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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。
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。
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。
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。
高低分組，顧名思義，就是把考生的成績分成兩組：表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939)，通常前27%的考生是高分組，後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大，那麼說明這題題目鑑別度高，能有效區分不同程度的考生。
高低分組，顧名思義，就是把考生的成績分成兩組：表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939)，通常前27%的考生是高分組，後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大，那麼說明這題題目鑑別度高，能有效區分不同程度的考生。
Groupmean centering是一種常用的資料預處理方法，特別是多層次分析，若要使用Rights & Sterba (2019)(2019) 發展出R2 (R＆S)，要對需要將層次1的變項和交互作用都 Groupmean centering。本文介紹使用R和SPSS操作方法
Groupmean centering是一種常用的資料預處理方法，特別是多層次分析，若要使用Rights & Sterba (2019)(2019) 發展出R2 (R＆S)，要對需要將層次1的變項和交互作用都 Groupmean centering。本文介紹使用R和SPSS操作方法
當共變數分析(ANCOVA)違反回歸斜率的同質性假設時，Johnson-Neyman 技術是實驗設計中 ANCOVA 的優秀的替代方法。凃金堂老師寫的實驗研究法與共變數分析有提供完善的Johnson-Neyman程式和講解。本文就是分享個人如何透過實際案例，使用Johnson-Neyman法進行分析
當共變數分析(ANCOVA)違反回歸斜率的同質性假設時，Johnson-Neyman 技術是實驗設計中 ANCOVA 的優秀的替代方法。凃金堂老師寫的實驗研究法與共變數分析有提供完善的Johnson-Neyman程式和講解。本文就是分享個人如何透過實際案例，使用Johnson-Neyman法進行分析
本文章將介紹實務中進行HLM會需要注意的事項，包含樣本量要求、基本假設、計算解釋變異量和HLM建構策略。
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接續第三章內容，有時候多層次資料不只一個層次，可能具有多種層次，例如:學生屬於某個學校，而學校又屬於某個縣市。本章主要說明三層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解三層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
接續第三章內容，有時候多層次資料不只一個層次，可能具有多種層次，例如:學生屬於某個學校，而學校又屬於某個縣市。本章主要說明三層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解三層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
接續第二章內容，本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
接續第二章內容，本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從最簡單的一個Level 1固定自變項模型開始，到複雜的兩個Level 1和1個Level 2固定自變項模型，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距模型概念和操作。
本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從最簡單的一個Level 1固定自變項模型開始，到複雜的兩個Level 1和1個Level 2固定自變項模型，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距模型概念和操作。
階層線性模式(MLM) 或是多層次模式(HLM)可以說是當代社會科學研究重要的統計方法學。現實中，我們收集到的資料可能巢套在不同層層次的單位當中。這種巢套關係很容易違反資料獨立性的假設導致許多傳統統計方法無法使用，本文將從簡單的公式說明多層次資料的問題，並介紹HLM的概念。
階層線性模式(MLM) 或是多層次模式(HLM)可以說是當代社會科學研究重要的統計方法學。現實中，我們收集到的資料可能巢套在不同層層次的單位當中。這種巢套關係很容易違反資料獨立性的假設導致許多傳統統計方法無法使用，本文將從簡單的公式說明多層次資料的問題，並介紹HLM的概念。
