本研究之目的有二：（一）探討基於試題反應理論的設定通過分數之標準的可能方法 ；（二）探討在日常教學情境中，教師容易採用的通過分數之標準的設定方法，與由 試題反應理論所推導出之設定方法，所造成之分類結果間的差異。 就目的（一）而言，研究者針對效標參照測驗與試題反應理論的特性，推論可以用來 作為通過分數的標準點；針對目的（二），本研究是以臺北市公私立國民小學六年級 學生為樣本母群，以多階段隨機抽樣法抽取樣本進行施測，在「國民小學學習成就標 準測驗----數學科」第十一冊題本方面，有效樣本有1064人；自編成就測驗的有效樣 本為984 人。本研究以學生在兩份測驗上的反應作為分析的資料，來進行下列分析： 1.以各種方法所分類的精熟組與非精熟組學生間得分平均數的差異，來驗證精熟組與 非精熟組學生在試題反應上的差異； 2.分別就各種設定方法的精熟╱非精熟分類情形，與試題反應答對╱答錯分類情形的 一致性係數與四分相關係數，來探討傳統上教師判斷法、傳統60分法、成績平均數法 、成績平均數以下一個標準差法、與依據試題反應理論所提出的測驗最大訊息量法、 試題最大訊息量法、能力平均數法、能力平均數以下一個標準差法等八種方法分類間 的差異情形。 3.以兩份複本測驗上，各種方法本身分類的一致性係數與κ係數，來了解各種設定方 法本身的分類一致性。 研究結果發現：1.各種設定方法所分類的精熟組學生答對試題的機率比非精熟組學生 答對試題的機率要來的高；2.在各種方法的比較上，研究者所提出的試題最大計息量 法所得的分類情形與由實際上試題反應進行分類的一致情形較高，而教師判斷法所得 的分類一致性結果則較低；3.各種設定方法本身在兩份複本測驗上的分類都相當一致 。研究者並針對上述研究結果提出討論與建議。

由於國際金融風暴的影響，間接影響國內整體經濟、金融等環境的發展，此外，相對也連帶影響國內甚多產業的發展，例如觀光業、營建業、科技產業、金融業、不動產業等。若單從不動產業的角度來看，近期中央銀行為因應國內高房價的趨勢，採取寬鬆的貨幣政策，透過刺激經濟市場景氣。受到這股資金行情影響，使得國內房地產市場大幅上漲，特別是大台北都會區房價屢創新高，並且出現過度投資行為。 本研究導入變異數分析、相關分析及廻歸分析等統計方法，研究國內房價所得比及房價趨勢分數與國內金融、經濟等變數間的關係，並且將研究分析所發現的結果，概述如后： 一、 台北市之房價所得比居五都及桃竹地之冠； 二、 五都及桃竹等地區之房價趨勢分數不會受地區因素影響； 三、 國內利匯率對房價所得比是呈現負向影響關係； 四、 五都及桃竹地區市民對房價抱持逐年成長的看法； 五、 經濟成長率及定期存款對房價所得比有正面的影響關係。

觀察性研究資料中，透過傾向分數的使用，可以使基準變數在實驗與對照兩組間達到某種程度的平衡，並可視同為一隨機試驗，進而進行有效的統計推論。文獻中有關平衡與否的診斷，大多聚焦於平均數與變異數的比較。本文中我們提出使用KLIC(Kullback-Leibler Information Criterion)及KS(Kolmogorov and Simonov)兩種比較分配函數差異的統計量，作為另一種平衡診斷工具的構想，並針對其可行性進行探討與評比。此外，數據顯示KLIC及KS與透過傾向分數配對的成功比例呈現負相關。由於配對成功比例過低將導致後續統計推論結果的侷限性，因此本文也就KLIC及KS作為是否進行配對的一個先行指標之可行性作探討。模擬結果顯示，二者的答案均是肯定的。 / In observational studies, propensity scores are frequently used as tools to balance the distribution of baseline covariates between treated and untreated groups to some extent so that the data could be treated as if they were from a randomized controlled trial (RCT) and causal inferences could thus be made. In the past, balance or not was usually diagnosed in terms of the means and/or the variances. In this study, we proposed using either Kullback-Leibler Information Criterion (KLIC) or Kolmogorov and Simonov (KS) statistic as a diagnostic measure, and evaluated its feasibility. In addition, since low propensity score matching rate decreases the power of the statistical inference and a pilot study showed that the matching rate was negatively correlated with KLIC and KS; thus, we also discussed the possibilities of using KLIC and KS to be pre-indices before implementing propensity score matching. Both considerations appear to be positive through our simulation study.

