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本篇文章探討在研究中如何處理二元結果，透過勝算比（Odds Ratio, OR）及相對風險（Relative Risk, RR），以醫療幹預的實際範例講解理論，展示瞭如何從數據中計算相關指標，並分析結果的意義。文章中也包含採用R語言進行計算的示例。
在本文中，我們將介紹 Meta-analysis 中常用的效果量之一：r。我們將詳細解釋 r 的定義、計算公式，並通過範例來展示如何計算 r。最後，還會提供相關的 R 語法。
本文將介紹 Meta-analysis 中常見的效果量 :Cohen's d。我們將詳細說明這些效果量的定義、計算公式，並通過範例來演示如何使用這些效果量。最後，我們將提供相關的統計語法，幫助讀者在實際研究中應用這些效果量。
在研究過程中，當我們需要多名評分者對同一組數據進行評估時，評分者之間的信度（Inter-rater Reliability, IRR）變得至關重要。這是用來衡量多名評分者之間的一致性或可靠性的指標，幫助我們了解他們對相同資料的判斷是否一致。本篇文章將探討三種常見的IRR分析方法和範例。
在社會科學研究中，數據通常具有多層次結構，例如學生屬於不同學校。這些數據中，個體並非完全獨立，反而受到群體效應的影響。因此，判斷是否應使用多層次分析至關重要。本文介紹如何透過ICC（組內相關係數） 和設計效果（DEFF），判斷是否應採用多層次模型（MLM）。
在進行多層次模型（MLM）的分析時，研究者經常面臨的問題之一是：應該優先增加哪一個層次的樣本數？是層次1（群組內的個體數量）還是層次2（群組的數量）？這個決策對於提高統計檢定力具有重要影響。本文將深入探討兩者之間的差異，並解釋為何增加層次2的樣本數在許多情況下更為重要!
在統計分析中，當我們處理具有層次結構的數據（如學生和學校的資料）時，採用多層次分析往往會對結果產生深遠的影響。這樣的模型不僅能更精確地反映不同層次之間的變異，也會對係數的顯著性產生影響，甚至使原本顯著的係數變得不顯著。本文將探討為何在多層次分析中，係數會變得不顯著的原因
這篇文章說明了如何使用 Mplus 來比較不同路徑的直接和間接效果係數。透過使用 MODEL CONSTRAINT 指令，研究者可以檢驗兩條路徑係數之間的差異，無論是直接效果還是比較不同變項/組別的間接效果。文章提供了具體的 Mplus 語法範例。
本文介紹瞭如何使用pwrSEM進行功效分析，以確定SEM分析所需的樣本量。pwrSEM是一個專為SEM分析設計的免費網站。作者提供了指定模型、模型視覺化、設置參數值和估計功效的具體操作步驟。讀者可以根據本文提供的教學快速上手。
你是否曾經打開 ChatGPT，輸入問題後卻不確定「該用哪一個模型」？面對 GPT-4o、GPT-4.5、o4-mini、o3 等等眼花撩亂的選項，很多人都感到困惑。Open AI出了一個教學指南，但是英文的。別擔心，我將那篇指南翻成中文，幫你一次搞懂： 各模型的定位、適用情境，以及常見用法範例！
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