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式學會調節中介模式。本文將介紹四種類型的變項，並解釋調節式中介的公式，還有如何操作最4.0版本的PROCESS macro for SPSS。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
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多層次資料若使用傳統的中介分析容易導致結果偏誤，所以多層次中介分析旨在解決此問題，本次介紹如何透過MLmed進行多層次中介分析，本文將透過不同案例說明多層次中介分析包含1-1-1 模型和2-1-1模型，也會說明加入調節變項案例，還有多重中介變項案例。每個案例都會講解如何操作和判讀報表。
多層次資料若使用傳統的中介分析容易導致結果偏誤，所以多層次中介分析旨在解決此問題，本次介紹如何透過MLmed進行多層次中介分析，本文將透過不同案例說明多層次中介分析包含1-1-1 模型和2-1-1模型，也會說明加入調節變項案例，還有多重中介變項案例。每個案例都會講解如何操作和判讀報表。
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式使用調節分析。本文將介紹三種類型的變項，還有如何操作最4.2版本的PROCESS macro for SPSS進行調節模式。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
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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)
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)
多元線性迴歸分析(Multiple regression analysis)是一種統計學方法，用於探索多個解釋變量對一個目標變量的影響。它是建立在線性迴歸分析的基礎上的，多元迴歸分析用於探討多個預測變數及一個依變數之間的關係，並且每個變項都是連續變項。本文將介紹多元迴歸分析概念。
多元線性迴歸分析(Multiple regression analysis)是一種統計學方法，用於探索多個解釋變量對一個目標變量的影響。它是建立在線性迴歸分析的基礎上的，多元迴歸分析用於探討多個預測變數及一個依變數之間的關係，並且每個變項都是連續變項。本文將介紹多元迴歸分析概念。
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。自變項（也稱為因子）是影響觀察到依變項變化的可能原因，例如:我們覺得性別會影響到物理成績，那性別就是因子(男生和女生)，物理成績就是依變項。
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。自變項（也稱為因子）是影響觀察到依變項變化的可能原因，例如:我們覺得性別會影響到物理成績，那性別就是因子(男生和女生)，物理成績就是依變項。
找出重複值可以幫助我們瞭解數據集中是否有重複記錄。重複記錄可能是由於數據收集過程中的錯誤或疏忽而造成的。例如，在填寫問卷時，一個人可能會多次填寫相同的資訊，這將導致重複記錄。
重複記錄可能影響分析結果的準確性和可靠性。例如，在統計分析中，重複記錄可能會使平均值、標準差等統計量的計算結果失真。同時，重
找出重複值可以幫助我們瞭解數據集中是否有重複記錄。重複記錄可能是由於數據收集過程中的錯誤或疏忽而造成的。例如，在填寫問卷時，一個人可能會多次填寫相同的資訊，這將導致重複記錄。
重複記錄可能影響分析結果的準確性和可靠性。例如，在統計分析中，重複記錄可能會使平均值、標準差等統計量的計算結果失真。同時，重
科學研究主要檢驗變項之間的因果關係，在確認因果關係時，檢驗中介效應尤為重要，然而，社會科學中常收集的資料是多層次(巢套)資料。若使用傳統的中介分析容易忽略樣本之間的相關性，則會導致結果有偏誤，所以多層次中介分析旨在解決此問題，SPSS可以透過MLmed執行此方法，本文將介紹如何安裝MLmed
科學研究主要檢驗變項之間的因果關係，在確認因果關係時，檢驗中介效應尤為重要，然而，社會科學中常收集的資料是多層次(巢套)資料。若使用傳統的中介分析容易忽略樣本之間的相關性，則會導致結果有偏誤，所以多層次中介分析旨在解決此問題，SPSS可以透過MLmed執行此方法，本文將介紹如何安裝MLmed
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式進中介模式。本文將介紹三種類型的變項，還有如何操作最4.0版本的PROCESS macro for SPSS。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式進中介模式。本文將介紹三種類型的變項，還有如何操作最4.0版本的PROCESS macro for SPSS。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
我們將介紹各種類型的信度和統計方法，包含Cohen Kappa 係數、組內相關係數、α係數的SPSS教學。信度的可以使用不同的評估方法來評估。信度對於確定評分標準或量表的一致性和穩定度至關重要。
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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。
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。