在勞動市場裡可以觀察到，每個人的工資都不相同。在過去的研究裡，學者嘗試以各種人力資本變數來解釋工資率的差異。其中，在男性的工資方程式中，婚姻狀態特別受到關注，且在過去研究皆發現男性存在著婚姻溢酬。文獻上解釋婚姻溢酬的來源，主要分成三個假說，分別是家庭分工假說、選擇性假說以及雇主的偏好。 本文和過去研究不同的地方在於消除選擇性偏誤的方法。我利用傾向分數配對法使婚姻狀態變成一個隨機決定的過程。配對完，並將資料整理為追蹤資料的型態後，再估計婚姻溢酬。最後結果顯示，在利用配對方法把單一年度資料轉換為兩期的追蹤資料後，婚姻溢酬仍然相當顯著，因此本文不支持選擇性假說。但是因為追蹤資料涵蓋期間過短，因此我無法利用現有的資料區分出家庭分工和雇主的偏好這兩種效果。 / The study of determinants of individual wages is important for exploring why some individuals earn more than other individuals. In the past, numerous efforts have been devoted to explain wage differentials by various human capital variables. Marital status is also used as a control and is of interest in estimating the male’s wage regression. It is commonly acknowledged that in cross-sectional analyses, married men have higher wages than single men, other things being equal. The higher wages paid to married men compared with their single counterparts is defined as marital wage premium. There are three leading hypotheses: family role specialization, selection hypothesis and employer favoritism. This paper uses a new method called propensity score matching to estimate the male marital wage premium. Propensity score matching is used to create a quasi-experiment that makes the decision to get married become a random treatment. The principle is to match a married man to a comparable single man who is closest in terms of important characteristics. And then, I transform the matched sample into panel data where units are observed at two periods, having the unmarried man as a proxy of married man, as if he was single. Therefore, I can apply fixed effect and random effect models to the transformed data. The results show no evidence to support the selection hypothesis since after transforming the data into panel data set and applying the fixed effect model, the marital wage premium is still significant. But being limited by the short period of the quasi-panel data set, I cannot distinguish between family role specialization and employer preference.

在觀察性研究或非隨機試驗研究中，欲探討因果效應時，研究者需要重新對觀察性研究進行設計，設計目的在於重新建立一個隨機指派受試者的機制，使其得以近似一個隨機試驗研究，這樣的研究一般稱為「類隨機試驗研究」(quasi-randomized-experiments)。 傾向分數分析即為一種設計觀察性研究的方法，在不牽涉到反應變數結果之下進行設計。本文於一個病例對照研究(case-control study)中使用傾向分數進行配對接著再進一步估計處理效果，傾向分數配對是可降低觀察性研究中的選擇性偏誤的方法，透過配對可減少實驗組與對照組間的系統性差異，使研究群體在所觀察到的控制變數分配達到相似，進而得到處理效果(treatment effect)的不偏估計，為近年廣受流行病學、經濟學以及社會學領域使用的方法之一。傾向分數本身為一個條件機率，定義為研究受試者在其所觀察到的控制變數之下，接受某處理或被指派至某特定群體的機率，估計傾向分數最常見的方法為羅吉斯迴歸。 此外，自1970年代起，配對方法(matching method)開始被使用來選取合適的實驗組與對照組並進行兩群體的比較，其中「確切配對」屬於最常使用的配對方法，過去文獻中經常可見各種配對方法的結合使用，因此，本文電腦模擬研究部份，欲比較四種情境之下「傾向分數配對」與「確切配對」結合使用的效果，分別以偏誤降低比例、信賴區間覆蓋率、均方誤衡量兩種配對方法結合使用的適合情境。結果顯示若對「與處理指派中度相關的變數」且「與反應變數高度相關的變數」，其效果最為明顯。根據結果，我們總結認為「確切配對與傾向分數配對合併使用」確實會有較好的表現，但表現的好壞也取決於確切配對的變數。實證研究部份，探討家庭結構對青少年偏差行為之影響，欲了解來自非完整家庭之青少年是否較來自完整家庭之青少年更有容易出現偏差行為。 / In observational or nonrandomized studies, treatments are not randomly assigned so that baseline differences between treated and control groups are typically observed. Without properly executed, the differences would bias the treatment effect estimates. There has been a long history of using matching to eliminate confounder bias, and inferences are made based on the matched observations. The theoretical basis for matching has been developed since 1970, and among those matching methods commonly in use, the exact matching is probably the most popular one. On the other hand, introduced by Rosenbuam and Rubin in 1983, propensity scores, the conditional probability of being exposed or treated given the observed covariates, has been a welcome alternative used to adjust for baseline differences between study groups of late. Instead of matching a treated with an untreated subject by their covariates, subjects in both treated and control groups are matched by their propensity scores. In this study, we explore the benefits of using propensity score matching together with the exact matching for adjusting for baseline differences through Monte Carlo simulations. An empirical study is also be provided for illustration.

