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共變數分析主要的目的,是要利用統計控制的方法,將會影響到實驗結果的變項以統計方法控制後,再執行分析。

 

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2010年,我交了一個女朋友,為了要展現男人的體貼,常常會幫她寫工作報告,從每月KPI營運報告、銷售產品分布、客戶出貨比例等,還要製作統計圖表,即使聖誔夜和跨年夜也不例外。

 

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前次在「救世主尼歐(Neo逃生秘笈-巴斯卡三角形」一文中,談到巴斯卡三角形在棋盤式街道中前進路線的應用,想必對這個定理覺得好奇,這次再收集一些巴斯卡三角形的應用例子,讓大家可以再多些應用。

 

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大家好,晨晰統計2012開課時程表已經出來囉,請大家有看到的話可以

大家告訴大家並且盡早報名,我們公司的課程都是小班制喔並且不會增開

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        我是一個中高度電影成癮者,不只常常看首輪電影,二輪電影更是抓空就會去看。不過每次看二輪電影時都會遇到一個小掙扎,因同時上映的片子很多,BUT一天看超過兩部電影的話我就會生理不適,因此得強迫自己選出兩部電影來看。有鑑於此,我一直很想找個指標來協助判斷該看哪一部電影,並且看哪一部電影最不會後悔,於是我決心善用統計分析找出一個好的指標。

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二、單純主要效果

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    在前一篇提到當自變項個數為2,且皆為獨立因子時,我們使用的是獨立樣本二因子變異數分析;若兩個自變項中,一個為獨立因子,另一個為相依因子時,則要改用二因子混合設計;若兩個自變項皆為相依因子時,則要改用二因子完全相依設計,又稱隨機化區組多因子設計(randomized block factorial design)。

以下列表格為例,想要去測量五位消費者,對於某知名飲料店糖份(半糖、全糖)與冰塊量(去冰、少冰、全冰)的接受程度,因此每一位必須喝完6種不同配置的飲料,每種飲料試喝間隔為1小時,並在喝完後填寫滿意度調查表(1~10分)。

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在現實生活中,我們關心事件發生機率的問題,譬如我們會擔心飛機的失事率,麻省理工學院的學者巴耐(Arnold Barnett)曾經做過失事率的研究,他計算從1991年到2000年間美國飛機的失事率,每天搭乘一次飛機來計算的話,平均8000年才會遇到一次(約300萬分之1)。比起我們開車、騎車或是搭乘大眾運輸發生意外的機率還要低很多。雖然如此,大家坐飛機時仍會害怕,為什麼?因為一旦發生,代價太大了。我們關心事件發生的可能性,更care嚴重性。而期望值(Expected Value)便是一個機率與代價的綜合指標,它將每一種可能結果的嚴重度以機率值來加權,只要某個結果的機率很低,那個結果的影響性便會被大幅降低。

 

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四、區別效度(Discriminant validity

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