@@izzykuo 請看截圖說明： imgur.com/a/LjQdsiR Mason, C. H., & Perreault Jr, W. D. (1991). Collinearity, power, and interpretation of multiple regression analysis. Journal of marketing research, 28(3), 268-280.
請參考以下網址： dasanlin888.pixnet.net/blog/post/34469720 G power 下載網址： www.psychologie.hhu.de/arbeitsgruppen/allgemeine-psychologie-und-arbeitspsychologie/gpower
老師真的非常謝謝您，有您的教學才讓我畢業專題的問卷統計分析能夠有結果，謝謝 非常的詳細而且很好理解 讓我沒碰過SPSS也能快速學會
非常感謝老師、您很用心講解讓我容易理解
謝謝您的觀看，敬祝研究順心。
謝謝老師造福各學子
感謝收看，祝您順心。
講得清楚明白！謝謝老師
有網友留言發問：
老師您好，beta值0.241，r平方0.058，f值14.705，但是p值是顯著的。請問這種狀況是有辦法解釋與成立的嗎?謝謝老師!
我的回覆如下：
這種情形只能說該自變數雖然顯著，但是影響力較小，所以解釋力也很微弱。如果是在論文中的敘述，可以嘗試說明或許有其他更重要的自變項存在，但本次尚未選取到迴歸方程式當中，建議未來研究可以多選用其他自變項來增加整體解釋力；另外，也有一種可能是過去文獻雖然提及該自變項對於依變項有重要影響，但本次調查卻無法重現這個結果，有可能是樣本特性不一樣所致，可以解釋是因為不同群體的特性差異所造成的狀況。
謝謝老師的教學！！
感謝老師的教學!!!
謝謝您的收看與肯定，祝您研究順利，新年快樂。
老師您好，非常感謝您仔細的教學！
以下想請問老師兩個問題
1. 如果想把 性別(名義尺度)、年齡(名義尺度)、主題喜好程度(5-Likert Scale: 非常不感興趣非常感興趣)
當作控制變項放入迴歸，請問迴歸式該怎麼分層比較妥當？還是不需要分層全部放一起呢？
2. "性別"跟"年齡"已經改為虛擬變數，請問"喜好程度"分析前也需要改成虛擬變數嗎？
由於問卷以咖啡產業及公益活動有關係，所以問卷最後有問對於"咖啡"還有"公益活動"的喜好程度，
希望排除個人偏好對於結果的影響。
請問此類"喜好程度"需要像性別及年齡一樣改變成虛擬變數嗎？
非常感謝您 >
1.
控制變數是研究者自己決定的，請全部擺放在第一層即可；連續變數毋須特別處理，直接一起置入即可。
2.
喜好程度不用改成虛擬變數。
謝謝老師的說明，現在理解了！真的非常感謝您，教學影片獲益良多！
老師好~想請問標準化係數(beta)數值的意義是什麼呢?代表斜率嗎?
擁有顯著性的三個自變數(A,B,C)的標準係數分別為0.14(A),0.19(B),0.23(C)
是否代表對應變數的影響C>B>A呢?
這樣的標準化係數數值會不會太低呢?
持续承诺、企业声望、留职意愿都是潜变量。那么在回归分析前，这三个潜变量的值是怎么算出来的？
一夜。統計學：如何使題項成為變數
th-cam.com/video/9bB77e-eE1I/w-d-xo.html
老師您好，想請教您一個問題。問卷中的滿意度分成兩個構面，這兩個構面"單獨"與使用意願做線回歸皆有正向的顯著性。若把這兩個構面同時放到自變數, 使用意願放在因變數。一個構面依然有顯著性，另一個構面就沒有顯著性（>0.05），請問這就是老師這種狀況是正常的嗎？如果是，是不是就是老師提到的高度共線性呢？謝謝老師
Kuo老師您好,您的統計學影片我幾乎全看完了,非常謝謝您"陪我"寫論文,但,因為我現在需要做逐步迴歸,可以請老師再拍有關逐步迴歸的影片嗎?因為找了很久,很少有逐步迴歸的影片,拜託老師,了。非常感謝!