金融自由化後，金融商品交易的多樣性在活絡金融市場方面佔有很重的份量，也使得投資者有更多樣化的投資管道及標地。投資者購買金融商品除了追求較高的報酬外，對於投資風險的管理也是不容乎視。2007年，美國的次級房貸subprimemortgage風爆使得雷曼兄弟和AIG集團爆發財務危機，正是投資者追求高報酬之後，在風險管理上並未妥善管理所造成。 　　 　　衡量風險時，通常會使用變異數或標準差當做衡量指標，即在衡量其波動性，因此波動性裏含有許多訊息。在本論文中，我們將探討波動性所透露出來的兩個訊息，一個是風險值(VaR)，文中將分別使用二種衡量可解釋長期記憶的GARCH模型探討台股指數期貨及新加坡的摩台股指數期貨這兩個期貨市場的VaR。另外則是試圖尋找出這兩個期貨市場殘差值的波動性之間的長期共整合關係。 本論文主要由三篇文章組成，第一篇是利用Baillie, Bollerslev, and Millelsen (1996) 所提出的長期記憶模型FIGARCH來計算台指期貨的風險值（VaR）；第二篇也是利用長期記憶模型來計算新加坡的摩台指期貨的風險值，但這次的長期記憶模型增加一個由Tse (1998)　提出的可以考慮不對稱性波動的FIAPARCH模型。 　　這兩個模型都搭配三種不同的分配來計算VaR，分別是Normal, Student-t和skewed Student-t分配；實證結果顯示，這兩個期貨市場報酬的波動皆具有長期記憶，表示之前影響指數期貨報酬率的因素對未來指數期貨報酬率會有較長時間的影響力。而在傳統認為差殘值服從常態分配的假定下所計算出的VaR的配適情況較以Student-t分配計算出的VaR的配適情況不具效率，這除了說明傳統的常態分配假說在計算此兩個指數期貨報酬率是不適用之外，亦得出他們是具有肥尾（厚尾）的現象。 　　第三篇則是結合前兩篇的結果來探討此兩個指數期貨報酬率之間的波動性是否具有長期關係。因為台指期貨報酬率與摩台指期貨報酬率的波動性皆具有長期記憶，故在此部分，利用Engle-Granger (1987) 的兩階段共整合模型來求此兩個指數期貨報酬率之間的波動性是否存在長期關係。實證結果顯示，他們確實存在長期共整合關係，且摩台指期貨報酬率的波動性較台指期貨報酬率的波動性強，因此我們可以在台指期貨市場買入期指，而在新加坡的摩台指期貨市場避險 / The finance commodity exchange's multiplicity holds the very heavy component in the detachable money market aspect, after the financial liberalization. It also enables the investor to have many chances and commodities of investment. The investor purchases the financial commodity besides the higher reward, and does not allow regarding investment risk's management to regard. In 2007, the securitization commodity violation of US's subprimemortgage explodes causes Lehman Brothers and the AIG group erupts the financial crisis. This is precisely the investor pursues the high reward, and their administration centers have not created properly in the risk management. When we measure risks, we usually adopt the variance or the standard deviation. That is to weight its property of volatilities. There is much information in the volatilities. In this thesis, we discussed two kinds of information which the property of volatilities discloses. One is the value at risk (VaR hereafter). In this article, we use long-term memory's GARCH model to explain that the VaR of Taiwan stock index futures returns and Singapore's MSCI Taiwan index futures returns. Moreover, we attempts to seek for whether there are long relationship of the residuals volatilities between these two futures markets. This thesis was combined by three essays. The first essay employed the FIGARCH model of Baillie, Bollerslev, and Millelsen (1996) to calculated the VaR of Taiwan stock index futures returns. The second essay employed the FIGARCH model and FIAPARCH model of Tse (1998) to calculated the VaR of Singapore's MSCI Taiwan index futures returns. We calculated the VaRs of the different two futures markets by using the FIGARCH and FIAPARCH models with three different distributions-normal, student-t and skewed student-t. The empirical results showed the two futures markets both has long memory. It is not efficient to calculated the VaRs by using the traditional normal distribution. The Student-t distribution fitted the model better than the normal distribution. The third essay, we employed the Engle-Granger (1987) two-step cointegration model to test whether there are long relationship of the residuals volatilities between the Taiwan stock index futures returns and Singapore's MSCI Taiwan index futures returns. The empirical results showed that there was fractional cointegration between the two futures markets and the volatility in Taiwan stock index futures market is about 83% of that in MSCI Taiwan Index Futures market.

