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迴歸
簡單線性迴歸是行為和社會科學很常用到的分析方法,運用統計分析軟體可以簡單地進行分析,但若沒有這類軟體,也可利用微軟的Excel來獲得類似的分析結果。運用Excel執行簡單線性迴歸有2種方法,第1種是透過LINEST函數,第2種則是利用「分析工具箱」裡的資料分析工具。
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簡單線性迴歸是行為和社會科學很常用到的分析方法,運用統計分析軟體可以簡單地進行分析,但若沒有這類軟體,也可利用微軟的Excel來獲得類似的分析結果。運用Excel執行簡單線性迴歸有2種方法,第1種是透過LINEST函數,第2種則是利用「分析工具箱」裡的資料分析工具。
皮爾森積差相關係數並不是母群體相關係數的不偏誤估計值,尤其是在樣本數很小的時候。為了能夠更正確地估計母群體相關係數,可以使用調整後相關係數,是一個去除偏誤的相關係數。調整後相關係數的計算公式很簡單,也可利用SPSS輸出的模型摘要裡的調整後R平方來計算取得。
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。
獨立群組的單因子變異數分析的假設檢定能檢驗自變項整體是否具有效果,但無法指出效果的大小,須計算效果量才可得知。最常用的效果量測量為omega squared和eta squared,雖然前者為相對不偏誤的估計值,但兩者皆可說明依變項裡有多少的變異能夠被自變項所解釋。
phi係數是用來探討兩個二分變項之間關聯程度的一種相關係數,雖然使用時機和皮爾森積差相關係數完全不同,但卻使用其公式來計算,屬於皮爾森積差相關係數的特例。使用SPSS時,可選擇皮爾森積差相關係數的分析程序或列聯表裡的統計量選項來取得phi係數。