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  1. 統計學(粵拼:tung2 gai3 hok6;英文:statistics)係數嘅一個子領域[1][2],專門研究點樣喺各個科學領域當中搜集、分析、演繹同埋呈現數據。喺用統計方法嚟研究啲乜嗰陣,個科學家會跟以下噉嘅步驟:首先講明佢研究緊乜嘢變數;跟手就搵個特定嘅總體(指 ...

  2. 常態分佈 ( 粵拼 : soeng4 taai3 fan1 bou3 ; 英文 : normal distribution )係 統計學 上其中一種最常用最重要嘅機率分布形態( 概率分佈 ),畫做圖嘅話條線嘅形狀似個鐘,所以又叫 鐘形分佈 ( bell distribution )。. 統計學上好多時都會應付常態分佈。. 常態分佈函數 ...

  3. 學生 t 測試. 實驗組同對照組 喺個變數上各有個 概率分佈 (紅色線同藍色線);上圖顯示兩組差異細-組之間嘅差異(由 反映)同組內部差異(由 反映)比起嚟好細,而下圖顯示兩組差異大。. 學生 t 測試hok6 saang1 ti1 caak1 si5 ( 英文 : Student's t-test ),簡稱 t ...

  4. 其他人也問了

    • 基礎諗頭
    • CFA 步驟
    • 社科應用
    • 其他應用
    • 相關分析

    用一句句子嚟講嘅話,因素分析嘅重點目標係要:p 1 做科研嗰陣,研究者往往要面對好多變數,不過好多時一大拃變數其實都係反映緊某啲「潛在因素」(潛在變數),而因素分析就係想用一連串嘅演算法,搵出呢啲「潛在因素」。舉個具體例子說明,想像研究者畀受試者做咗個 IQ 測試, 1. 個測試有 k {\displaystyle k} 咁多條題目,而 X 1 {\displaystyle X_{1}} 、X 2 {\displaystyle X_{2}} 、X 3 {\displaystyle X_{3}} ... X k {\displaystyle X_{k}} 表示受試者喺每條題目上嘅分數,每條題目都有個誤差值 e i {\displaystyle e_{i}} ;呢 k {\displaystyl...

    啲人做完 EFA,成日都會走去做 CFA:想像而家一班研究者搵咗拃數據返嚟,用 EFA 建立咗個因素模型;佢哋好多時都會想搵第個樣本,用新樣本嘅數據嚟行 CFA,檢驗吓由第一個樣本度搵到嘅因素模型「有幾用得到落去個新樣本度」— CFA 做嘅正正就係攞住 1. 一拃數據,啲變數呈常態分佈,加埋 2. 一個由研究者定義好嘅因素模型, 然後出一拃數值,講吓呢個模型有幾符合手上嗰拃數據。有關呢啲嘢嘅數學細節,可以睇睇結構方程模型。 亦要注意一樣嘢,就係行 CFA 實要估計好多個模型參數,對統計自由度有高嘅要求,一般嚟講樣本要起碼有 500 至 1,000 個個體,研究者先可以試行 CFA :p 4。

    心理測量

    因素分析其中一個最出名嘅應用,就係喺心理測量上幫手量度智能。智能係有關認知嘅一個重要概念,某個個體嘅智能,大致可以當係講緊佢個腦有幾能夠處理資訊,用嚟思考同埋解難。 智能呢家嘢冇得話(例如)搵把間尺去度,不過就可以由某啲行為指標反映:喺廿世紀起,量度智能嘅一個常見做法係畀受試者做一大拃題目,呢啲題目係要求思考同解難能力嘅,然後研究者就可以對受試者喺呢啲題目上得到嘅分數(可以想像每條題目算係一個變數,有答啱同答錯兩個值)做因素分析,搵出呢啲變數背後嘅潛在變數——呢個潛在變數,應該就係心理學家搵緊嘅智能因素。事實係喺廿世紀初,心理學家發現細路喺唔同學科上嘅能力彼此之間有幾強正相關,出咗「呢啲能力背後受同一個因素主宰」噉嘅諗法。 除咗智能之外,因素分析喺性格心理學上亦都廣受採用:性格呢樣嘢都係冇得話攞把間尺度,不過原則上就可以由一大拃行為嚟反映——例如講一個人有幾外向,可以睇佢(例如)有幾常講嘢、有幾常行近陌生人度打招呼、以及係有幾常同陌生人做朋友... 呀噉;研究者可以郁手做性格測驗,畀受試者答問題描述自己嘅行為,或者請受試者身邊嘅人描述受試者,再同呢啲噉嘅行為變數做因素分析,睇吓(...

