教育心理博士的筆記本
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出版偏差是指顯著性結果或較大效應量的研究更易被發表,這導致文獻無法正確反映所有研究結果。本文探討出版偏差的表現形式以及如何透過漏斗圖、Egger’s檢驗及Trim-and-Fill方法來識別和應對這一現象,並附上R語法解析。
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本文章介紹累積性後設分析(umulative meta-analysis)定義和R語法
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本文探討系後設分析中的敏感性分析,文章中詳細介紹了相關R語法。
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本文將介紹如何在R語言中執行迴歸分析、製作交互作用圖、並運用simple slope test深入探討自變數與依變數之間的關係,最後提供英文研究結果撰寫範例和標準化係數的R語法。
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後設分析是統計學中一種整合多項研究結果以提供更廣泛結論的方法。本文將介紹該分析常用的視覺化工具和模型,並附上R語言範例,幫助讀者能快速了解其意義,並能夠快速上手如何做後設分析。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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)。
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出版偏差是指顯著性結果或較大效應量的研究更易被發表,這導致文獻無法正確反映所有研究結果。本文探討出版偏差的表現形式以及如何透過漏斗圖、Egger’s檢驗及Trim-and-Fill方法來識別和應對這一現象,並附上R語法解析。
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本文章介紹累積性後設分析(umulative meta-analysis)定義和R語法
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本文探討系後設分析中的敏感性分析,文章中詳細介紹了相關R語法。
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本文將介紹如何在R語言中執行迴歸分析、製作交互作用圖、並運用simple slope test深入探討自變數與依變數之間的關係,最後提供英文研究結果撰寫範例和標準化係數的R語法。
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後設分析是統計學中一種整合多項研究結果以提供更廣泛結論的方法。本文將介紹該分析常用的視覺化工具和模型,並附上R語言範例,幫助讀者能快速了解其意義,並能夠快速上手如何做後設分析。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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)。