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探索性因素分析介紹
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探索性因素分析 (Exploratory Factor Analysis, EFA) 是一種統計學方法，用於識別隱藏在一組變量中的因素（或潛在結構）。它通常用於對調查問卷或其他測量工具進行數據分析，以確定測量工具中的主要維度。EFA通過對變量之間的相關性進行分析來識別隱藏的因素，並使用因子載荷矩陣來確定變量與每個因素的相關性。
EFA的假設
Bartlett球面性考驗(Bartlett test of sphericity): 統計考驗， 需達.05顯著水準(拒絕H0，H0假設你的數據矩陣是identity matrix，如下圖)，表示我們的數據矩陣不是identity matrix，題目選項之間有相關。
•KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy ): 公式如下圖。數值介於1~0之間。越大表示試題間相關的程度高，但淨相關小，其代表有另一個因素可以解釋兩題之間關連程度的很大部分。最好不要低於.60。KMO值越高代表資料適合進行因素分析
樣本數量要求
探索性因素分析 (EFA) 是一種用於識別一組變量中的潛在因素或結構的方法。 有幾個因素會影響 EFA 所需的樣本量，例如，觀察變量(題目)的數量：分析中包含的變量越多，所需的樣本量就越大；因子數：提取的因子越多，需要的樣本量越大。一般而言，建議 EFA 的樣本量至少為 100，推薦200或以上，儘管這可能因分析的具體情況而異。 然而，需要注意的是，擁有更大的樣本量並不能保證結果的穩健性，數據的基本假設（例如資料呈現常態分佈、題目以及估計方法的適當性）也起著至關重要的作用。
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像是介面設計就是會很在意的地方
很多銀行通常會為了要滿足不同客群
會推出很多App讓使用者下載
每次
一、引言
在當今社會，儘管已經取得了一些進展，性別收入差距依然是一個引人關注的議題。統計數據顯示，女性的平均收入常常低於男性，而這並不是單純的統計現象，而是一個涉及多方面因素的複雜問題。這種現象不僅限於特定國家或產業，而是在全球範圍內普遍存在。
性別收入差距不僅僅是在經濟層面造成影響，它還關涉到
在嵌入式設備中,電池狀態的估算一直是個棘手的問題。不同於傳統的固定模型,利用機器學習來預測電池剩餘電量(SOC)成為了一個極具潛力的方向。然而,在急於套用模型之前,我們往往忽視了一個關鍵步驟——探索性數據分析(EDA)。
EDA的重要性不言而喻。它不僅幫助我們理解數據的本質,還為後續的模型選擇
在資料分析過程中，透過衡量變數之間的線性或非線性關係，能有效探索數據集，篩選出重要特徵，並進行預測建模。本文介紹瞭如何理解數據、使用相關矩陣找出變數關聯性，以及利用互資訊評估變數之間的依賴程度，幫助資料科學家在建模過程中選擇適當的變數，提升模型效果。
還記得去年在國影翻到《釀電影》時，腦中閃過「如果能在這裡工作好像很酷」的念頭，沒想到今年便幸運地碰上實習的職缺，也幸運地能夠順利錄取。回顧這段實習，雖然僅短短的三個多月，但這期間我也觸碰了不少工作，更重要的是對於好奇的「編輯」一職也有了初步的解惑，可以說是心滿意足地從釀電影畢業啦～
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。
2-1 取得統計資料
統計學，指的就是搜集、整理、表現及分析資料的方法。
一般來說，當我們想要知道對於某件事，大眾的普遍想法時，我們可能會透過調查的方式，得到想要的答案。也就是說，我們可能透過問卷或者是電訪的方式，直接收集所要的母體資料。舉個例子來說，在總統選舉時，當侯選人舉辦政見發表會後，為了
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)
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