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。
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。
高低分組，顧名思義，就是把考生的成績分成兩組：表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939)，通常前27%的考生是高分組，後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大，那麼說明這題題目鑑別度高，能有效區分不同程度的考生。
高低分組，顧名思義，就是把考生的成績分成兩組：表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939)，通常前27%的考生是高分組，後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大，那麼說明這題題目鑑別度高，能有效區分不同程度的考生。
Groupmean centering是一種常用的資料預處理方法，特別是多層次分析，若要使用Rights & Sterba (2019)(2019) 發展出R2 (R＆S)，要對需要將層次1的變項和交互作用都 Groupmean centering。本文介紹使用R和SPSS操作方法
Groupmean centering是一種常用的資料預處理方法，特別是多層次分析，若要使用Rights & Sterba (2019)(2019) 發展出R2 (R＆S)，要對需要將層次1的變項和交互作用都 Groupmean centering。本文介紹使用R和SPSS操作方法
當共變數分析(ANCOVA)違反回歸斜率的同質性假設時，Johnson-Neyman 技術是實驗設計中 ANCOVA 的優秀的替代方法。凃金堂老師寫的實驗研究法與共變數分析有提供完善的Johnson-Neyman程式和講解。本文就是分享個人如何透過實際案例，使用Johnson-Neyman法進行分析
當共變數分析(ANCOVA)違反回歸斜率的同質性假設時，Johnson-Neyman 技術是實驗設計中 ANCOVA 的優秀的替代方法。凃金堂老師寫的實驗研究法與共變數分析有提供完善的Johnson-Neyman程式和講解。本文就是分享個人如何透過實際案例，使用Johnson-Neyman法進行分析
本文章將介紹實務中進行HLM會需要注意的事項，包含樣本量要求、基本假設、計算解釋變異量和HLM建構策略。
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接續第三章內容，有時候多層次資料不只一個層次，可能具有多種層次，例如:學生屬於某個學校，而學校又屬於某個縣市。本章主要說明三層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解三層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
接續第三章內容，有時候多層次資料不只一個層次，可能具有多種層次，例如:學生屬於某個學校，而學校又屬於某個縣市。本章主要說明三層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解三層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
接續第二章內容，本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
接續第二章內容，本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距斜率模型概念和操作。
本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從最簡單的一個Level 1固定自變項模型開始，到複雜的兩個Level 1和1個Level 2固定自變項模型，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距模型概念和操作。
本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從最簡單的一個Level 1固定自變項模型開始，到複雜的兩個Level 1和1個Level 2固定自變項模型，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距模型概念和操作。
階層線性模式(MLM) 或是多層次模式(HLM)可以說是當代社會科學研究重要的統計方法學。現實中，我們收集到的資料可能巢套在不同層層次的單位當中。這種巢套關係很容易違反資料獨立性的假設導致許多傳統統計方法無法使用，本文將從簡單的公式說明多層次資料的問題，並介紹HLM的概念。
階層線性模式(MLM) 或是多層次模式(HLM)可以說是當代社會科學研究重要的統計方法學。現實中，我們收集到的資料可能巢套在不同層層次的單位當中。這種巢套關係很容易違反資料獨立性的假設導致許多傳統統計方法無法使用，本文將從簡單的公式說明多層次資料的問題，並介紹HLM的概念。
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式學會調節中介模式。本文將介紹四種類型的變項，並解釋調節式中介的公式，還有如何操作最4.0版本的PROCESS macro for SPSS。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式學會調節中介模式。本文將介紹四種類型的變項，並解釋調節式中介的公式，還有如何操作最4.0版本的PROCESS macro for SPSS。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
