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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。
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。
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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。
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
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。
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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。
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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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此文章詳細介紹了申請DS-2019簽證和國科會千里馬獎學金的流程，包括填表、準備簽證面試和申請國科會補助等步驟。
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本文將介紹進行變異數分析的單純主要效果檢定及F值校正。單純主要效果是指對多個因素的交互作用後，對其中一個因素的水平進行比較。在進行檢定時常忽略進行F值校正，這導致得出的F值不正確。文章將詳細說明如何進行F值校正及修正公式的計算方法。
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Random Coefficients Model一種包含隨機截距和隨機斜率的多層線性模型 。它用於建模具有層次結構的數據。本文將介紹該模型之公式、R語言分析、視覺化。
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多層次模型中的 Random intercepts model with level-1 predictor 是層級 1 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。最後介紹ML和REML估計法選擇。
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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。
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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。
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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。
如何在
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。
如何在
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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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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!
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