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使用SPSS進行相依樣本t檢定
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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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大家好，我是woody，是一名料理創作者，非常努力地在嘗試將複雜的料理簡單化，讓大家也可以體驗到料理的樂趣而我也非常享受料理的過程，今天想跟大家聊聊，除了料理本身，料理創作背後的成本。
哈囉～很久沒跟各位自我介紹一下了～
大家好～我是爺恩
我是一名圖文插畫家，有追蹤我一段時間的應該有發現爺恩這個品牌經營了好像.....快五年了(汗)時間過得真快！隨著時間過去，創作這件事好像變得更忙碌了，也很開心跟很多厲害的創作者以及廠商互相合作幫忙，還有最重要的是大家的支持與陪伴🥹。
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~
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。
終於要開始講統計檢定的實作部分了。因為是舉實例所以滿長的。
為了讓順序比較恰當，這篇比較晚發的文章被設定成假設檢定後的下一篇。
男人困境 46 建立習慣時，不要去跟別人比較習慣的快慢
一樣用健身減肥當例子，你去健身房時剛好看到有人跟你差不多時間進入健身房。
你跟他去健身房的頻率差不多，偏偏對方肌肉長得比你快，你心裡會怎麼想?
而實際上，肌肉長得快不快不只跟你去健身頻率有關係，還有每個人的基因與生活作息
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。
隨因為推論統計邏輯明顯有問題
心理學實驗看到的 p value是 P(Data| Hyptohesis), 也就是假設成立的情況下拿到這樣的資料的機率 以下是大家常見的推論步驟:
先設一個虛無假設 (H0)
拿資料, 算 p value ( = P(Data | Hypothesis)
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。
當開啟試算表（EXCEL等）的累加（SUM）及離散度，標準差（STDEV）的運算功能後，逐一統計的累進報票式選票統計表就可以退休了，而且全國一萬七千多所的數據不待一所所列出，就可以用較小選區（例如嘉義市198所，宜蘭縣431所等）的統計過程證明統計結果都是正確的，尤其是將計算式列出（隱藏前面的
社會計量測試最基本的功能在揭示團體成員及帶領者自己的資訊，尤其關注成員間的連結及連結的理由。社會計量測試通常而言，會經歷暖身、行動、分享、分析、未來計畫與處遇等階段
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。
第一堂學生創新團隊的點評
我們的統計在社會科學裡面，它到底是怎麼樣產生的，我們今天要算這個統計學，要送統計，他們本身要有Raw data，這樣才有辦法進行運用，如：我們要怎麼算平均身高如下是：
「全部身高」除以「人數」等於 每個人幾公分
所以我們要設計如何用電腦計算 ，要「input」
大家好，我是woody，是一名料理創作者，非常努力地在嘗試將複雜的料理簡單化，讓大家也可以體驗到料理的樂趣而我也非常享受料理的過程，今天想跟大家聊聊，除了料理本身，料理創作背後的成本。
哈囉～很久沒跟各位自我介紹一下了～
大家好～我是爺恩
我是一名圖文插畫家，有追蹤我一段時間的應該有發現爺恩這個品牌經營了好像.....快五年了(汗)時間過得真快！隨著時間過去，創作這件事好像變得更忙碌了，也很開心跟很多厲害的創作者以及廠商互相合作幫忙，還有最重要的是大家的支持與陪伴🥹。
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~
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。
終於要開始講統計檢定的實作部分了。因為是舉實例所以滿長的。
為了讓順序比較恰當，這篇比較晚發的文章被設定成假設檢定後的下一篇。
男人困境 46 建立習慣時，不要去跟別人比較習慣的快慢
一樣用健身減肥當例子，你去健身房時剛好看到有人跟你差不多時間進入健身房。
你跟他去健身房的頻率差不多，偏偏對方肌肉長得比你快，你心裡會怎麼想?
而實際上，肌肉長得快不快不只跟你去健身頻率有關係，還有每個人的基因與生活作息
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。
隨因為推論統計邏輯明顯有問題
心理學實驗看到的 p value是 P(Data| Hyptohesis), 也就是假設成立的情況下拿到這樣的資料的機率 以下是大家常見的推論步驟:
先設一個虛無假設 (H0)
拿資料, 算 p value ( = P(Data | Hypothesis)
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。
當開啟試算表（EXCEL等）的累加（SUM）及離散度，標準差（STDEV）的運算功能後，逐一統計的累進報票式選票統計表就可以退休了，而且全國一萬七千多所的數據不待一所所列出，就可以用較小選區（例如嘉義市198所，宜蘭縣431所等）的統計過程證明統計結果都是正確的，尤其是將計算式列出（隱藏前面的
社會計量測試最基本的功能在揭示團體成員及帶領者自己的資訊，尤其關注成員間的連結及連結的理由。社會計量測試通常而言，會經歷暖身、行動、分享、分析、未來計畫與處遇等階段
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。
第一堂學生創新團隊的點評
我們的統計在社會科學裡面，它到底是怎麼樣產生的，我們今天要算這個統計學，要送統計，他們本身要有Raw data，這樣才有辦法進行運用，如：我們要怎麼算平均身高如下是：
「全部身高」除以「人數」等於 每個人幾公分
所以我們要設計如何用電腦計算 ，要「input」