相關係數

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既然現在講完t檢定的基礎了,正好是時候來談談單樣本t檢定的重要用途之一:檢定相關係數的顯著性。
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前面兩篇會刻意提到共變數,除了因為共變數在多變量統計裡面非常重要之外,最主要的原因其實是為了解釋皮爾森相關係數而做鋪陳。 相關係數的種類也相當的繁多,這裡介紹的皮爾森相關大概是最常看到的一種啦~
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在統計1中, 我們討論了如何觀察一個數值的集合, 擁有諸如「眾數」, 「中位數」, 「算術平均數」和標準差等工具. 那麼, 如果我們想要觀察和瞭解2個數值集合之間的關係呢? 先來討論一個觀念:「標準化」 在我們試著做「比較」時, 往往需要訂立一個比較的「標準」, 這就是標準化的由來. 而標準化往往透
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皮爾森相關係數 (r) 是衡量線性相關性的最常用方法。它是一個介於 –1 和 1 之間的數值,用於衡量兩個變量之間關係的強度和方向。本文簡介公式解釋和SPSS教學。
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British Medical Journal,英國醫學期刊(簡稱 BMJ),創始於1840年,在醫學研究領域享有盛名。本系列精選BMJ所發行之3百多題Statistical Question,採用中英對照有興趣的朋友們可進行回答。各題都有詳細說明。預計每周末出刊。
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<p>換個角度來想,網路聲量雖然能夠跟得票數有相當大的關係,但通常也是要「足夠大」才行;甚至可能也是因為網路和傳統大眾媒體效應相互加乘,才有辦法讓網路聲量與得票數有明顯的正向關係。</p>
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