    商學應用

    好似噉嘅心理測量做法,喺營銷以至管理等嘅商學上都有用。營銷屬於商學,專研究點樣有效噉賣自己嘅產品同服務。喺營銷相關嘅研究上,研究者成日都會想量度消費者(例如)點樣睇手上嗰件產品(態度)、覺得件產品質素有幾高、以及係幾有意慾買嗰一件產品... 等嘅變數。呢啲變數都係屬於冇得直接量度嘅嘢——所以就有機會用到因素分析。 例如想像一份問卷調查,有以下呢幾條問題: 1. X 牌子能夠達到我嘅期望。 2. 我對 X 牌子有信心。 3. X 牌子從來都唔會令我失望。 4. 用 X 牌子嘅產品包保有滿足感。 5. X 牌子好老實好靠得住。 ... 等,叫受訪者答每句句子佢哋有幾同意(可能有 1 至 5 分,當中分數愈高表示愈同意)。原則上,上述呢啲句子反映緊受訪者對 X 牌子有幾信任。研究者行 EFA,睇吓呢拃句子上嘅分數係咪真係成得到一個因素(EFA 出一個因素,而且每個分數嘅因素負荷量都有返咁上下),係嘅話佢哋就有信心主張,話手上嗰個調查似係量度緊受訪者對牌子 X 嘅信任程度,可以進一步研究(例如)受訪者對一隻牌子嘅信任程度會受咩因素影響。

    原則上,因素分析呢家嘢源於心理學、商學同社會學等嘅社會科學——社會科學本質上就係研究人類行為嘅,好多時都想量度啲人諗緊乜或者感受緊乜,包括係人嘅態度或者其他心理性質嘅變數。噉嘅變數通常都冇得直接量度,於是研究者就唯有走去量度一大拃佢哋有理由認為係「反映緊同一樣嘢」嘅變數,再做因素分析,從而探究背後嘅潛在變數。雖然係噉,但因素分析查實喺某啲自然科學或者工程學研究當中都可以好有用。 例如有部份地球科學研究,就用咗因素分析嚟分析水質:水質係一個多維度嘅概念,由水嘅化學成份嚟反映;原則上,水質可以大致上想像成啲水「夠唔夠乾淨」,係咪適合攞去做「畀人飲用」等嘅用途;依家想像研究者由水體嗰度抽咗啲水做樣本,再量度吓樣本入便各種化學物質(包括鐵同鉛)分別濃度有幾高;數據攞到手,研究者就行因素分析,以呢啲化...

    平行分析:一種用嚟決定「EFA 出嗰個模型要有幾多個因素至啱」嘅技術,用到蒙地卡羅式嘅方法產生隨機數據,攞住呢啲隨機數據同埋手上真實觀察到嘅數據,部電腦會同兩者計特徵值,再比較隨機數據同真實數據出嘅特徵值;統計學研究指平行分析可以出到好嘅效果。
    主成份分析(簡稱 PCA):同因素分析有啲似,都係講緊想減少手上嘅變數嘅數量(降維),會將啲變數結合做佢哋嘅線性組合(而非將變數視為潛在變數嘅線性組合),同時唔似得因素分析噉會假定「呢啲變數背後有最少一個潛在變數喺度」。
  5. 統計相關(粵拼 英文: statistical correlation )喺統計上嘅定義如下: 如果話 同 呢兩個變數成正相關,即係話 數值高嗰陣 數值都傾向高,而 數值低嗰陣 數值都傾向低; 如果話 同 呢兩個變數成負相關,即係話 數值高嗰陣 數值傾向低,而 數值低嗰陣 數值就會傾向高;

  6. 以下係概率論同統計學上嘅主要詞彙一覽。 概率論 [e 1] 係數一個子領域,專門研究概率(又叫機會率)相關嘅問題:概率係一啲描述隨機過程嘅結果嘅數值,例如掟一個冇出千嘅銀仔,出公嘅概率係 50%,所以對於思考不確定性嚟講不可或缺 [1]。 統計學 [e 2] 就係專門研究點樣喺各個科學領域當中 ...

  7. 亦可能嚟自於實驗處理對實驗對象造成根本性狀改變,因而前嘅數據會有顯著差異。 例如,記憶術研究發現,被試者學習某記憶法之前嘅成績同學咗 記憶法 後嘅記憶成績會有顯著差異,呢個差異好可能來自於呢種記憶法對被試記憶能力嘅改變。