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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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在編制量表(Scale)的時候,由於是以外顯(Manifest)的觀察變項(Observation variable,即題目)去測量看不見的特質(Trait,即潛在變項),因此研究者所設計的題目是否穩定且一致(信度)以及是否測量到想要探知的特質(效度)就顯的非常重要。關於信效度的概念,本部落格有2篇簡介文章的介紹可以先參考一下

 

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相信很多新手開車,不喜歡立刻買新車,怕不熟悉路況一不小心把新車弄壞了,那絕對是非常非常的心疼。買二手車相對的是個好選擇,但是二手車的問題是這個市場好像充滿陷阱與專業,一不小心賠錢事小,買到爛車真的會感覺相當的OOXX。不過現在網路發達,很多訊息都已經在網路上透明化了,如果可以在買車之前先做一些小小的研究,相信可以大大降低買貴買爛的風險。

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1.單純主要效果(A at B

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2)報表

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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,但若兩個自變項中,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。

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有做過統計的人都知道,舉凡學術性論文或專案調查報告,開頭都會先來一段描述統計,用人數、百分比、平均數等統計量,對調查人口作一番說明,讓讀者了解研究對象的基本資料。只是通常這種統計很死板,不外乎AOO人最多,佔XX%BOO人次之,佔XX%等等。這種文字讀來索然無味,一點感情也沒有,整段看完後,通常都像張無忌學太極劍的最高境界--全忘了。

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雖然SEM有這麼多的優點,但有利就有弊,以下針對SEM幾點重要的劣勢作說明:

 

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