您好，如果您會使用SPSS處理迴歸分析，那就一定可以會逐步迴歸分析，請參考以下截圖之網址，以上。
imgur.com/a/0vzuT
謝謝老師:)
老師您好，想要請問關於利用迴歸了解預測力的問題
在自變項輸入上，以下三者有何差異?在解釋上有何不同?
1.如老師影片中一次全部輸入自變數(在同一自變數框框)
2.一次全部輸入自變數，在方法上選擇逐步迴歸分析
3.分開輸入自變數，輸入第一個自變數按下一個在輸入下一個自變數(方法選輸入)
如果我想要跑五大人格對倦怠的預測力，應該要選擇哪種方法較合適
謝謝老師
老師您好，在看了你的影片之後受益良多，非常感謝！我的研究想探討永續行銷在奢侈品牌及非奢侈品牌對購買消費者購買意願的影響，問卷部分已將奢侈品牌和非奢侈品牌區分，並設計兩者相同的題目請受試者填答。想請問若我想要比較兩者使用永續行銷（自變數）對消費者購買意願（依變數）的影響強度，可以直接比較兩者回歸分析出來的個別Beta值大小嗎？謝謝老師！
您可參考以下影片:
一夜。統計學：名義（類別）變數進行調節作用之迴歸分析
th-cam.com/video/jTXpvQonPI4/w-d-xo.html
Kuo老师，您好，有个地方想请教下您。为什么因变量和自变量有正相关，但是做回归分析时，得出来的答案都是不显著的。这样子的话，我就预测不了影响因变量的自变量的影响力了。是哪里出错了呢。是因为因变量选错了还是因为因变量和自变量之间相关性太低，而不适合做回归分析？请问有其他方法么？非常感谢。
您好，我想了幾個可能，簡易回答如下：
1.
相關分析是「變量彼此之間兩兩相關」，迴歸分析卻是「一次同時估計所有自變量對因變量之影響」，
所以估計數值本來就不會相同的；惟簡單迴歸分析因為剛好只有一個自變量與一個因變量，才會剛好是相關係數等於迴歸係數。
2.
自變量彼此之間的相關程度太高，產生了共線性問題，所以對於因變量的影響，只有部分顯著；您可改採逐步迴歸分析，讓統計軟體直接幫您留下對於因變量有影響的自變量。
3.
您的自變量與因變量之間存有調節變項所造成，例如整體學生去進行迴歸分析雖然不顯著，但是若是分成兩群：男同學之迴歸分析、女同學之迴歸分析，說不定會發現某一個性別的迴歸係數特別顯著，如果是這樣，就代表性別在您的自變量與因變量之間具有調節作用。
4.
在理論與文獻上，自變量與因變量應該要顯著，但是實際上我們這次的測量卻不顯著，有可能是抽樣上的偏誤，或者問卷填答者未了解題意，導致了統計估計上的誤差。
以上，希望對您有幫助。
非常感谢KUO老师的回答。收益匪浅。
老師您好，想請問您影片中所提到的自變數以及依變數的變數，例如留職意願_、持續承諾_、企業聲望_，指的是留職停薪的平均數、持續承諾的平均數、企業聲望的平均數嗎？
另外想問如果我的自變數跟依變數只有各一個，也有辦法跑數據嗎？
您好，只有一個自變數與只有一個依變數，當然還是可以進行迴歸分析，這就是簡單迴歸分析的定義啊，以上。
老師您好，我有幾個問題想要請教您，1.請問自變項可以放入類別型的資料嗎?2.若我想要藉由增加自變項，比如將數據平方的手法等，來增加模型的解釋程度，請問可以透過哪些方式來看哪些變項可以平方來嘗試呢?挑選p值顯著的變項來著手是可以的嗎?
