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使用PROCESS macro for SPSS 進行調節模式分析

閱讀時間約 8 分鐘
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式使用調節分析。本文將介紹三種類型的變項,還有如何操作最4.2版本的PROCESS macro for SPSS進行調節模式。文末也會附上所有所有Process模型圖例,提供給讀者方便分析~
在研究中自變項對依變項影響可能很容易發現,但在現實中自變項對依變項影響可能受到其它變項影響。例如:對女性的影響可能很大,對男性的影響可能很小,或者在某些類型的人中是自變項正向關聯依變項的,而在其他類型的人中是負向的。當研究人員試圖確定某個變量是否調節自變項對依變項影響,調節分析是正確的分析策略。
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變異數分析(Analysis of Variance, ANOVA)是一種統計分析方法,用於檢驗自變項之間不同水平(或組別)是否存在依變項上具有顯著差異。雙因子就代表說有兩個自變項(也稱為因子)。例如:我們覺得性別和學歷會影響到物理成績,那性別就是因子(男生和女生)/學歷(國小和高中)
多元線性迴歸分析(Multiple regression analysis)是一種統計學方法,用於探索多個解釋變量對一個目標變量的影響。它是建立在線性迴歸分析的基礎上的,多元迴歸分析用於探討多個預測變數及一個依變數之間的關係,並且每個變項都是連續變項。本文將介紹多元迴歸分析概念。
變異數分析(Analysis of Variance, ANOVA)是一種統計分析方法,用於檢驗自變項之間不同水平(或組別)是否存在依變項上具有顯著差異。自變項(也稱為因子)是影響觀察到依變項變化的可能原因,例如:我們覺得性別會影響到物理成績,那性別就是因子(男生和女生),物理成績就是依變項。
找出重複值可以幫助我們瞭解數據集中是否有重複記錄。重複記錄可能是由於數據收集過程中的錯誤或疏忽而造成的。例如,在填寫問卷時,一個人可能會多次填寫相同的資訊,這將導致重複記錄。 重複記錄可能影響分析結果的準確性和可靠性。例如,在統計分析中,重複記錄可能會使平均值、標準差等統計量的計算結果失真。同時,重
科學研究主要檢驗變項之間的因果關係,在確認因果關係時,檢驗中介效應尤為重要,然而,社會科學中常收集的資料是多層次(巢套)資料。若使用傳統的中介分析容易忽略樣本之間的相關性,則會導致結果有偏誤,所以多層次中介分析旨在解決此問題,SPSS可以透過MLmed執行此方法,本文將介紹如何安裝MLmed
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