t檢定用於比較兩個平均數之間的差異。本文章會詳細介紹如何使用SPSS進行獨立樣本t檢定，並介紹如何詮釋統計報表。


使用SPSS進行獨立樣本t檢定

學習

AI Text Classifier是被開發來用於偵測AI文本的工具。為了避免被偵測出用過ChatGPT，本文將測試五種不同的改寫工具，結果發現其中三種不同的免費網路工具，可以簡單改寫ChatGPT內容，並且改寫後的內容將不易被AI Text Classifier判定為AI文本。

如何避免被AI Text Classifier偵測出用過ChatGPT?三個免費工具幫你改寫內容

通過口試、文件審查和筆試後，終於成為一名研究生後，開始要閱讀大量英文文獻，甚至要用英文開始寫學術論文，這時，若有小工具幫忙，更能事半功倍，本文將介紹我認為超好用的論文神器!

研究生必備的論文神器

在學業或是工作上，可能會面臨到需要撰寫英文文章的困境，無奈自己英文能力太菜，無論如何都寫不出自己滿意的作品，為解決此問題，本文結合ChatGPT和各種科技神器，並提出一套SOP流程，只要一步一步走，就可以不用拚出一個單字的情況下，產生一篇高品質的英文文章。


如何不拚一個單字寫出英文文章?ChatGPT+各種神器的SOP教學

ChatGPT最近非常火紅，ChatGPT是一種大型語言模型，由OpenAI開發和訓練。其實它也能用在學術研究當中，本文介紹六種方法能適當地將ChatGPT用於學術寫作，讓你在學術寫作時，能在不違反學術倫理情況下，事半功倍。


如何適當地將ChatGPT用於學術寫作

為了寫作業或是研究，許多研究生或是大學生在看英文文獻時，常常花上大量時間在弄懂文章意思和重點，此外，一旦時間久了，往往就忘記文獻的重要內容或者根本不知道重點筆記跑去哪了~本文介紹如何整合ChatDOC +Zotero工具，幫助讀者高效完成英文文章閱讀+重點整理!

高效完成英文文章閱讀+重點整理:整合ChatDOC +Zotero

OpenAI 已經意識到有關ChatGPT 的抄襲行為，因此推出 AI Text Classifier 以區分文本是AI 或是人類編寫的。本文將介紹如何使用AI Text Classifier檢測文本，並詮釋其產生的檢測結果，最後解釋該工具準確性和限制。

只有替身才能打倒替身!用AI Text Classifier檢查出ChatGPT抄襲文本 

變異數分析(Analysis of Variance, ANOVA)是一種統計分析方法，用於檢驗自變項之間不同水平(或組別)是否存在依變項上具有顯著差異。自變項（也稱為因子）是影響觀察到依變項變化的可能原因，例如:我們覺得性別會影響到物理成績，那性別就是因子(男生和女生)，物理成績就是依變項。

單獨立因子變異數分析簡介和SPSS操作:1

變異數分析(Analysis of Variance, ANOVA)是一種統計分析方法，用於檢驗自變項之間不同水平(或組別)是否存在依變項上具有顯著差異。雙因子就代表說有兩個自變項（也稱為因子）。例如:我們覺得性別和學歷會影響到物理成績，那性別就是因子(男生和女生)/學歷(國小和高中)

雙獨立因子變異數分析簡介和SPSS操作

當樣本有所關聯時，就不能使用獨立樣本t檢定，而是需要使用相依樣本t檢定，本文檢定介紹使用時機，並教導如何使用SPSS進行相依樣本t檢定


使用SPSS進行相依樣本t檢定

 PROCESS macro for SPSS 可以在SPSS中進行 OLS 和邏輯迴歸分析，以檢驗從簡單到複雜的中介和調節模式。本文主要介紹如何從網站下載PROCES，並在SPSS安裝PROCESS macro for SPSS。