老師好，我想請教一下，我的題目只有兩個變數，我利用皮爾森績差相關做出來的資料，兩變數之各構面間呈現負相關，但在後續實施迴歸分析時，發現自變數的單一構面，反而都與依變數的各構面顯著性均未達，這樣在我要解釋我的研究假設時，應該要以皮爾森的結果來證明，還是要以回歸後的結果來證明呢??謝謝老師
想請問老哥 最後是如何解釋的呢！
老師您好，我想再請問若我需要比較「一個自變數」對「多個不同的依變數」的影響大小是否有顯著差異，是看迴歸的Beta值大小嗎?或者我需要使用其他的統計方式而非迴歸，感謝老師！
若需要比較「一個自變數」對「多個不同的依變數」的影響，迴歸分析已無法滿足需求，請改用任何可執行結構方程模式的軟體去進行路徑分析。可參考以下影片：
一夜。統計學：路徑分析
th-cam.com/video/M0tsd2snBFM/w-d-xo.html
謝謝老師回答！老師那我想請問我這樣的問題，有辦法使用迴歸分析多跑幾次來產生結果嗎？我的問題ex.探討企業聲望對情感承諾之影響效果與企業聲望對留職意願之影響效果，並比較企業聲望對何種依變數的影響效果較大，且是否足夠大為顯著。謝謝老師！
@@林暄涵 您好，或許您可以參考以下影片，雖然不是直接針對您的問題處理，不過裡面所介紹的小工具可以檢定二個迴歸係數是否具有顯著差異，您可以試試看。
一夜。統計學：名義（類別）變數進行調節作用之迴歸分析
th-cam.com/video/jTXpvQonPI4/w-d-xo.html
好的～十分謝謝老師！
老師好，我想請問：我的自變項是閱讀動機，依變項是閱讀行為。
自變項的分層有閱讀興趣、閱讀互動、閱讀學習和閱讀成就四個，要分析這四個層面對閱讀行為和分層面的閱讀行為之預測情形。請問要怎麼在分析「閱讀動機各層面對閱讀行為分層面的解釋力」時，分別依變項順序投入SPSS的自變數欄目中？也就是閱讀動機4個層面對閱讀行為3個分層面的解釋力，要怎麽分配投入這4個層面到自變數欄目中？
謝謝老師！
您好，依照您的敘述，我認為您需要的不是迴歸分析，而是路徑分析。我幫您繪製了示意圖，應該是下面這個路徑的模樣。
imgur.com/iin75Fk
您可參考我的另外一部影片，希望對您有幫助，敬祝順心。
一夜。統計學：路徑分析
th-cam.com/video/M0tsd2snBFM/w-d-xo.html
謝謝老師！
老師您好，想請問若要先用控制變數跑迴歸，例如我將性別轉換成虛擬變數後，會多二個新變數(性別dummy_1、性別dummy2) ，
那我跑迴歸時需要選擇性別dommy_1、性別dommy2哪一個變數來使用呢? 不曉得後續該如何操作，謝謝老師！
您好，若您的性別是只有分為男性與女性，那作為虛擬變數應該只會產生一個變數，就直接代入廻歸式即可。假設有一個變數叫做年級，分為大一、大二、大三、大四，那轉變為虛擬變數就會有三個變數，也是將此三個變數全部帶入廻歸式。有一部外國影片可以參考，約從16:58開始看起，如下所示：
th-cam.com/video/XGlbGaOsV9U/w-d-xo.html
老師您好，非常感謝您用心拍的影片讓學生受益良多，想請問老師有" 多元逐步迴歸分析" 相關的影片可以參考嗎? 謝謝老師^^
您好，我今天幫您錄製了一小段影片，請參考以下網址，謝謝。
一夜。統計學：逐步迴歸分析（尚未公開影片）
th-cam.com/video/xajSyfkB6UE/w-d-xo.html
@@YenkuKuo 哇！老師太用心了，影片講解的非常清楚，讓碩專初學SPSS的我都能快速學會，真的非常感謝老師🙏
想請問一下老師假設變異數相等和未假設變異數相等的定義是甚麼?差異在哪?為甚麼在跑單因子變異數幾乎都跑假設變異數相等的方法來跑?
您好，因為要符合變異數同質性的假設，單因子變異數分析的平均數比較才是合理的。我舉個例子，假設您想要比較三個籃球隊的實力是否有顯著差異，那基本上這三隊就不能一看起來就有太過明顯的不同，像是第一隊是國小籃球隊、第二隊是大專校隊、第三隊是NBA夢幻隊，其實根本就不需要去做任何比較也知道結果是什麼，這就是因為變異數不同質，所以就算去進行單因子變異數分析所得到的結果也不太有意義，當然，若是變異數不同質，也不是說不能分析，只是一般還是希望符合變異數同質性，才會是比較公平的狀況，以上。
老師 請問一下 為什麼 如果迴歸模型 如果有兩個自變數 可以可慮報告 調整後的R square
謝謝
因為自變數愈多，就會讓R平方不斷地增大，可能會造成過度的解釋；所以，為了更保守估計二個以上自變數對於依變數的解釋力，通常會使用調整後的R平方來報告，可使得研究結論較為收斂一些，以減少過多推論的風險。
Karch, J. (2020). Improving on adjusted R-squared. Collabra: Psychology, 6(1).
