雙獨立因子變異數分析簡介和SPSS操作
閱讀時間約 5 分鐘
簡介
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)，物理成績就是依變項。當有兩個因子時就要考慮交互作用，交互作用代表因子對依變項的影響會受到另一個因子所影響。例如:得性別和學歷有交互作用，在學歷高中時，男生物理成績顯著高於女生，但在國小沒有差別，我們就會考慮可能受到青春期影響。
另外，雙因子變異數分析假設和單因子一樣。也要先看變異數同質性。
樣本數量
變異數分析常用於實驗設計，考量到實驗設計收集樣本的困難性。我們都會使用G power軟體計算需要的樣本數量
如下圖，我們選擇F tests/ANOVA。效果值選0.25(中度)；另外考慮到G power相關指南power設定成0.8(Kang, 2021)，本研究設定power成0.9。 組別數而言，以2*2*2實驗設計來說，有八組。
Numerator DF有三種 以2*2*2實驗設計而言，有三個因子(A與B 與C)
Numerator DF算法如下:
- 所以A因子的主要效果Numerator DF = 2-1 = 1
- B因子的主要效果Numerator DF = 2-1 = 1
- 兩個因子交互作用Numerator DF = (2-1)*(2-1)= 1
- 三個因子交互作用Numerator DF = (2-1)*(2-1) *(2-1)= 1
基本上Numerator DF越高要求樣本數越多高，所以我們直接把Numerator DF設定成最高的，而擁有最高Numerator DF通常是交互作用。
結果顯示需要171人，若考慮到讓每組人數一致(對符合許多統計假設有很大幫助)，可以增加為176人，每組22個真的受試者。
分析策略
首先我們要看性別(男生和女生)/學歷(國小和高中)有沒有交互作用，其p值<.05代表有顯著交互作用。
若具有交互作用的話，就要進行單純主要效果(Simple main effect)，檢視不同因子水平下，另外一個因子對依變的影響。在本例子，我們就有進行四次分析，分別列點如下:
- 針對男生族群，進行學歷對物理成績的影響(單因子變異數分析)
- 針對女生，進行學歷對物理成績的影響(單因子變異數分析)
- 針對高中，進行性別對物理成績的影響(單因子變異數分析)
- 針對國中，進行性別對物理成績的影響(單因子變異數分析)
若不具有交互作用的話，那就看兩個因子的主要效果，其p值<.05代表有顯著主要效果，若水平超過在三個就要進行事後比較，其方式和單因子變異數分析一樣。
SPSS操作
範例中，自變項為教育程度(EDU):國小/國中/高中；性別(B1G2):男/女
結果如下圖，根據分析策略，我們先看性別*學歷有沒有交互作用，其p值<.05代表有顯著交互作用。p =.525代表沒有顯著交互作用，
所以接下來進入若不具有交互作用的策略，看性別/學歷的主要效果，結果顯示其p值<.05代表有顯著主要作用。那我們可以各別進行單因子變異數分析去看其因子在依變項的差異
為教學需要我們假設性別*學歷交互作用，其p值<.05。則進行有交互作用的策略
就要進行單純主要效果(Simple main effect)，檢視不同因子水平下，另外一個因子對依變的影響。在本例子，我們就有進行5次分析，分別列點如下:
- 針對男生族群，進行學歷對物理成績的影響(單因子變異數分析)
- 針對女生，進行學歷對物理成績的影響(單因子變異數分析)
- 針對高中，進行性別對物理成績的影響(單因子變異數分析)
- 針對國中，進行性別對物理成績的影響(單因子變異數分析)
- 針對國小，進行性別對物理成績的影響(單因子變異數分析)
雖然需要分析很多次，但每次步驟都是一樣的，所以接下來只示範第一點:針對男生族群，進行學歷對物理成績的影響(單因子變異數分析)。
首先我們要先抓出只有男生族群的資料檔，按照下圖去點
本範例中性別(B1G2)，1代表男生，2代表女生，所以照下圖打，再按繼續，最後按確定，你看到SPSS資料檔中有些個案被畫斜線代表成功了，那些樣本將在接下來分析中被無視
接下來就進行學歷對物理成績的影響(單因子變異數分析)，操作忘記可以看
假設結果是高中>國中>國小。結果可以這樣寫:
雙因子變異數分析結果發現，學歷和性別在物理成績具有交互作用(F = XXX, p = XXX)。
單純主要效果顯示，在男生族群當中(F = XXX, p = XXX)，高中(M= XX, SD = XX)
成績顯著比國中(M= XX, SD = XX)和國小(M= XX, SD = XX)好，
而國中也顯著比國小好；在女生族群當中(F = XXX, p = XXX)...
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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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假設您目前即將接任教務主任一職，您想要知道甲班與乙班的學生在整個學期中的學習成果，是甲班較出色，還是乙班的同學較認真？此時，身為教務主任的您，在收集了學生的學期成績後，要如何進行比較，才能公平的判斷出兩班同學的程度差異及同一班的學生，普遍程度都落在哪個成績水準上？
要得到這個問題的答案，最好的方法
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。
選擇數學A或數學B應根據學生的興趣和未來的職業規劃來決定。
選擇數學A適合數理能力強且有志於理工科發展的學生，
而選擇數學B則適合對人文社科或藝術設計有興趣的學生。
其實這個標題跳了好幾步。
應該說，當全球化趨勢使得教育商品化，為了提供選擇依據，標準化測驗應運而旺，如國際的PISA、國內三至八年級的學力檢測。
然而，標準化測驗有何意義呢? 自1960S幾乎所有研究都顯示，教育成果最主要的影響因素是家庭環境。城鄉差距是難以/不可跨越的鴻溝。
大考明明就是用分數定勝負
感覺很公平
所以為什麼除了大考以外還有推薦甄試？
因為要照顧到學業成績比較弱的同學
讓他們也能夠憑其他專業或才藝
有機會進入好大學
看似更公平的制度
卻創造出學生砸大錢補才藝
父母靠關係安排做科展
打造一張輝煌的履歷...
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。
本課程為臨護所碩開設，學分為2學分。課程內容包括統計學概論、敘述統計學、電腦在統計上之應用、資料準備、統計推論等。學期作業、考試、評量佔30%至40%，生物統計是基本功，大家加油！
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
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
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」
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