本節主要介紹在進行迴歸分析時，我們常會做一些診斷，以確保分析結果的精確性，而這些診斷包含了(1)共線性診斷（Collinarity diagnosis）、(2)極端值（outliers）的殘差診斷、(3)觀察值的影響力（influential）診斷、(4)殘差自我相關。
- 1月 28 週一 201309:22
迴歸分析診斷~SAS簡易教學
本節主要介紹在進行迴歸分析時，我們常會做一些診斷，以確保分析結果的精確性，而這些診斷包含了(1)共線性診斷（Collinarity diagnosis）、(2)極端值（outliers）的殘差診斷、(3)觀察值的影響力（influential）診斷、(4)殘差自我相關。
- 11月 26 週一 201209:55
SAS簡易教學～點選分析
SAS中竟然包含點選分析的功能，這對懶得使用語法或臨時找不到參考語法的人來說真是一項福利，不過要使用這項功能似乎得花費一番功夫。
首先需將資料集準備好
- 10月 16 週二 201210:33
SAS簡易教學～資料轉換格式（下）
2. 匯出（Export）
- 10月 16 週二 201210:29
SAS簡易教學～資料轉換格式（上）
相信許多研究者在輸入資料時，許多人都會建立在Excel檔中，主要原因是Excel中有格線，可以方便keyin及減少錯誤的發生，另外就是可以在keyin完後做簡單的運算，像這種變數欄位確定的套裝軟體檔案，SAS提供了資料轉換功能（Import & Export），方便研究者在SAS及其他套裝軟體的資料間使用匯入及匯出的功能，本節以Excel檔為例（先將Excel存成*.xls）。
- 9月 18 週二 201213:52
SAS簡易教學～共變異數分析-平方和問題（Analysis of Covariance, ANCOVA）
在之前文章有提到過，若我們想要進行共變異數分析之前，必須先進行迴歸係數同質性檢定，若交互作用未達顯著，則符合迴歸係數同質性假設，可移除交互作用項後繼續共變數分析；但若交互作用達顯著，則違反迴歸係數同質性假設，並需改採詹森內曼法進行分析。
但不知大家是否注意到平方和的問題呢??有些教科書會說用型I平方和，但有些教科書好像用型III（SPSS裡預設型III），那麼哪種才是正確無誤的呢??其實兩種都不會有錯，以下將開始介紹。
- 9月 05 週三 201210:14
SAS簡易教學～資料合併2
三、以MERGE敘述句做資料的橫向合併（變數合併）
- 8月 28 週二 201210:37
SAS簡易教學～資料合併1
合併資料是大型資料（譬如資料庫）最常見的資料處理之一，由於資料龐大，因此這些資料在一開始都會被拆分在很多資料集裡，直到分析之前才會進行合併的動作。在介紹資料合併之前，將先介紹一下相關有用的敘述句。
- 8月 07 週二 201211:31
SAS簡易教學～資料集變數修釋
將原始資料讀進SAS資料集後，通常需要先進行資料處理，以方便研究者進行後續的分析及解讀報表，這些資料處理可能包含了變數的註解、變數的異動（常見的有保留及刪除變數、變數重新命名）、資料的異動（譬如說根據某些條件選取樣本或刪除樣本）。
5.1變數的註解
為了在跑出報表後，研究者不需要同時拿著問卷（或資料）及報表來邊對照邊解釋，註解是一個良好的習慣，換言之，就算不註解也不會對結果造成改變，所以不用太過擔心與害怕。
「LABEL」為DATA STEP的敘述句，在「LABEL」後面加上變數的名稱，接著再以兩個單引號去註解此變數的意義，如圖一所示。
name這個變項註解為姓名，age註解為年齡，姓別註解為性別，height註解為身高，如此一來在出來的報表中，就會以此註解替代原先的變數名稱。
- 7月 25 週三 201210:18
SAS簡易教學～輸入資料集
研究者在執行量化分析過程的第一步，就是要讀取資料，不同於一般的套裝軟體，SAS並沒有提供四四方方的儲存格讓使用者去輸入資料，因此研究者絕大部分都是要先keyin在外部檔案後再讀到SAS資料集裡，本文將分享比較清楚的資料集輸入方式及一些比較常用功能與大家做討論交流。
- 6月 12 週二 201210:08
SAS簡易教學~資料集之敘述
本節主要說明在資料讀進SAS並建立資料集時，可以進行的一些動作，以符合一些研究者特殊的需求。