面談為業界最常使用的員工甄選方式之一，而面談的形勢又以一對一面談及多對一面談，亦即小組面談最為常見，然同樣作為業界常用之面談形式，過去已有許多相關研究針對一對一面談進行討論，但小組面談的實證研究卻仍相對缺乏。事實上，小組面談經常被推薦作為甄選員工的方式，其效度亦在1990年代初期獲得學者驗證，故研究者認為，可進一步探討小組面談情境中，影響面談評分之因素。 本研究之目的有三：第一，探討小組面談情境中，個別面試官與應徵者之性別相似性，在其個人給予面談評分時所扮演的角色；第二，探討面談流程對性別相似性與面談評分之關係的調節效果；第三，探討面試官間性別相似性，對面試官與應徵者性別相似性與面談評分之關係的調節效果。因此，本研究所欲探討之問題為：小組面談中，面試官與應徵者性別相似性對面談評分之影響為何？當加入「分數公開」與「小組討論」之面談流程及「面試官間性別相似性」，將如何干擾或調節前述因性別相似性對面談評分所造成之影響？ 本研究採用準實驗法，為2（面試官與應徵者性別相似與否）× 2（分數公開與否）× 2（小組討論與否）實驗設計，邀請三所大學商學院或管理學院之在職專班或經營管理專班之學生共120人擔任受試者，即為面試官的角色。而後以T檢定進行操弄檢定，以卡方檢定及單因子變異數進行隨機分派檢測，至於假說檢定之分析方法則為迴歸分析。 研究結果指出，面試官應徵者間性別相似吸引效果未獲支持，面試官對於同性別之應徵者的評分，將視情境而定：若於小組面談中加入分數公開流程，將影響性別相似性對面談評分的效果，但小組討論流程卻未如預期產生調節作用；另外，本研究亦發現面試官間性別相似性之調節效果達顯著，當面試官間為不同性別時，則面試官應徵者間的性別相似吸引效果存在，而當面試官之間性別相同時，將使得主效果受到減抑。

