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相依因子變異數分析簡介和SPSS操作
閱讀時間約 3 分鐘
之前都是獨立樣本，本文將介紹相依單因子變異數分析簡介和SPSS操作。本次變異數分析探討的是重複測量(repeated measure)的情形，當受試者重複測量的時候，應採用相依樣本的變異數分析方式。
簡介
重複測量實驗是指受試者（subject）重複參與一因子（factor）內每一層次 （level）。即重複測量實驗的數據違反了一般變異數分析的個案數值獨立的要 求，所以需要一些新的統計檢定方法，能解決個案數值非獨立的問題－相依單因子變異數。例如：比較某班同學期初、期中、期末共三次測驗之測驗分數是否有不同。
變異數為球型的前提假設
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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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我們做實驗的目的，
往往是想要量化「確定的不確定性 Certain Uncertainty」。
什麼是「不確定性 Uncertainty」？
其實就是無法透過控制各種變因來控制下來的現象。
在做實驗的時候，
就算你已經把實驗條件盡量控制一樣了，
其實實驗的結果每次還是會有一些差異。
1.資金水位測試：資金比重是不是太高？有沒有做風險控管？
2.持股強弱測試：個股是回檔還是回跌？跌的有沒有比指數重？
3.心理素質測試：情緒有沒有失控？停損底線是甚麼？
4.交易週期測試：真的長線投資者嗎？長線投資策略有沒有瑕疵？如果指數再跌更重，因應策略是甚麼？
瞭解如何透過Regression實作Classification，使用one-hot vector表示不同的類別，並透過乘上不同的Weight和加上不同的bias來得到三個數值形成向量。同時通過softmax的方式得到最終的y'值，並探討使用Cross-entropy來計算類別的loss。
前面說明了所謂「假設檢定」的邏輯，也就是推論統計的基礎。但前面都還只是概念的階段，目前沒有真正進行任何的操作──還沒有提到推論統計的技術。
這篇其實有點像是一個過渡，是將前面的概念銜接到下一篇t分數之間的過程，也可以說是稍微解釋一下t檢定怎麼發展出來的。
隨因為推論統計邏輯明顯有問題
心理學實驗看到的 p value是 P(Data| Hyptohesis), 也就是假設成立的情況下拿到這樣的資料的機率 以下是大家常見的推論步驟:
先設一個虛無假設 (H0)
拿資料, 算 p value ( = P(Data | Hypothesis)
接續上一篇，繼續來講如何從常態分布的機率進行假設檢定，進而推論母體的平均數吧！
這篇會提到否證的邏輯、魔法數字0.5以及統計檢定到底是什麼這三個主題。
社會計量測試最基本的功能在揭示團體成員及帶領者自己的資訊，尤其關注成員間的連結及連結的理由。社會計量測試通常而言，會經歷暖身、行動、分享、分析、未來計畫與處遇等階段
在上一篇文章解釋了常態分布怎麼幫助我們計算事件發生的機率，而更之前也看過了抽樣分布是如何形成常態分布的過程，現在就要利用這兩件事情來慢慢帶出什麼是統計學中的「假設檢定」了。
"管過去它做了什麼"是絕對不對的觀念，不是只有政治而已，而是為人處世必須要小心萬劫不復的陷阱。
在數學或流行病統計上有一個叫做貝氏定理，應用在觀察一個人，則相當於觀察他失去信任的過程。
我們常把研究分成量化與質性兩種不同的方法（當然不止這兩種方法），其中量化分析主要在討論變數與變數的關係，而質性分析則在變數間在的互動過程與事件。因此通常在進行質性研究時，我們需要收集大量田野調查或訪談資料。做過訪談的人都知道，訪談後需要反覆的聆聽訪談錄音並將其轉化為訪談逐字稿，這是一個大工程，還好現
我們做實驗的目的，
往往是想要量化「確定的不確定性 Certain Uncertainty」。
什麼是「不確定性 Uncertainty」？
其實就是無法透過控制各種變因來控制下來的現象。
在做實驗的時候，
就算你已經把實驗條件盡量控制一樣了，
其實實驗的結果每次還是會有一些差異。
1.資金水位測試：資金比重是不是太高？有沒有做風險控管？
2.持股強弱測試：個股是回檔還是回跌？跌的有沒有比指數重？
3.心理素質測試：情緒有沒有失控？停損底線是甚麼？
4.交易週期測試：真的長線投資者嗎？長線投資策略有沒有瑕疵？如果指數再跌更重，因應策略是甚麼？
瞭解如何透過Regression實作Classification，使用one-hot vector表示不同的類別，並透過乘上不同的Weight和加上不同的bias來得到三個數值形成向量。同時通過softmax的方式得到最終的y'值，並探討使用Cross-entropy來計算類別的loss。
前面說明了所謂「假設檢定」的邏輯，也就是推論統計的基礎。但前面都還只是概念的階段，目前沒有真正進行任何的操作──還沒有提到推論統計的技術。
這篇其實有點像是一個過渡，是將前面的概念銜接到下一篇t分數之間的過程，也可以說是稍微解釋一下t檢定怎麼發展出來的。
隨因為推論統計邏輯明顯有問題
心理學實驗看到的 p value是 P(Data| Hyptohesis), 也就是假設成立的情況下拿到這樣的資料的機率 以下是大家常見的推論步驟:
先設一個虛無假設 (H0)
拿資料, 算 p value ( = P(Data | Hypothesis)
接續上一篇，繼續來講如何從常態分布的機率進行假設檢定，進而推論母體的平均數吧！
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我們常把研究分成量化與質性兩種不同的方法（當然不止這兩種方法），其中量化分析主要在討論變數與變數的關係，而質性分析則在變數間在的互動過程與事件。因此通常在進行質性研究時，我們需要收集大量田野調查或訪談資料。做過訪談的人都知道，訪談後需要反覆的聆聽訪談錄音並將其轉化為訪談逐字稿，這是一個大工程，還好現