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(二)觀察性研究

在上篇文章中我們介紹了「比較兩組」的樣本數規劃,通常適用於作實驗設計或RCT的研究,但實際上很多研究是觀察性研究(或相關性研究),目標並非在比較特定組別之間的差異,而是在探討各變項與依變項的相關情形或預測情形,因此本篇文章將介紹以相關係數及線性迴歸分析為基礎的樣本數規劃。

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之前有寫過一篇關於樣本數規劃的簡介文章,迴響還不錯,有蠻多朋友留言詢問問題,由於上次並未針對某種統計方法(或研究問題)介紹樣本數的事先規劃(planning sample size a priori),因此本篇文章旨在介紹幾種常用樣本數計算的時機點,由於篇幅的限制因此只介紹兩種類型,分別為比較兩組的差異(通常為實驗設計的研究)及相關性研究(或稱為觀察型研究,Observational study),將以下分別介紹。

 

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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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