OpenAI 已經意識到有關ChatGPT 的抄襲行為，因此推出 AI Text Classifier 以區分文本是AI 或是人類編寫的。本文將介紹如何使用AI Text Classifier檢測文本，並詮釋其產生的檢測結果，最後解釋該工具準確性和限制。

通過口試、文件審查和筆試後，終於成為一名研究生後，開始要閱讀大量英文文獻，甚至要用英文開始寫學術論文，這時，若有小工具幫忙，更能事半功倍，本文將介紹我認為超好用的論文神器!

階層線性模式 （Hierarchical Linear Model, HLM）或是多層次模式（Multilevel Model, MLM）可以說是當代社會科學研究重要的統計方法學。我們將介紹如何用SPSS進行階層線性模式分析

我們將介紹各種類型的信度和統計方法，包含Cohen Kappa 係數、組內相關係數、α係數的SPSS教學。信度的可以使用不同的評估方法來評估。信度對於確定評分標準或量表的一致性和穩定度至關重要。

當我們透過潛在類別／剖面／混合分析找出最佳組數後，研究者可能會好奇，這些組數在其它變項是否有差異?事後比較就顯得相當重要，本文將簡介潛在類別／剖面／混合分析事後比較。

潛在類別模式（latent class modeling, LCM）和潛在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)是探討潛在類別變項的統計技術。兩者與因素分析最大的不同在於潛在變項(因素)的形式。本文將介紹潛在類別／剖面／混合分析操作1:找出最佳組數

縱貫式中介模型（Longitudinal Mediation Model）是研究隨著時間的改變，變數X如何通過中介變數M影響變數Y的統計模型。它是長期觀察和分析數據的有用工具，可以揭示X和Y之間的關係以及中介變數M在這個關係中扮演的角色。本文將介紹縱貫式中介模型Mplus操作

在如今的科技發達的現代社會當中，網路已經融入每個人的生活當中，幾乎隨時隨地都可以透過手機和電腦連接網路。過去的文獻表明，網絡環境對人格和行為有獨特的影響。一項對4025名網民的研究表明，68%的人認為人們在網上對某人的攻擊性比現實生活中更強（Avast Foundation, 2021）。

當我們要確定問卷量表在不同群體(例如:男生和女生)的適用和一致性時，我們就使用多群組測量衡等性檢驗在不同群體，因素和觀察變項之間的關聯是一致。則代表之後統計結果是可信的，反映出真實結果，並非只是量表誤差造成的。

驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)常被作為檢驗量表或測量工具之建構效度。做SEM前大多會要求每個工具的CFA結果。不僅如此，CFA也可能拿來檢驗測量衡等性的有效工具。本文將簡介驗證性因素分析概念，並介紹如何用Mplus 操作。