reurl.cc/b3dRKM
@@YenkuKuo 真的非常謝謝老師
老師您好，我想請問一下，上面的例子R平方是39.5的解釋變異量，變異量有要多少以上的變異量是不錯的，還是沒有差別? 就是報告這個解釋變異量的目的是?
不同的學科，對於R平方的要求也不一樣，然後自變項的數目愈多，R平方也會愈大，一般來說，社會科學的R平方達到0.3已是良好。報告解釋變異量的意義，在於告知讀者您的迴歸分析是否有價值，R平方愈大，代表您的自變項選擇得很正確，才能盡量解釋依變項；反之，若R平方很低，代表您選擇的自變項並不是影響依變項的重要因素。
老師您好，看了您的影片受益良多，並有兩個問題想請教您
1. 若我有一個假設是所得越高，對此商品的購買意願也越大
一般會以ANOVA進行此假設的驗證，因為所得是名目尺度，但是想問老師，我的所得問項是等距的，填答者的回答1至5也實際代表所得的低至高，如此一來是否能假想所得為連續尺度並直接與購買意願進行迴歸分析？
2.若想測出三個自變量哪個影響依變量的程度最大或排序，能否可以直接利用從多元迴歸分析中跑出報表中的某個數來比較判斷，或是需要進行哪一種類型的分析？
一、原則上可行，但是如果您的所得選項分布過廣，還是會有判斷失真的疑慮，例如所得10000元～20000元者都填答1，但同樣填答1的人真實所得有可能剛好一個是一萬元，另一個是二萬元，這樣就不是很好進行數值分析之後的結論。
二、也是原則上可以，不過請直接使用逐步迴歸分析（Stepwise Regression）會更好，這部分我沒有錄製，可是操作步驟非常簡單，請稍微Google一下便可知道。
好的！ 謝謝老師
老師您好請問觀光旅館和民宿的選擇偏好題目，因變數要放哪個問題
您好，這個問題有點模糊，建議先畫出多個研究架構圖之後，再思考其合理性，因為自變數與依變數的決定並非只有一種邏輯，以上。
老师，您好，谢谢您抽出宝贵的时间解答我们的问题，🙏，想问一下，如何做两个人量表都是李克特量表的回归分析呢？这种量表都是”连续”变量，而不是分类变量。🙏
您好，我這部影片中的示範案例，自變項與依變項全部都是連續變量啊，其實迴歸分析在連續變量的使用是很適合之方法，反而是分類變量我覺得比較侷限，以上。
Yenku Kuo 谢谢老师！
那么，想问下老师， 如果是想将两个量表的所有维度分别做回归分析测其中关系，是否就只需要将一个量表的维度 分别 当成一个因变量，和另一个量表的所有维度进行分析，然后反复这种操作，把所有结果汇总起来就组成了各个维度之间的关系分析了？在此感谢老师！
您的理解正確，以上。
老師您好，非常謝謝您錄製概念清晰的統計學影片，不過我有一些問題還是不太明白，希望可以請教老師
以我的論文做例子，我的自變數有三個，cognitive mechanism, affective mechanism, and normative mechanism, 根據文獻他們其實在人腦中會互相影響的，但是因為我想要研究誰的影響比較大，因此我的假設是研究他們單獨的影響力對購買動機的強弱，如果是這種狀況的話，請問我可以一次在自變數上一次放三個factor嗎，如果是這樣是不是代表我的假設變成他們會互相影響的情況下和購買動機的關係，還是說要個別跑回歸分析，在比較他們的強弱呢，另外如何知道誰的影響比較大呢？
還有另外一個關於問卷設計上的問題，因為我一開始沒搞請楚找scale的目的，導致其中一個factor並沒有找到scale就自己設了一個one item scale ，也就是說這個factor只有問我自己認為的問題，因此無法用cronbach's alpha測試信度，但由於時間因素，現在來不急在重新設計和發放問卷，請問老師這樣在論文中信度部分該如何證明，我有想過用test retest的方式，找十個人左右回答這個single item兩次，在測相關，但是如果用這個方試應該稱它為前測嗎，還有十個樣本數是否足夠，還是我應該要用focus group的方式證明這個問題有信度。
