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Johnson-Neyman的共變數分析使用方法

閱讀時間約 7 分鐘
當共變數分析(ANCOVA)違反回歸斜率的同質性假設時,Johnson-Neyman 技術是實驗設計中 ANCOVA 的優秀的替代方法。凃金堂老師寫的實驗研究法與共變數分析有提供完善的Johnson-Neyman程式和講解。本文就是分享個人如何透過實際案例,使用Johnson-Neyman法進行分析。並對Johnson-Neyman法交互作用圖調節進行詳細說明。

Johnson-Neyman法介紹

共變數分析(ANCOVA)是一種廣泛使用的統計程序,在分析實驗設計數據時特別有用。然而,在繼續進行 ANCOVA 之前,必須測試許多假設。特別值得關注的是迴歸係數同質性假設。當使用共變數分析(ANCOVA)遇到迴歸係數不同質時,就必須使用替代方法,最有效替代方法之一就是Johnson-Neyman法。
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接續第三章內容,有時候多層次資料不只一個層次,可能具有多種層次,例如:學生屬於某個學校,而學校又屬於某個縣市。本章主要說明三層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作,我們先從公式開始,然後在教學SPSS視窗和語法操作,相信看完後,讀者就會了解三層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
接續第二章內容,本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作,我們先從公式開始,然後在教學SPSS視窗和語法操作,相信看完後,讀者就會了解雙層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作,我們先從最簡單的一個Level 1固定自變項模型開始,到複雜的兩個Level 1和1個Level 2固定自變項模型,相信看完後,讀者就會了解雙層次之隨機截距模型概念和操作。
階層線性模式(MLM) 或是多層次模式(HLM)可以說是當代社會科學研究重要的統計方法學。現實中,我們收集到的資料可能巢套在不同層層次的單位當中。這種巢套關係很容易違反資料獨立性的假設導致許多傳統統計方法無法使用,本文將從簡單的公式說明多層次資料的問題,並介紹HLM的概念。
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式學會調節中介模式。本文將介紹四種類型的變項,並解釋調節式中介的公式,還有如何操作最4.0版本的PROCESS macro for SPSS。文末也會附上所有所有Process模型圖例,提供給讀者方便分析~
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