標準常態分佈在 2.576 個標準差以下(如同下圖紫色部份),涵蓋了 99.5% 的樣本(沒錯,表示最右邊綠色拒絕域涵蓋 0.5%,即 0.005)。 (4)求統計量 $t = \dfrac{b - \beta}{SE}$ (又因為虛無假設 $H_0: \beta = 0$,所以 $\beta$ 直接當作 0。==也就是說,t 值其實算 $b/SE$ 就可以了==)後續各題都求在表格中了。 (5)結論:==本題中如果 $|t| > 2.576$,則拒絕虛無假設,表示迴歸係數達到 .01 的顯著水準。== ![](https://i.imgur.com/aSTRJfU.png) 6. (這邊也可以留意一下,這題是設定 $\alpha = .01$ 顯著水準,則 $t>2.576$ 就進入拒絕域達到顯著。一般設定 $\alpha = .05$ 顯著水準的,則是 $t>1.960$ 進入拒絕域達到顯著。) 7. ▶可參考:[迴歸模型介紹](https://medium.com/r-%E8%AA%9E%E8%A8%80%E8%87%AA%E5%AD%B8%E7%B3%BB%E5%88%97/r%E8%AA%9E%E8%A8%80%E8%87%AA%E5%AD%B8%E6%97%A5%E8%A8%98-9-%E8%BF%B4%E6%AD%B8%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%BB%8B%E7%B4%B9-a49f81d81eab) ::: :::danger #### 請注意! 根據 TALIS 2018 臺灣的調查情況: 1. 自陳式問卷,採分層兩階段機率抽樣決定受訪學校和受訪教師。 2. 臺灣於 2018 年 4 月 15 日至 5 月 15 日完成 TALIS 2018 的正式調查,共有 200 所國民小學、202 所國民中學、151 所高級中等學校成為受訪學校,由這些受訪學校的校長填答學校問卷(即校長問卷),並在該校內隨機抽出 20 至 30 位教師填答教師問卷。 3. 調查結束後統計,我國校長問卷有效填答率為 100%,教師問卷則為 94%-98%。 4. 也就是說,TALIS 調查的(以臺灣的情況為例)教師的樣本數一定超過 30,因此已經可以視為常態分佈(自由度超過 30 之後,t 分佈就會趨近於 Z 分佈。) 所以其實==統計量是可以算的!可以查 Z 分佈的表 0.0050 推算對應的 z 值,或是查 t 分佈表自由度趨於 $\infty$ 的 t 值。二者是一樣的。== 網路上有些答案說不能算是不對的。 ::: | | 參數 | 芬蘭 | 日本 | 南韓 | 新加坡 | 臺灣 | | ------- | --- | -------: | -------: | -------: | ------: | -------: | | 工作環境滿意度 | b1 | .2801 | .1949 | .2095 | .1789 | .2324 | | | SE | .0259 | .0190 | .0260 | .0229 | .0199 | | | t值 | 10.8147 | 10.2579 | 8.0577 | 7.8122 | 11.6784 | | 在校教學年資 | b4 | .0094 | .0031 | -.0151 | .0128 | -.0100 | | | SE | .0065 | .0087 | .0108 | .0082 | .0069 | | | t值 | 1.4462 | 0.3563 | -1.3981 | 1.5610 | -1.4493 | 1. 這 5 個國家的教師,工作環境滿意度對工作效率的解釋力都達到 .01 的顯著水準。表示有 99% 的把握說明提升工作環境滿意度,對於工作效率會有正向提升。 2. 在校教學年資對工作效率的解釋力,則都未達到顯著($|t|<2.576$),表示有 99% 的把握說明年資對於工作效率並沒有影響。 3. 模型解釋力則看 $R^2$,表示這些投入的解釋變數對於被解釋變數「工作效率」可以解釋的變異比率。 #### (二)如何判斷那些國家的女性教師明顯比男性教師工作效率高?那些國家的教師年齡對工作效率有正向顯著影響?請分別說明理由。(10分) :::success #### 小提示 1. 解釋變數是類別變數的迴歸模型,效果等同於傳統上 ANOVA (多組)或 t 檢定(二組),可以用來比較組別間的差異。 2. 這題是設定男生為參照組(男生 coding 為 0,女生 coding 為 1)。 3. 這種情況下的估計值 b,指的是女生組分數(1)減去男生組分數(0)的值。 4. ▶可參考:[虛擬變項的解釋](https://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/340316597) ::: | | 參數 | 芬蘭 | 日本 | 南韓 | 新加坡 | 臺灣 | | -- | --- | -------: | -------: | -------: | ------: | ------: | | 女性 | b2 | 0.4407 | -0.3907 | -0.0735 | 0.2708 | 0.1931 | | | SE | 0.1048 | 0.069 | 0.1037 | 0.0875 | 0.0797 | | | t值 | 4.2052** | -5.6623** | -0.7088 | 3.0949** | 2.4228 | | 年齡 | b3 | -0.0005 | 0.0334 | 0.0081 | 0.0314 | 0.0093 | | | SE | 0.0066 | 0.0029 | 0.0055 | 0.0053 | 0.0064 | | | t值 | -0.0758 | 11.5172** | 1.4727 | 5.9245** | 1.4531 | 1. 性別部分,首先達到顯著差異的只有芬蘭、日本、新加坡。而女生要比男生高,因此 b2 需要是正數,因此可以判斷芬蘭與新加坡的女性教師工作效率明顯比男性教師高。 2. 年齡部分,達到顯著水準的只有日本、新加坡。二個都是些微的正向影響。 #### (三)班級的低成就生率、行為問題率、低社經生率對工作效率的影響,那一個變項顯著影響的國家數最多?請指出那些國家受此變項影響,並說明理由。(5分) | | 參數 | 芬蘭 | 日本 | 南韓 | 新加坡 | 臺灣 | | -------- | --- | -------: | -------: | -------: | -------: | -------: | | 班級的低成就生率 | b6 | 0.0060 | 0.0020 | -0.0135 | -0.0053 | -0.0044 | | | SE | 0.0031 | 0.0020 | 0.0048 | 0.0021 | 0.0023 | | | t值 | 1.9355 | 1.0000 | -2.8125** | -2.5238 | -1.9130 | | 班級的行為問題率 | b7 | -0.0016 | -0.0064 | 0.0062 | 0.0077 | 0.0041 | | | SE | 0.0038 | 0.0043 | 0.0054 | 0.0042 | 0.0033 | | | t值 | -0.4211 | -1.4884 | 1.1481 | 1.8333 | 1.2424 | | 班級的低社經生率 | b8 | 0.0113 | 0.0136 | 0.0110 | 0.0032 | 0.0064 | | | SE | 0.0038 | 0.0035 | 0.0052 | 0.0030 | 0.0025 | | | t值 | 2.9737** | 3.8857** | 2.1154 | 1.0667 | 2.5600 | 1. 班級低社經學生比率對教師工作效率的解釋上達到顯著是最多的,有芬蘭、日本 2 個國家。 2. 意思是說班級低社經學生的比率越高,教師反而工作越有效率,這原因是⋯⋯?