多層次資料若使用傳統的中介分析容易導致結果偏誤，所以多層次中介分析旨在解決此問題，本次介紹如何透過MLmed進行多層次中介分析，本文將透過不同案例說明多層次中介分析包含1-1-1 模型和2-1-1模型，也會說明加入調節變項案例，還有多重中介變項案例。每個案例都會講解如何操作和判讀報表。
多層次資料若使用傳統的中介分析容易導致結果偏誤，所以多層次中介分析旨在解決此問題，本次介紹如何透過MLmed進行多層次中介分析，本文將透過不同案例說明多層次中介分析包含1-1-1 模型和2-1-1模型，也會說明加入調節變項案例，還有多重中介變項案例。每個案例都會講解如何操作和判讀報表。
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式使用調節分析。本文將介紹三種類型的變項，還有如何操作最4.2版本的PROCESS macro for SPSS進行調節模式。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式使用調節分析。本文將介紹三種類型的變項，還有如何操作最4.2版本的PROCESS macro for SPSS進行調節模式。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
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)
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)
多元線性迴歸分析(Multiple regression analysis)是一種統計學方法，用於探索多個解釋變量對一個目標變量的影響。它是建立在線性迴歸分析的基礎上的，多元迴歸分析用於探討多個預測變數及一個依變數之間的關係，並且每個變項都是連續變項。本文將介紹多元迴歸分析概念。
多元線性迴歸分析(Multiple regression analysis)是一種統計學方法，用於探索多個解釋變量對一個目標變量的影響。它是建立在線性迴歸分析的基礎上的，多元迴歸分析用於探討多個預測變數及一個依變數之間的關係，並且每個變項都是連續變項。本文將介紹多元迴歸分析概念。
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。自變項（也稱為因子）是影響觀察到依變項變化的可能原因，例如:我們覺得性別會影響到物理成績，那性別就是因子(男生和女生)，物理成績就是依變項。
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。自變項（也稱為因子）是影響觀察到依變項變化的可能原因，例如:我們覺得性別會影響到物理成績，那性別就是因子(男生和女生)，物理成績就是依變項。
找出重複值可以幫助我們瞭解數據集中是否有重複記錄。重複記錄可能是由於數據收集過程中的錯誤或疏忽而造成的。例如，在填寫問卷時，一個人可能會多次填寫相同的資訊，這將導致重複記錄。
重複記錄可能影響分析結果的準確性和可靠性。例如，在統計分析中，重複記錄可能會使平均值、標準差等統計量的計算結果失真。同時，重
找出重複值可以幫助我們瞭解數據集中是否有重複記錄。重複記錄可能是由於數據收集過程中的錯誤或疏忽而造成的。例如，在填寫問卷時，一個人可能會多次填寫相同的資訊，這將導致重複記錄。
重複記錄可能影響分析結果的準確性和可靠性。例如，在統計分析中，重複記錄可能會使平均值、標準差等統計量的計算結果失真。同時，重
科學研究主要檢驗變項之間的因果關係，在確認因果關係時，檢驗中介效應尤為重要，然而，社會科學中常收集的資料是多層次(巢套)資料。若使用傳統的中介分析容易忽略樣本之間的相關性，則會導致結果有偏誤，所以多層次中介分析旨在解決此問題，SPSS可以透過MLmed執行此方法，本文將介紹如何安裝MLmed
科學研究主要檢驗變項之間的因果關係，在確認因果關係時，檢驗中介效應尤為重要，然而，社會科學中常收集的資料是多層次(巢套)資料。若使用傳統的中介分析容易忽略樣本之間的相關性，則會導致結果有偏誤，所以多層次中介分析旨在解決此問題，SPSS可以透過MLmed執行此方法，本文將介紹如何安裝MLmed
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式進中介模式。本文將介紹三種類型的變項，還有如何操作最4.0版本的PROCESS macro for SPSS。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
PROCESS macro for SPSS 可以用非常簡單方式進中介模式。本文將介紹三種類型的變項，還有如何操作最4.0版本的PROCESS macro for SPSS。文末也會附上所有所有Process模型圖例，提供給讀者方便分析~
我們將介紹各種類型的信度和統計方法，包含Cohen Kappa 係數、組內相關係數、α係數的SPSS教學。信度的可以使用不同的評估方法來評估。信度對於確定評分標準或量表的一致性和穩定度至關重要。
我們將介紹各種類型的信度和統計方法，包含Cohen Kappa 係數、組內相關係數、α係數的SPSS教學。信度的可以使用不同的評估方法來評估。信度對於確定評分標準或量表的一致性和穩定度至關重要。