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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。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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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。
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。
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。
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。
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