在SPSS安裝PROCESS macro

驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)常被作為檢驗量表或測量工具之建構效度。做SEM前大多會要求每個工具的CFA結果。不僅如此，CFA也可能拿來檢驗測量衡等性的有效工具。本文將簡介驗證性因素分析概念，並介紹如何用Mplus 操作。


驗證性因素分析簡介和Mplus操作

在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 3:Multiple indicators定義。本文為實作部分，將說明Multiple indicators的依序四個步驟的Mplus語法。
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隨機截距交叉延宕模式Extension 3:Multiple indicators(7)

選舉民調是預測選舉結果的重要工具。然而，如果我們不了解樣本和母體的概念，就很容易被民調結果誤導。
在本文中，我們將介紹樣本和母體的概念，以及它們對民調結果的影響。我們還將提供一些在閱讀民調報告時的注意事項。

讀懂調查報告：樣本和母體

在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來，擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量，本文將簡介兩種Multiple indicators模型。

隨機截距交叉延宕模式Extension 3: Multiple indicators(6)

會，因為日常生活中充斥著各式統計報告，若不懂統計，容易被誤導。具有統計概念可以幫助我們找出對的統計報告，做更明智的做出決策。一般人可以先學習如何判讀統計報告和留意統計的應用開始，培養如何獨立思考。


一般人學統計有用嗎?

在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法常用在探討調節效果是否成立，本文將簡介其意義和語法。


隨機截距交叉延宕模式Extension 2: Multiple group(5)

之前已經說過限制模型，接下來進入下一部份根據Mulder and Hamaker (2021)建議，在 RI-CLPM 中，有許多擴展模型，今天要介紹的是 Extension 1。Extension 1就是加入跨時間不變的預測或結果變項，本文將介紹此模型構造和語法。



隨機截距交叉延宕模式:加入跨時間不變的預測或結果變項(4)

為了測試特定的假設，研究人員為了測試這些假設的可行性，可以考慮決定使用Constraints Model，其對模型對特定參數進限制。 本文將講解 Constraints Model的定義和如何在RI-CLPM運用，以及如何在Mplus執行該模型。

隨機截距交叉延宕模式:Constraints Model(3)

隨機截距交叉延宕模式是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章將介紹如何使用Mplus進行隨機截距交叉延宕模式之Basic model。




參考上圖，為了指定 RI-CLPM，我們需要分成四個部分講解。

個體之間(between pa

隨機截距交叉延宕模式Mplus語法:Basic model(2)

交叉延宕效果（CLPM）常常模式適配不佳，主因缺乏考量個別差異。 隨機截距交叉延宕模式（RI-CLPM）是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章簡介RI-CLPM定義和CLPM的差異。



交叉延宕效果（CLPM）最大的局限性在於它混合

隨機截距和傳統交叉延宕模式的差異(1)

您的研究遇到了統計分析的困難嗎？您需要專業的統計諮詢和代跑服務嗎？我是Dr. Rover，曾在美國心理學會和國際心理學會研討會發表論文，並且有數篇研究論文發表在臺灣社會科學核心(TSSCI)期刊當中，致力於為您提供專業、高品質的統計分析服務。


統計諮詢和代跑服務說明

CFA和SEM分析的擬合指標通常需要達到專家門檻，才可以進行分析。我整理知名統計學者Hair的建議，並附上相關文獻佐證，讓讀者能正確地進行模型修正，讓適配指標過關。



CFA和SEM適配指標沒過該怎麼辦?

家庭動態調查（Panel Study of Family Dynamics, PSFD）是中央研究院人社中心調查研究專題中心自1998年開始進行的跨領域研究計畫，旨在探討華人社會的家庭面貌及動態變化。今年有幸參加SRDA縱貫資料之旅工作坊之後，想把自己的心得寫成筆記，紀錄關於如何使用PSFD資料庫。

家庭動態調查（PSFD）簡介

文章內容以圖像式和步驟化方式，教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus)，執行多種統計方法。此外，我還會分享一些學術和科技新知，幫助您在學術之路上走得更順利。

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