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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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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。
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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。
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感覺以後交友軟體、找工作網站、諮商前....很多都能用上這個功能(笑
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。
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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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Rover博士好: 看了這一系列的精彩教學文後,想要動手用R跑跑看,請問你知道哪裡可以找到類似的數據嗎?或者R本身有沒有提供這類型的數據供下載,謝謝~
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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。
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在進行多層次線性模型(MLM)當中,有時候我們不只會加入層次1的預測變項。我們也會想加入層次2預測變項。本文將介紹加入層次2預測變項的各種模型,並解釋其公式和R語言操作方法。因為內容比較多,所以篇幅比較長。 多層次線性模型(MLM),截距是表示所有學校的平均值。斜率是指模型中自變量的係數,表
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