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  2. researcher20.com › 2008/08/11 › 用哪種統計分析方式好用哪種統計分析方式好？(卡方,Anova,T-test, or regression?)

    • T檢定
    • One-Way Anova 單因子變異數分析
    • 線性回歸 Multiple Regression
    • 統計檢定方法使用時機
    • 卡方檢定

    首先要談的是T-test。t檢定主要是檢驗兩組之間是否有均值的差異(當然也有one sample t-test，不過較少使用)，所以條件是有兩組也只能有兩組。 組別是類別變數(categorical variable)，像是性別、種族、國籍。如果是連續變數，也可以設一個標準，多少以上是好的，以下是差的，以此來產生類別變數。 如果超過兩組，必須用Anova來分析。 另外，常犯的錯就是把前、後測是否有顯著差異用two-sample t-test來檢定，不能「假裝」把前測當一組，後測當一組，拿來做two-sample T檢定，而是應該用paired-sample t-test來檢驗是否有差異。如果對分析前後測有興趣，可以參看下面文章如何分析前、後測: 進步分數(Analysis of Pre-te...

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    One-way Anova(單因子變異數分析)是只有一個類別變數當作independent variable，檢驗此類別變數與其它連續變數(continuous variable)之間的關係。具體一點講，one-way ANOVA (單因子變異數分析)，就是在查看組間是否存在平均值的差異。 比方說：如果你想看性別對數學成績的影響，性別就是類別變數，數學成績是結果變數(outcome variable)。

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    線性回歸簡單的說，就是看兩個或是多個連續變量之間的關係。如果想對線性回歸有更進一步的了解，可參考這篇文章什麼是線性迴歸？(What is Multiple Linear Regression?)。 前面講的t檢定，單因子變異數分析，雙因子變數分析，都是看組間是否存在著平均值的差異。線性回歸雖然也可以做到這點，但大部分都是看連續變項之間的關係。如果想要知道線性回歸如何做到組間的比較，可以看看這篇文章什麼是虛擬變量？(What is dummy variable?)。

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    問題來了，什麼時候用Anova，什麼時候用Regression呢？這兩者有何不同？ 其實Anova就是(Linear) Regression，不同點就在Anova裡面有類別變數而已。 如果你跑ANOVA跟regression(當然跑regression會要用dummy variable)，你會得到一樣的結果。換言之，Linear regression裡的變數均為連續變數或dummy variable，如：年齡、IQ、成績、體重等，沒有類別變數。如果想知道更多關於regression，可參考這篇：什麼是線性迴歸？(What is Multiple Linear Regression?)。只要懂了這個，我覺得初、中級的統計就沒什麼問題了。

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    最後說說卡方檢定(Chi-square)。 先想想卡方檢定測的是什麼？對，是比例，而前面講的都是平均值的差異。 那你可能會有問題，T-test與Anova比的是什麼呢？當然不是比例，而是平均值是否有差異。 卡方測的是一件事情，在各組發生的比例是否相同。 在繼續說之前，要先記得，卡方檢定的變數不是連續變數，也不是ordinal variable，而是名目變數(nominal variables，又稱為categorical variable)，也就是「是與否」、「男與女」這種變數。 所以常見的問題就是：男女和素食行為，或是男女與是否有大學學歷等。 如果你已經弄糊塗了，可以參看下表 最後要說一點，我不是統計系的，寫這個也只是說出自己的理解而已。如果有不對的地方，還歡迎網友指正。 2009/4/1...

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  4. scholar.google.com.twGoogle 學術搜尋

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  5. www1.cgmh.org.tw › intr › intr2研究設計與統計方法

    統計檢定：Z test 檢定, t test 檢定, 變異數分析(ANOVA), 相關分析 (Correlation analysis), 回歸分析(Regression analysis), 複回歸分析 (Multiple regression analysis), 無母數分析(Nonparametric analysis, X 2 )

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    • 五南圖書出版 Wunan Books

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