付費限定
Johnson-Neyman的共變數分析使用方法
更新於 發佈於 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。
以行動支持創作者！付費即可解鎖
本篇內容共 3107 字、1
則留言，僅發佈於統計分析 × 學術生涯你目前無法檢視以下內容，可能因為尚未登入，或沒有該房間的查看權限。
你的見面禮 Premium 閱讀權限
只剩下0 小時 0 分
224會員
124內容數
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。
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
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。
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。
「權變 (Contingency)，簡單說是見機行事，要懂得因時因地，有所區分地解決問題。」
「權變領導，就是要在領導行為，追隨者特徵，環境，之間找到一個平衡點，以達到有效影響他人，完成組織任務的目的。」
這兩句話節錄自寧向東的清華管理學課的內容[1]，引發我的思考。
Contin
本篇文章介紹了一種簡單但正確的評估方法，以投資評估總分和本益比為依據，給出了公司的投資評級，並以臺積電和NVDA作為範例。文章還提到了演算法的重要性，以及執行長數學的思路。建議投資者試用這種投資策略來輔助自己的投資。
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。
這篇文章，會帶大家快速回顧DFS+回溯法框架(還沒看過或想複習的可以點連結進去)。
用DFS+回溯法框架，解開 組合數之和 Combination Sum 的全系列題目。
幫助讀者鞏固DFS+回溯法框架這個重要的知識點。
回顧 DFS+回溯法框架
白話的意思
# 列舉所以可能的情況，
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。
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
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
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。
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。
「權變 (Contingency)，簡單說是見機行事，要懂得因時因地，有所區分地解決問題。」
「權變領導，就是要在領導行為，追隨者特徵，環境，之間找到一個平衡點，以達到有效影響他人，完成組織任務的目的。」
這兩句話節錄自寧向東的清華管理學課的內容[1]，引發我的思考。
Contin
本篇文章介紹了一種簡單但正確的評估方法，以投資評估總分和本益比為依據，給出了公司的投資評級，並以臺積電和NVDA作為範例。文章還提到了演算法的重要性，以及執行長數學的思路。建議投資者試用這種投資策略來輔助自己的投資。
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。
這篇文章，會帶大家快速回顧DFS+回溯法框架(還沒看過或想複習的可以點連結進去)。
用DFS+回溯法框架，解開 組合數之和 Combination Sum 的全系列題目。
幫助讀者鞏固DFS+回溯法框架這個重要的知識點。
回顧 DFS+回溯法框架
白話的意思
# 列舉所以可能的情況，
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。
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