R語言
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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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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。
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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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
利用 gmailr 套件能夠有效地提升工作效率，透過 R 語言自動生成信件草稿，並允許個別修改與寄送，大幅減少出錯機率。本文介紹 gmailr 套件的安裝與帳號設定步驟，以及如何搜尋和讀取郵件以及撰寫郵件的相關方法。
這是一月迷你學期裡的三週密集課程，
使用統計分析常用的 R 語言作為工具，
處理時間、空間、時間-空間等的數據資料。
內容提及不少統計學理論，
又有大量的練習題，艱難但非常有成就感。
舉一些例子來解釋課程裡我們做了什麼：
1. Maximum Likelihood Estimatio
5/5丹麥留學
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
R語言是一種統計學與資料科學領域的程式語言，具有強大的統計分析和資料處理功能。本文介紹R語言在統計常見的基本語法，包含:安裝和執行套件、載入和查看資料、基本敘述統計函式、輸出資料、輸出檔案和遺失值。