國中基本學力測驗自民國九十年實施，今年邁入第五年，學力測驗量尺分數之理論基礎，主要以Lord所提出之強真分數模式(Strong True Score Model)為主，以適當的模式對考生答對題數資料進行轉換，進一步計算出現在的量尺分數；然而國內針對學力測驗之量尺分數所做之相關研究甚少，因此本研究在第一部份先描述量尺分數轉換之理論，並詳細描述資料轉換之過程與方法。 目前學力測驗小組所採用之模式有上限模式與下限模式兩種，以考生答對題數資料估計出此兩種模式，以較低的均方差決定採用之模式，再接下來進行數據轉換之工作，然而此兩種模式都只適用於描述單峰分佈的考生答對題數之分配，英語科在歷年的學測資料，皆呈現之雙峰分佈之情形，故本研究提出混合雙峰模式，該模式較現有學力測驗之上限模式、下限模式更能清楚描述考生答對題數之分配，且具有較低之均方差。 本研究亦對量尺分數之轉換過程提出新的見解，本研究資料顯示在指定量尺平均數時，採用平均數之加權數，會比現行各科量尺指定平均分數皆固定為30分來得好，且具有較低之量尺標準差。 最後本研究總結上述方法與結論，對量尺分數的計算方式提出新的流程，以供學力測驗小組以及學者專家作為研究之參考。

本論文以「課綱微調」與「教師中介」的角色，帶出學校教育裡頭「升學主義」下的「異化」現象，並以馬克思的「拜物教理論」為指引，整理並分析資本主義的內在邏輯如何滲透到教育系統之中，而形成學校教育裡頭的「分數拜物教」。對「分數拜物教」的掌握是理解學校教育現況的鑰匙，並重新構造學校教育中的「異化學習」。本文認為「金錢拜物教」與「分數拜物教」之間的符應關係並非偶然，資本對於共同勞動能力的需求，國家對於「資本積累」和「社會整合」之間矛盾的調和，以及教育階層平均化與階層化之間的辯證張力，形成學校教育的底層結構，而規定教師、學生以及行政人員的意識與行動，產生種種異化現象。因此任何的教育改革都不能只是課綱的改革，因為課綱的有效性來自於資本主義結構的支撐；任何的教育改革也不能只是寄望於教師個人的理想與熱情，因為對於現實的缺乏認識，將會導致種種非預期的結果，甚至與原有的理想背道而馳，只有正確的認識才是改造的真正前提。

本研究主要探討企業社會責任與現金股利之間的關聯性，並利用傾向分數配對方法(Propensity Score Matching method)控制可能會影響落實企業社會責任的因子，再進一步探討企業社會責任本身是否對現金股利仍具有正向影響性。由於企業社會責任由許多構面所組成，我們將繼續探討企業社會責任各個構面的落實是否對股利政策具有顯著的影響效果，並將研究落實企業社會責任是否會為企業帶來保險效果。本研究利用傾向分數配對方法，根據公司的傾向分數是否相近來進行樣本的配對，藉由分析落實企業社會責任公司與其反事實樣本(其特性變數和落實企業社會責任公司極為相似但實際上未落實企業社會責任的公司)來降低選擇性偏誤與內生性問題。本研究以2007年至2016年之上市上櫃公司(不包括金融類股)為樣本，實證結果發現落實企業社會責任的公司現金股利發放較多，且企業社會責任之評分與現金股利亦呈正向影響。此外，各項構面對現金股利發放皆有正面影響，然而落實企業社會責任並無顯著保險效果。同時以傳統解決選擇偏誤問題的Heckman(1979)兩階段估計法作為傾向分數配對法之穩健性檢定，實證結果與前述結果類似。 / This research examines the impact of corporate social responsibility (CSR) on firm’s dividends and the impact between different components on dividends. (i.e. Corpo-rate Governance, Corporate Commitment, Social participation, Environmental Pro-tection). This research suggests that corporate social responsibility have positive im-pact on dividends. We also examine the insurance effect of CSR activities. In this research, we use propensity score matching method to prevent from the contamina-tion of CSR-effect and the selection bias. This research uses all listed company at stock exchange market and over the counter data which financial stocks are exclud-ed and defines the winners of Excellence in Corporate Social Responsibility Award which conferred by Common Wealth Magazine as firms with CSR during 2007 to 2016. The findings support the view of relationship between CSR and dividends is positive. Moreover, each component has positive effect on dividends, while the in-surance effect does not exist. We also use the Heckman two-stage model (1979) as robust test, and find the similar results as using propensity score matching method.