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使用SPSS進行羅吉斯迴歸

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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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林源隆-avatar-img
2024/02/15
版主您好,請問可以再細說「二元Logistic」的部分嗎?因為沒有看到原始資料,所以閱讀輸出表格的解釋有點吃力。比較好奇的是羅吉斯迴歸輸出的最後那張表—方程式中的變數,若是多組做LR,每組第一列沒有B、S.E.、Exp(B)的那列,是表示什麼意思呢?我的理解是這組的組間若p>0.01、0.005、0.001,就具有顯著差異(是這樣嗎?),再煩請您解答,謝謝!
Dr. Rover-avatar-img
發文者
2024/02/17
林源隆 我也不知道耶,我也是看國外和教科書研究自己學的
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通常我們對於類別變項就直接看敘述統計大小,但如果我們想要用檢定確定兩者差距是達到統計顯著,就要用卡方檢定(Chi-square test)是一種統計學方法,獨立性考驗用於檢驗兩個類別變項各組別之間是否有顯著關聯。本文將介紹卡方檢定並介紹上機操作和事後比較方法。
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。
篩選特定觀察值有多種原因。下面是一些常見的原因:數據清理: 如果在數據錄入過程中出現錯誤,或者有些觀察值缺失,那麼篩選出這些數據可能會有助於數據清理;研究目標: 篩選特定觀察值可以幫助你更好地研究你感興趣的特定群體;數據分析: 篩選出特定觀察值可以幫助你限制分析範圍,從而更好地理解結果。
將數據集分割成多個檔案有很多原因:方便管理: 如果數據集很大,分割數據集可以更容易地管理記錄。分享數據: 如果您要與其他人分享數據集,分割成多個文件可以更容易分享。比較不同族群:有時候我們想看不同族群在統計結果上的差異。總之,將數據集分割成多個檔案可以更容易管理和分析數據,並提高效率。
混合設計變異數分析 (mixed-design ANOVA) 是一種統計方法,用於分析具有兩種或更多因子的實驗數據。其中一種因子稱為獨立因子,另一種因子稱為相依因子。
通常我們對於類別變項就直接看敘述統計大小,但如果我們想要用檢定確定兩者差距是達到統計顯著,就要用卡方檢定(Chi-square test)是一種統計學方法,獨立性考驗用於檢驗兩個類別變項各組別之間是否有顯著關聯。本文將介紹卡方檢定並介紹上機操作和事後比較方法。
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