謝謝老師的幫忙 ：)
一、請在自變數一次放入三個factors進行迴歸分析，誰的迴歸係數高就代表誰對依變數的影響較大。
二、只有一題無法計算cronbach's alpha，這是因為數學公式的設定；您所提到的方法稱為「再測信度」，找同一群人在前後兩個時間點回答這一題項，再計算這兩個時間點題項平均值的相關係數，若相關係數達到0.7，我們亦可宣稱這個單一題項具有「再測信度」，只是十個人有點少，建議25人以上較佳。我個人覺得這不太算是前測，因為前測是實驗設計統計法專用的名詞，您最多只能說這方法叫做預試，另外，您提到的focus grup方式，我個人覺得會比較像是表示效度的方法，如果您找到的group是專家的話，或者也可以稱這單一題項具有專家效度。
好的，真的非常感謝老師的詳盡解釋！您的影片和回答真的讓我受益良多！
老師您好，以下問題想請教老師：
我自變項為情緒勞動(含兩個構面)與幽默感(含四個構面)，依變項為諮商自我效能，採用逐步多元迴歸。
本來預期情緒勞動應該對諮商自我效能解釋力較幽默感高，但逐步多元迴歸結果顯示幽默感(只有兩構面達顯著)的解釋力較高，情緒勞動(兩構面接達顯著)較低。所以，不知道可以如何解釋這樣的現象?會不會跟受試者情緒勞動分數都差別不大有關?
以上問題，期待老師的解惑，謝謝老師~
您好，請問您知道「逐步多元迴歸」的用意嗎？在眾多自變項之中，逐步多元迴歸的用意就是在幫助您挑選出統計學認為最重要的「自變項」，而剔除比較不重要的「自變項」。
您認為統計學幫您挑選出來的自變項不符合預期嗎？那其實不能怪統計學，因為是純粹從計算層面去得到的結果，統計學是不認識您的情緒勞動理論或者諮商自我效能理論的，所以，既然您選擇了逐步多元分析，就只能按照目前的結果去做解釋，這方面的解釋其實會回到您自己本身專業的問題，比較不是統計學上面的討論了，例如您提到：會不會跟受試者情緒勞動分數都差別不大有關？我個人認為：雖不能排除您說的可能性，但其實討論情緒勞動分數的差別並非這裡的重點。建議您應該思索：為什麼只有幽默感的兩個構面顯著？是否以後只要注意這兩構面就好？有什麼方式可以促成這兩構面？另外，情緒勞動沒有影響的話，是否情緒勞動對於影響自我效能並不是真的問題，而是情緒勞務其實是先影響到某個「別的事情」，然後才發生自我效能低落呢？例如：情緒勞動是否先造成工作壓力過大，產生職業倦怠，進而才降低了諮商自我效能呢？以上，希望對您有所幫助。
非常謝謝老師在這麼短的時間提供詳細又精準的回覆，讓我能有不同的思考角度，也更能釐清一些觀念。
非常有幫助，會針對老師的建議接著進行後續的思考與撰寫，感激不盡。
郭老師您好，想請問如何用SPSS做聯合分析呢？
我創造出了16個受測體，一開始我需要將每個受測對象對該16種受測體的購買意願帶入複回歸方程式看是否有無效問卷，
則我必須多新增一個變數名為“受測者”把所有受測者編到SPSS裡，然後因變數放第一個受測體，自變數放受測者，連續做16次嗎？
最近剛好看到您的頻道，但找不到聯合分析，所以想請教您，謝謝！
您好，實在不好意思，我的教學頻道裡面確實沒有「聯合分析」，因為我的研究領域尚未碰觸這一個主題，實在不敢貿然教學。據我所知，聯合分析非常實務，尤其使用在產品組合更是利器，但我所知僅止於此，非常抱歉我個人目前沒有辦法提供更具體的操作步驟，敬請見諒。
謝謝您，郭老師過於謙虛了，您的其他影片非常實用！
老師您好~首先先謝謝老師用心的影片
有問題想請問老師
我在進行分析的時候
輸入的變項有一個並未進入分析中
而是出現在 排除的變數
想請問老師原因為和以及可以解決的方法~
謝謝老師~
您好，有幾種可能：
1.
