SPSS

PROCESS macro for SPSS 可以在SPSS中進行 OLS 和邏輯迴歸分析，以檢驗從簡單到複雜的中介和調節模式。本文主要介紹如何從網站下載PROCES，並在SPSS安裝PROCESS macro for SPSS。

篩選特定觀察值有多種原因。下面是一些常見的原因：數據清理: 如果在數據錄入過程中出現錯誤，或者有些觀察值缺失，那麼篩選出這些數據可能會有助於數據清理；研究目標: 篩選特定觀察值可以幫助你更好地研究你感興趣的特定群體；數據分析: 篩選出特定觀察值可以幫助你限制分析範圍，從而更好地理解結果。

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。因此，在數據分析之前，找出重複值並刪除重複記錄是很重要的。這樣可以確保數據集是干凈的，並可以得到更準確、可靠的分析結果。

將數據集分割成多個檔案有很多原因：方便管理: 如果數據集很大，分割數據集可以更容易地管理記錄。分享數據: 如果您要與其他人分享數據集，分割成多個文件可以更容易分享。比較不同族群:有時候我們想看不同族群在統計結果上的差異。總之，將數據集分割成多個檔案可以更容易管理和分析數據，並提高效率。

混合設計變異數分析 (mixed-design ANOVA) 是一種統計方法，用於分析具有兩種或更多因子的實驗數據。其中一種因子稱為獨立因子，另一種因子稱為相依因子。

探索性因素分析 (Exploratory Factor Analysis, EFA) 是一種統計學方法，用於識別隱藏在一組變量(題目)中的因素（或潛在結構）。它通常用於對調查問卷或其他測量工具進行數據分析，以確定測量工具中的主要維度。

當與實驗設計結合使用時，MANOVA和ANOVA分析都特別有用； 也就是說，研究設計中研究人員直接控製或操縱一個或多個自變量以確定對因變量的影響。MANOVA比ANOVAＥ更好的地方在於同時考量多個依變項；MANCOVA比ANCOVA更好的地方在控制控制變項後，同時考量多個依變項。本文將參考Hair

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。

「共變異數分析 (ANCOVA)」程序會比較一個連續應變數在兩個以上因素變數之間的平均數，並判定共變量的效應以及共變量與因素之間的交互作用。可以在控制共變數分析，可以調查因素之間的交互作用、以及主要效果。ANCOVA通常用於研究中，研究者希望控制控制變項探的情況下，檢驗一個或多個自變量對依變項。

三獨立因子變異數分析（Three-way ANOVA）是一種統計方法，用於比較三個不同因子水平對結果變量的影響。它與二獨立因子變異數分析（Two-way ANOVA）類似，只是多了一個因子。但考慮到交互作用項，實際分析上卻複雜許多。本文對三獨立因子變異數分析進行簡介和分析策略