論文統計方法 相關
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統計學（粵拼 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 ...
推論統計學teoi1 leon6 tung2 gai3 hok6 （ 英文 ： inferential statistics ）係指做 數據分析 ，推論數據背後反映嘅 概率分佈 嘅過程。 假說檢定. 內文： 假說檢定. 假說檢定 （hypothesis testing）可以話係 推論統計學 當中最重要嘅一個工序，指驗證一個 假說 （指一個仲未搵到 證據 支撐，但研究者有理由認為好可能係真確嘅論述）嘅過程。 一個做假說檢定嘅研究者所做嘅工序如下： 睇過有關佢所研究嗰樣嘢嘅文獻， 建基於已有嘅知識，作出一啲有關嗰樣嘢嘅新假說（「我睇過打前嘅研究，我認為有咗已知嘅嘢，我可以作出以下嘅判斷，而驗證呢個判斷係咪正確能夠帶嚟新知識」）， 諗出一個驗證呢假說嘅程序， 用呢個程序攞數據， 對數據作出分析，
顯著差異. 統計學 嘅 假說檢定 [1] [2] 所講嘅 顯著差異 （或 統計學意義 ， 英文 ： statistical significance ，符號： ρ ）係對數據之間差別嘅評價，一次實驗結果喺 虛無假設 之下冇乜可能發生時，就可以講呢個結果具有顯著差異。. 更準確嚟講，譬如某項研究定咗 ...
- 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...
學生 t 測試hok6 saang1 ti1 caak1 si5 （ 英文 ： Student's t-test ），簡稱 t 測試 ，係 統計學 上常用嘅一種 分析 方法 [1] ，通常畀人攞嚟睇吓兩個組之間喺某一個 變數 上係咪有明顯嘅差異嘅，例如係比較兩個地區嘅人嘅身高或者係比較兩個 農場 嘅 牛 有冇話邊面嗰啲 ...
一套統計方法嘅「效率」係指套方法有幾能夠用最少量嘅個案嚟達到最高嘅表現（表現通常係以「做預測嘅能力」嚟衡量），即係例如如果有兩套方法嚟估計參數數值，兩種方法預測起未來上嚟一樣咁準，但方法 A 淨係需要有 100 個個案嘅數據就可以達致呢樣 [1]
大數據都可以定義係嚟自各種來源嘅大量非結構化或結構化數據。從學術角度嚟講，大數據嘅出現促成咗廣泛主題嘅新穎研究。噉亦導致各種大數據統計方法嘅發展。大數據並冇抽樣；佢只係觀察同追踪發生嘅事。