您選到逐步迴歸分析了，請改為直接進入法。
2.
該自變數對於依變數的相關程度過低。
3.
自變數太多，且彼此之間具有高度共線性。
4.
SPSS的版本問題，可以改用較新SPSS版本嘗試看看。
以上。
@@YenkuKuo
老師您好 謝謝老師的回答~
目前排除其他可能之後 認為第三點最有可能 因為被排除的變數是總量表分數的變項 其他都是分量表 想請問老師 那被排除之後可以繼續以回歸的方式解釋嗎~或是應該使用其他的統計方式呢~
@@lily87629 經過您說明，那就很清楚了，因為總量表的分數是由分量表所構成的，那一起當作自變數去進行迴歸分析當然會有高度共線性，這樣是不合理的作法，所以SPSS排除掉總量表此自變項很正常。若想要知道總量表分數對於依變項有何影響，必須另外再進行新的迴歸分析才行，以上。
@@YenkuKuo 謝謝老師協助幫忙，我真的受益良多~謝謝老師!!
@@lily87629 不客氣，敬祝研究順心。
老師您好，十分感謝您的教學讓從未學習spss的我獲益良多，因為我最近在做迴歸分析主要是探討轉換型領導對工作特性的影響，跑完迴歸分析後B,SEB和Beta值皆為顯著正相關，然後跑轉換型領導底下的四個構面（理想化影響,個別化關懷,心靈鼓舞,智力激發）對於工作特性的影響後，四個構面完全不顯著，且個別化關懷的B,SEB和Beta值皆為負相關，請問老師在統計學上該作何解釋呢？十分感謝
您的問題是轉型領導對工作特性有顯著影響，但構成轉型領導的四個構面對工作特性卻完全不顯著。這在統計上是有可能發生的，因為當您執行四個構面對工作特性的迴歸分析時，其實SPSS軟體會自動估計四個構面彼此之間兩兩相關的狀況下去對工作特性之迴歸分析，也就是說，四個構面會相互牽制，若是四個構面彼此之間相關性有共線性的疑慮時，就會有不顯著的情形發生。您可以改用多元逐步迴歸分析，這樣軟體會挑選出對於工作特性真正有影響的構面，而篩選掉沒有影響的構面，或許您就能找到四個構面中最重要的構面來加以解釋，以上。
多元逐步迴歸分析的指令如圖所示：
imgur.com/a/MFwozKO
十分感謝老師的即時回覆，只是想再請教老師關於這樣可能發生的情形，據您了解有沒有文獻資料可說明這類的情形，因為我正在寫英文論文，苦於找不到類似證據支持，真的很感激老師的幫忙
@@izzykuo
請看截圖說明：
imgur.com/a/LjQdsiR
Mason, C. H., & Perreault Jr, W. D. (1991). Collinearity, power, and interpretation of multiple regression analysis. Journal of marketing research, 28(3), 268-280.
老師實在是太感謝您了，果然採用多元逐步迴歸分析後，真的有找出有顯著性的構面了，讓我苦惱許久的問題頓時解決了，萬分感激
郭老師您好，不好意思想請教您一個問題~
如果回歸分析跑出來顯著性為不顯著(0.329)，但其T值及標準化係數beta皆為負值，
可否解釋為自變項對依變相呈負面影響?
您好，在統計學上面的「不顯著」，就代表迴歸係數與零無異，所以只能以「自變項對於依變項沒有顯著影響」來解釋，無關方向性，以上。
了解!謝謝解答:)))
请教老师，一个X，多个Y应该如何分析，采用何种方法？
迴歸分析無法處理多個Y，只能用結構方程模式的路徑分析，以上。
老師您好，
我想問說 上面範本的依變數:留職意願也是一個問題嗎
我們自變數有4個構面 環境.時間.價值.品牌
然後是要探討排隊意願
但是我們的依變數那邊 沒有排隊意願的選項可以放入?
