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    Chapter01 統計學回顧
    1-1 統計學回顧
    1-1-1單變量vs. 多變量統計
    1-1-2統計分析法
    1-1-3統計公式之重點整理
    1-1-4檢定與信賴區間之關係
    1-2 常態曲線(normal curve)
    1-3 樣本大小的決定(sample size)
    1-4 Type I 誤差α 及Type II 誤差β:ROC 圖切斷點的由來
    Chapter02 假定(assumption) 的偵測及補救法 5
    2-1 自定SPSS 介面( 自己習慣的介面)
    2-2 資料分析前之檢查(examining data)
    2-2-1散布圖(ggraph 指令):最小平迴歸法錯用的4 情況?
    2-2-2直方圖(ggraph 指令)
    2-2-3莖葉圖(EXAMINE /plot stemleaf 指令)
    2-2-4二個次序變數(vocab、educ) 之散布圖
    2-3 假定(assumption) 的偵測及補求法:變數變換(transforming data)
    2-3-1用線形圖檢視連續變數是否符合常態性的假定(assumption)
    2-3-2曲線關係就違反直線性假定:改用加權(weighted)OLS 迴歸
    2-3-3變數變換( 迴歸分析):違反誤差常態性的假定就做log(x) 變換
    2-3-4 ANOVA:盒形圖發現變異數異質性:改用Welch 法
    Chapter03 勝算比(odds ratio)、卡方檢定、Logistic迴歸 3-1 適用條件
    3-2 卡方檢定:關聯性分析
    3-2-1 卡方檢定之介紹
    3-2-2 卡方檢定之實作( 獨立性檢定、百分同質性)
    3-3 卡方檢定包含於logistic 迴歸:勝算比
    3-3-1 odds ratio 之意義
    3-3-2 列聯表(contingency table)、相對風險、勝算比(odds ratio) 及卡方檢定(crosstabs、 logistic regression 指令)
    3-3-3卡方logistic 迴歸:同意人類可實驗貓大腦注入藥物嗎(logistic regression、crosstabs 指令)
    Chapter04 兩組平均數之比較:t 檢定值≒ Meta 的效果量
    4-1 t 檢定之簡介
    4-2 t 檢定之解說:comparing group means
    4-2-1 單變量:Student’s t-distribution
    4-2-2 t 檢定的條件:假定(assumption)
    4-2-3 單變量:Student’s t 檢定(t-test)
    4-2-4 獨立樣本t 檢定vs. 單因子變異數分析
    4-2-5 t檢定、ANOVA,使用STaTa、SAS 和SPSS 之差別
    4-2-6 t檢定資料檔的編碼安排
    4-3 t 檢定(t考驗):三種型t-test 實作
    4-4 t 檢定、ANOVA、判別分析、迴歸的關係(t-test、oneway、regression、discriminant 指令)
    Chapter 05 獨立樣本ANOVA、重複測量
    5-1 變異數分析(ANOVA) 之簡介
    5-1-1 ANOVA【基本概念】
    5-1-2 ANOVA【重點整理】
    5-2 one way ANOVA 分析(oneway、oneway /contrast、oneway /posthoc、unianova /print = etasq、oneway /polynomial 指令)
    5-2-1 one way ANOVA:四種教學法的教學效果比較(oneway 指令)
    5-2-2單因子ANOVA:A 因子( 四組) 在連續變數Y 的平均數比較(oneway、oneway /contrast、oneway /posthoc、unianova /print =etasq、oneway /polynomial 指令)
    5-3 two way ANOVA 分析
    5-3-1 two way ANOVA:教室氣氛(a) 和教學方法(b) 對學習成就(y):交互作用項(MANOVA 指令)
    5-4 單層次:重複測量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure)
    5-4-1重複量測(repeated measurement)ANOVA 的重點整理
    5-4-2重複測量ANOVA 之F 檢定公式
    5-4-3重複測量ANOVA 之主要效果/ 交互效果檢定(雙層MIXEDvs.單層GLM 指令)
    5-5 雙層次(MIXED 指令):重複測量的混合效果模型
    5-5-1 雙層次vs.二因子混合設計ANOVA:wide 格式(雙層MIXEDvs.單層GLM 指令)
    5-5-2雙層次vs.二因子混合設計ANOVA:long格式(MIXED指令)
    Chapter06 共變數分析(ANCOVA)
    6-1 單變量:ANCOVA(共變數分析)
    6-1-1單因子ANCOVA 之原理
    6-1-2單因子MANCOVA 之重點整理
    6-1-3單因子ANCOVA vs. 調整用途的共變數( 連續變數) 分割為類別變數,再進行ANOVA
    6-2 為何要MANCOVA 取代MANOVA 呢?ANCOVA ≠ ANOVA(UNIANOVA、GLM 指令)
    6-2-1單因子MANCOVA:3 個檢定(GLM 指令)
    6-2-2二因子MANOVA 與MANCOVA 平均數及效果比較(交互作用顯
    著)(UNIANOVA、GLM 指令)
    Chapter07 線性迴歸的診斷
    7-1 自變數與依變數是直線關係(linearity),此假定若違反,則取log()、開根號
    7-2 檢定變異數的非線性及同質性(tests on nonlinearity and homogeneity of
    variance)
    7-2-1殘差非線性(nonlinearity):迴歸式「預測值vs. 殘差」散布圖
    7-2-2殘差異質性(homoscedasticity):迴歸式「預測值vs.殘差」散布圖
    7-3 殘差的常態性:P-P 圖、Q-Q 圖、Shapiro-Wilk W 常態檢定
    7-4 模型界定:如何篩選足夠的預測變數們?
    7-5 誤差的獨立性(independence):(EXAMINE VARIABLES=×× BY ×× /
    PLOT=BOXPLOT 指令)
    7-6 共線性(multicollinearity) 診斷
    7-7 偵測不尋常且有影響力的觀察值(graph /scatterplot(bivar)=×× with ×× by 指令)
    Chapter08 線性迴歸
    8-1 t檢定、ANOVA、判別分析、迴歸的隸屬關係 (t-test、oneway、regression、discriminant 指令)
    8-2 簡單線性迴歸(simple linear gression)
    8-3 多元線性迴歸(regression 指令)
    8-4 如何挑選預測變數的最佳組合:用Mallow’s Cp值及Adjusted R2 來比較模型
    Chapter09 內生的共變:工具變數及兩階段最小平方法(2SLS)
    9-1 工具變數及兩階段最小平方法(2sls 指令)
    9-1-1進行OLS 統計分析時應注意之事項
    9-1-2工具變數(IV) 之重點整理
    9-1-3隨機解釋變數X(random regressor) 與工具變數Z(instrumental variable)
    9-1-5為何需要多個工具變數?
    9-1-6工具變數(instrumental variables) 在教育應用
    9-2 兩階段最小平方法(2SLS) 分析七步驟(2sls y with x /instruments z 指令)
    9-2-1兩階段最小平方法(2SLS) 迴歸:消費者行為(2sls y with x /
    instruments z 指令)
    9-2-2練習題:兩階段迴歸vs. 最小平方法迴歸
    參考文獻
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