迴歸線和皮爾森積差相關係數間的關係 Posted on 2023-04-162023-04-16 By Dr. Fish 線性迴歸 迴歸線和皮爾森積差相關係數間具有相當密切的關係,運用觀察值、迴歸線的預測值和依變項的平均數可組成可被解釋、不可被解釋的變異和總變異,其中可被解釋的變異與皮爾森積差相關係數相關聯。此外,在簡單線性迴歸裡,迴歸線的標準化係數等於皮爾森積差相關係數。
測量尺度和相關係數的選擇 Posted on 2022-11-212022-11-21 By Dr. Fish 相關 相關係數的種類很多,其選擇最主要受到資料的分布型態和測量尺度的影響。不同的測量尺度有各自適用的相關係數,包括phi係數、點二系列相關係數、斯皮爾曼等級相關係數、肯德爾等級相關係數和皮爾森積差相關係數,而本篇文章將對測量尺度和相關係數的選擇做一彙整。
關聯樣本t檢定的假設檢定 Posted on 2022-05-042023-07-28 By Dr. Fish 平均數比較 關聯樣本t檢定用來比較兩個相關聯樣本的平均數是否有顯著的差異,通常用在重複量數或配對組設計的研究設計上,是實驗設計裡很常使用的統計檢定方法。因為兩樣本間具有關聯性,所以計算檢定統計量時使用配對的差值分數,而非原始分數,可被視為平均數差值的單一樣本t檢定。
點二系列相關係數的意義和計算 Posted on 2022-04-012023-08-08 By Dr. Fish 相關 點二系列相關係數是用來探討一個二分變項和一個連續變項間關聯程度的相關係數,而二分變項是指變項僅有兩個類別,且資料輸入時通常將兩類別編碼為0、1或1、2。點二系列相關係數為皮爾森積差相關係數的特例,且同樣可將相關係數平方變成決定係數後再做解釋。
估計標準誤測量預測誤差 Posted on 2021-09-242023-04-10 By Dr. Fish 線性迴歸 估計標準誤是在最小平方迴歸線建立之後,用來測量預測誤差的一個量化數值。若估計標準誤的數值愈大,代表預測誤差愈大,預測愈沒有信心;相反地,若數值愈小,代表預測誤差愈小,則預測的準確性愈高。為了使該數值有意義,資料必須滿足同質性或變異數同質性的假設。