統計學是什麼? 相關
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統計學 （ 粵拼 ： tung2 gai3 hok6 ； 英文 ： statistics ）係 數學 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 （指一柞有某啲共通點所以俾人擺埋一齊研究嘅個體）嚟研究；由呢個總體嗰度 抽個 樣本 出嚟 [3] ；喺個樣本度 收集數據 ，睇吓個樣本入面每個個體喺啲變數度嘅數值係幾多 [4] [5] ；用某啲 統計分析 方法嚟去搵出柞變數之間有乜嘢關係 [6] [7] 。 例如有個 生物學家 想研究吓 狼 嘅 獵食 行為 同地方嘅 氣候 之間有冇拏褦。
標準差 （ 粵讀 ：biu1 zeon2 caa1，又叫 標準偏差 ， 英文 ：Standard Deviation ，縮寫 SD ）， 母體 標準差 通常用細階 希臘字母 σ （sigma）表示；而 樣本 標準差 通常用細階s表示。. 標準差係 概率 統計 中量度一組數值 離散程度 嘅指標，主要用來取代 平均差 ，定義 ...
- 咩時候用
- 因素抽取
- 因素旋轉
- 結果詮釋
喺數據科學上，探索性質嘅因素分析可以好有用:p 2：呢種分析能夠減少要考慮嘅變數嘅數量—用 T {\displaystyle T} 嘅 1 個數值總結晒嗰一大拃分數，達致用數量更少嘅概念解釋現象；探索型嘅因素分析又可以用嚟探討變數之間有咩關係，以及係好似 IQ 噉嘅理論概念嘅「內部結構」（例如會唔會某啲變數零舍反映得到 IQ 呢？）。除此之外，呢種分析仲可以用嚟處理做統計分析不時會遇到嘅多重共線性問題。 郁手行因素分析之前，分析者要睇睇以下呢啲嘢先： 1. 樣本大細：因素分析係一種幾複雜嘅統計分析，樣本一般要起碼有 100 個個體至算得上係「探測真實結果嘅能力」夠高，而有再嚴格啲嘅基準會要求樣本最少有 300 個個體咁多。 2. 樣本大細同可觀察變數個比例：樣本個體數量（n {\displa...
如果係做 EFA，部電腦就要自行決定「個模型要有幾多個因素」。呢個決定一啲都唔容易做。 想像而家部電腦計咗[註 2]幾個因素模型出嚟，根據模型 A，嗰拃變數背後有三個潛在變數，模型 B 就話嗰拃變數背後得兩個潛在變數，而模型 C 就話嗰拃變數背後有四個潛在變數。噉亦即係話，分析者要搵某啲條件，作出「手上搵到嘅因素模型當中，邊一個係最可以接受，或者最似係真確嘅」噉嘅決定。而且決定因素數量本質上就係兩難：根據科學上嘅奧坎剃刀原則，科學追求嘅係用最少嘅概念解釋最多嘅現象，所以因素應該係愈少就愈理想；但係另一方面事實又表明，因素數量上升，個模型「解釋到嘅變數變異」實會跟住升—縱使個升幅可能好微細，例如加多一個因素，解釋咗嘅變異淨係升嗰 1% 咁多。
淨係出咗個模型係唔夠嘅。事實表明，因素分析出嘅模型好多時都「唔夠靚」：出咗個模型之後，是但攞一個變數嚟睇，個變數都會有條式 1. x i , m − μ i = l i , 1 f 1 , m + ⋯ + l i , k f k , m + ε i , m {\displaystyle x_{i,m}-\mu _{i}=l_{i,1}f_{1,m}+\dots +l_{i,k}f_{k,m}+\varepsilon _{i,m}} 當中 1. x i , m {\displaystyle x_{i,m}} 係第 m {\displaystyle m} 個個體喺第 i {\displaystyle i} 個變數上嘅數值； 2. μ i {\displaystyle \mu _{i}} 係第 i...
搞掂晒呢啲步驟，分析者就要詮釋個結果：就算做完旋轉，個模型都只係一大拃數值，分析者要對呢拃數值賦予意義；舉個簡化例子，想像而家研究智商，研究者手上個智商測試有 30 條問題；佢行 EFA 搵到一個因素模型，個模型得一個因素，當中頭嗰 10 條問題嘅因素負荷量（標準化咗）做晒旋轉都仲係好低（連 0.4 都唔夠），同時尾嗰 20 條問題就條條都因素負荷量都超過 0.7（標準化咗）；噉佢就有理由相信 1. 然後佢根據手上嘅理論，有理由相信呢啲題目都係反映緊智能嘅，所以佢就將個因素命名做智能； 2. 手上個智商測試，啲題目全部都係大致反映緊同一樣嘢（智能）嘅； 3. 頭嗰 10 條問題唔係咁反映得到個因素，可以考慮攞走以後都唔用佢哋； 有研究者指出，因素分析得出嘅因素幾有意義，講到埋尾都係由研究者定...
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調節變數 （ 粵拼 ： tiu4 zik3 bin3 sou3 ； 英文 ： moderator variable ）係指一個「調節」另外兩個 變數 之間嘅關係嘅變數，而調節變數施加嘅效應就係所謂嘅 調節效應 （ moderation effect ）－又或者叫 統計互動 （ statistical interaction ） [1] 。. 畫做圖嘅話，調節效應可以 ...
統計學 [e 2] 就係專門研究點樣喺各個 科學 領域當中 搜集 、 分析 同 呈現 數據 ，而實證嘅 科學方法 本質上就帶有不確定－理論上，淨係 抽個樣本嚟睇 嘅過程就必然會有「手上個樣本有幾大機會真係代表到個 總體 嘅實況」嘅問題，所以統計學嘅理論思考梗會用到概率論 [2] [3] 。 除此之外，噉亦即係話概率論同統計學本質上就係一啲可以攞嚟「喺有不確定性嘅情況下，按 過去 經驗預測 未來 」嘅工具，所以呢個表入面嗰啲詞彙同概念响研究「點樣教 人工智能 學習 」嘅 機械學習 領域上都相當有用 [3] 。 基本概率論. 用一幅 溫氏圖 表示三件 事件 － 、 同 －之間嘅 機會率 要點樣用 數學符號 表達。 内文： 概率論.
連續變數 （ 英文 ： continuous variable ）同 離散變數 （ 英文 ： discrete variable ）係 統計學 上嘅概念。. 一個連續變數嘅可能數值有 無限 咁多個，而離散變數得若干個可能數值。. 例： 真相 得兩個可能數值（真同假），但 溫度 嘅可能數值嘅數量原則上有無限咁 ...
迴歸分析 [英 1] 係 統計模型 上嘅一類技術，用嚟建立描述兩個或者以上唔同 變數 之間嘅關係嘅數學模型 [7] ：喺 統計學 上，研究者好多時會想用一個變數嘅數值嚟預測第啲變數嘅數值；喺最簡單嗰種情況下，個統計模型會涉及兩個 連續 [英 2] 嘅變數，當中一個係 自變數 [英 3] ，而另一個就係 應變數 [英 4] ，而個研究者會用個 IV 嘅數值嚟預測個 DV 嘅數值；對個研究者嚟講，一個可能嘅做法係搜集啲數據返嚟，用啲數據做迴歸分析，整個模型（即係畫條線）出嚟，個模型就能夠幫佢預測「當 IV 係呢個數值嗰陣，假設第啲因素不變，個 DV 嘅數值會傾向係幾多」 [8] [9] 。 迴歸模型有以下呢啲 [10] ： （線性迴歸 [英 5] ）； （多項式迴歸 [英 6] ）； ...
