統計分析 × 學術生涯
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將大量知識精緻化成一篇篇淺顯易懂的白話文，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。看完專題後，您能學會如何進行統計分析，並解讀報表結果。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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多層次模型中的 Random intercepts model with level-2 predictor 是一種層級 2 預測變量預測層級 1 結果變量的模型。本文將介紹該模型的一般方程式，並實際用R語言進行分析並視覺化。
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對於初學者而言，選擇適合的學術期刊是一項困難的任務。本文章介紹了5個最受歡迎的期刊推薦工具，包括Elsevier Journal Finder、Manuscript Matcher、Wiley Journal Finder、Taylor & Francis Journal Suggester。
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這篇文章提供了一個入門指南，幫助研究生和學者瞭解如何找到並投稿到適合的SSCI（Social Sciences Citation Index）期刊。從準備和投稿，一步步地為大家解說整個過程。
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當使用MLM或MLR估計法時，需使用Scaled卡方檢定計算嵌套模型之間的卡方差異，本文透過圖文說明，介紹如何使用EXCEL自動計算Scaled卡方檢定，方便且免費。
JASP的教學影片清單，涵蓋描述統計、t 檢定、一般線性模型，以及卡方檢定等主題。每支影片均由 Todd Daniel 博士製作，並免費在Research By Design頻道公開給大家看，適合初學者與需要快速掌握特定分析方法的使用者。
雨雲圖（Raincloud Plots）是一種結合數據點雲、箱型圖與小提琴圖的視覺化方法，由 Micah Allen 等人提出。JASP 最新版本將此功能納入 T 檢定和 ANOVA 模組，讓用戶能直觀地展示和比較數據分布與差異。本文將簡介此作法。
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JASP 是一款直觀易用的統計分析軟體，其中包含強大的篩選功能，提供三種介面：點擊篩選器（Click Filter）、拖放篩選器（Drag and Drop Filter）以及 R 篩選器（R Filter）。本文詳細介紹了如何利用這些功能篩選數據，並通過具體範例幫助用戶理解操作步驟。
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本文介紹了 R 包中的 multilevLCA 進行多層次潛在類別模型的估計和繪圖的方法，該工具能有效分析多階層資料，進行分類誤差校正，以及半自動選擇出最佳組數。文中提供了實際操作的詳細步驟、報表及模型可視化。
JASP 是一款免費的統計軟體，以其直觀的界面和強大的功能，成為社會科學和人文學科領域研究者的首選，本文將介紹如何使用此軟體。
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多層次結構方程模型（MSEM）是一種專為處理多層次資料而設計的結構方程模型，適用於具有群組結構的資料分析。本文介紹多層次結構方程模型（MSEM）的基本概念、公式、以及Mplus語法的基本結構與應用。
信賴區間（Confidence interval）是一種用於評估母體參數的區間估計方法。本文主要採用圖文搭配，介紹了信賴區間的計算方法以及信賴區間的解讀。
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以前，若多因子的變異數分析的變異數同異質性假設未通過，那麼變異數分析的F值就會有所誤差，也沒有適當的無母數統計可以替代。最近，有學者提倡Welch-James統計量，這種方法相較於傳統的方差分析更具有穩健性，並且同樣可以檢驗因子主效應和交互作用。通過一些實際案例，我們展示瞭如何在R語言中使用本方法。
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近年研究越來越重視多階層模型的效果量。本文將介紹三種常見的效果量概念和R語言操作，並附上佐證文獻。
大家好！今天想和你們聊聊一個有趣的主題——如何用 ChatGPT 來了解你自己可能不知道的另一面。沒錯！透過每日使用ChatGPT，他會逐漸記住你的行為和特質。這時你就可以透過這個智慧助手，來幫助你更好地認識自己。
隨著人工智慧技術的飛速發展，越來越多的新模型被推出，協助使用者解決各種複雜的問題。近期亮相的 o1-preview 和 GPT-4o 是兩款功能強大的語言模型，但它們各自適用於不同的任務。本文將深入探討這兩者之間的差異，並指導您何時應該選擇 o1-preview，何時應該選擇 GPT-4o。
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實務中，我們很難決定要使用哪一種多層次模型更好，這時候可以透過模型比較方式給我們有用的建議。本文章將介紹如何透過R語言，使用ranova()和anova()來比較不同的多層次模型，並提供實際範例。
在這篇文章中，我們將介紹最新的ChatGPT 4.0功能—Canvas。它對於文字創作者到底有何幫助?Canvas提供了一個平台，可以幫助你在上面完成文章，在Canvas協作下，控制文章長度和深度變得簡單，改寫和潤稿文章過程中的能夠大大提高工作效率。最後我會提出自己看法-值不值購買Canvas?
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在使用R跑多層次模型時，有時候會遇到連續調節變項，這時候分析會和類別調節變項有所差異，本文在介紹遇到連續調節變項時，如何進行簡單斜率分析，以及如何畫交互作用圖，最後再說如何使用Johnson-Neyman法。
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如同迴歸一樣，跑多層次分析時同樣也會可能檢定交互作用，當交互作用顯著時，我們習慣透過簡單斜率和交互作用圖來做進一步檢視。本文將介紹如何使用R語言做多層次模型的簡單斜率和交互作用圖。因為是第一次教學，所以先說比較容易懂的類別調節變項和連續自變項的交互作用。
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說明隨機抽樣誤差和非抽樣誤差在抽樣調查中的影響，並提供了分層隨機抽樣和便利取樣的實例，最後提供了讀者在檢視民調報告時應該留意的細節。
