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多元迴歸分析簡介

閱讀時間約 3 分鐘
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。
多元線性迴歸分析(Multiple regression analysis)其原理是取得最適合解釋自變項們和依變項的線性關係。主要使用的方法為最小平方法(OLS),求取誤差的平方最小化的一種估計方法。
斜率:在非標準化時,每一個單位自變項變化時,依變項的變化;在標準化時,每一個標準差自變項變化時,依變項的標準差變化
截距:在非標準化時。當自變項為0,依變項的值;標準化時為0
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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。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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如果依變項並非連續變項時,就可以改用羅吉斯迴歸。接下來本文將介紹勝算、勝算比、計算範例、二元/順序/多項式羅吉斯迴歸分析範例和SPSS操作方法。
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