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共變異數分析 (ANCOVA)簡介
更新於 發佈於 閱讀時間約 8 分鐘
緒論
「共變異數分析 (ANCOVA)」程序會比較一個連續應變數在兩個以上因素變數之間的平均數，並判定共變量的效應以及共變量與因素之間的交互作用。可以在控制共變數分析，可以調查因素之間的交互作用、以及主要效果。ANCOVA通常用於研究中，研究者希望控制控制變項探的情況下，檢驗一個或多個自變量對依變項的差異。
Hair等人(2009)認為模型中控制變量的最大數量應為（.10 X 樣本大小）-（組數 -1）。例如，對於 100 名受訪者和 5 單元格（組）的樣本量，控制變量數應該小於 6 [6 =.10 X 100 - (5 - 1)]。
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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。
直觀理解
導數：考慮的是單一變數的函數，描述的是函數在某點的斜率或變化率。
偏導數：考慮的是多變數函數，描述的是函數在某個變數變化時的變化率，其他變數保持不變。 (針對各維度的調整 或者稱變化 你要調多少)
應用
導數：在物理學中應用廣泛，例如描述速度和加速度。
偏導數：在多變量分析、優
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。
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。
當開啟試算表（EXCEL等）的累加（SUM）及離散度，標準差（STDEV）的運算功能後，逐一統計的累進報票式選票統計表就可以退休了，而且全國一萬七千多所的數據不待一所所列出，就可以用較小選區（例如嘉義市198所，宜蘭縣431所等）的統計過程證明統計結果都是正確的，尤其是將計算式列出（隱藏前面的
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。
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
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