相關與迴歸分析

【逐步迴歸分析介紹】

逐步迴歸分析(stepwise regression analysis)主要的目的是在眾多的自變數中，找 [...]

Dai Paul2020-08-21T20:18:01+08:0021 8 月, 2020|Categories: 最新消息, 相關與迴歸分析|Tags: analysis, regression, stepwise regression analysis, yongxistat, 前進選擇法, 反向淘汰法, 多元迴歸分析, 統計專家, 統計諮詢, 統計顧問, 迴歸分析, 逐步, 逐步迴歸分析|

【階層迴歸分析－增益效度介紹】

迴歸分析(regression analysis)包含許多類型，舉例來說有最基本的簡單迴歸分析、多元迴歸 [...]

Dai Paul2020-08-19T21:18:38+08:0019 8 月, 2020|Categories: 信效度分析, 最新消息, 相關與迴歸分析|Tags: hierarchical regression, incremental validity, regression analysis, yongxistat, 增加效度, 增益效度, 效度, 統計分析, 統計專家, 統計諮詢, 統計顧問, 迴歸分析, 階層迴歸分析|

【JASP 迴歸分析】

本篇著重在於教你如何運用JASP的優勢，快速製作階層迴歸分析以及調節分析，節省數據整理的時間，效率完成統 [...]

Dai Paul2020-08-07T19:59:15+08:007 8 月, 2020|Categories: JASP, 最新消息, 相關與迴歸分析|Tags: analysis, JASP, regression, SPSS, yongxistat, 交乘項, 統計分析, 統計分析軟體, 統計諮詢, 統計顧問, 自變數, 調節效果, 調節模型, 調節變數, 迴歸分析, 階層迴歸|

【比較不同中心化對調節效果之影響】

先前已介紹過在進行調節效果檢驗時，為了降低多元共線性之問題，因此需將自變項和調節變項交乘之前，建議須先將自變項 [...]

Dai Paul2020-03-29T14:14:03+08:0029 3 月, 2020|Categories: 最新消息, 相關與迴歸分析|Tags: entered, moderator, variable, 去中心化, 平減, 標準化, 統計諮詢, 調節效果|

【繪製調節效果交互作用圖】

繼先前提及在分析調節效果模型之前，需要先採取標準化分數或去中心化的方式計算交互作用交乘項，以降低多元共線 [...]

Dai Paul2020-02-03T14:30:19+08:0023 10 月, 2019|Categories: 最新消息, 相關與迴歸分析|Tags: 交互作用, 多元共線性, 永析統計, 繪圖, 調節效果|

【多元共線性之解決方法－以調節效果為例】

多元共線性(multicollinearity)問題為當兩個(含)以上的預測變數之間具有高度相關性，導致 [...]

Dai Paul2020-02-03T14:30:31+08:0020 10 月, 2019|Categories: 最新消息, 相關與迴歸分析|Tags: 去中心化, 多元共線性, 多元迴歸, 平減, 標準化, 調節效果, 調節變數|