想問老師這樣該怎麼辦... 謝謝
一夜。統計學：如何使題項成為變數
th-cam.com/video/9bB77e-eE1I/w-d-xo.html
老師您好，想請問老師如果我將持續承諾和企業聲望這兩個自變數各別對依變數留職意願做檢測可行嗎?
這和上述將兩個自變項一起跑檢定所表示的意思上有何不同嗎?
如果引用文獻資料兩項變因是個別對依變數有影響，並非AB變數對依變數有影響那該用單一跑還是多元迴歸呢?
謝謝老師
您好，兩個方式的管理與統計意義皆不同。分開檢測，代表您認為自變項之間是獨立而不相關；一起檢測，代表您認為自變項彼此之間是有相關的。其實兩種都有人使用，但我主觀認為，現實世界中，所有自變項應該都有關聯性才是，故我會傾向一起檢測，而且亦可比較哪一個自變項對於依變項比較有影響，以上。
謝謝老師，可以再請問老師一下
原本用簡單迴歸時三個自變數皆對依變項呈現顯著性關係，我使用複迴歸分析時自變項皆變的不顯著
經檢測無vif共線性問題，請問這樣的情況是正常的嗎，因為研究裡也有做到中介效果檢測，怕會讓人
覺得複迴歸與簡單迴歸檢測結果怎會完全不同
複迴歸與簡單迴歸檢測結果「原本」就會完全不同，這並不是不正常的事情。後續的中介，當然您可能會拆開來做，那純粹是統計方法上面的限制，只是為了方便討論方面的一種權宜作法；但其實最好都是可以一起執行較佳，若可行，可以參考結構方程模式，才是真正的整體性估計，以上。
老師您好：我的品牌聯想有三種構面（態度聯想、利益聯想、屬性聯想），一起對購買意願進行回歸分析，但出現了利益聯想變數被排除，我是點選進入變數，這時候我該如何處理比較好？分開跑數據還是有什麼方法讓他不要被排除？
這就是三種構面（態度聯想、利益聯想、屬性聯想）產生了共線性，您可以檢查一下，這個構面彼此之間，是不是有哪個相關係數特別高？如果是，那就是有高度共線性的疑慮。其實，理應捨棄利益聯想即可，因為代表另外兩個構面已經足以預測依變項，若您想要分開進行，我也是有看過有人如此作為，然而，建議還是指導教授同意再行使。值得一提的是，您可以試試使用AMOS的路徑分析，至少不會有任何變項被排除，可以估計出數值來報告，您或可一試，以上。
老師謝謝你耐心仔細的回答~我受益良多 ^_^
祝您研究順利。
老師您好
想詢問跑線性迴歸分析IV(消息來源)ＤＶ（接受度）但是還想加上調節變量（媒體使用頻率、媒體使用時間）想請問spss該怎麼操作呢？
您好，如果您上述的變數都是連續變項，可以參考以下影片：
一夜。統計學：SPSS如何處理調節效果(利用Dawson檔案)
th-cam.com/video/dhtTsBQAca0/w-d-xo.html
老師您好，看了你的影片覺得很有幫助，
請問最後跑出的表格中如何解釋中間的ANOVA的F值?
F值代表什麼?以及如何用ANOVA驗證顯著差異?
證明顯著差異後，能夠對我的問卷有何幫助?
您好，迴歸分析本身是一種F檢定，
所以會有F值，當F值顯著，
代表底下的迴歸係數或常數必然至少其一達到顯著性。
這與單因子變異數分析（ANOVA）的原理相似，
只是當ANOVA的F值顯著，我們才會進行Scheffe事後檢定，
然後找出各組別至少有其中兩組的平均數有顯著差異。
綜上，迴歸分析也是一樣，當ANOVA的F值顯著之後，
再察看底下的係數表，就會發現至少有其一達到顯著性。
以上。
謝謝老師撥空回覆🙏
您辛苦了🙏
老師問個問題，您說係數中的常數不需要進行關切，但如果我迴歸需要寫出迴歸方程式y=ax+b，是不是就要關切有沒有顯著了呢
您好，其實我的意思是問卷調查的研究通常都是變項之間的關聯性，這基本上只看迴歸係數是否顯著即可，而且社會科學領域一般也看標準化迴歸係數即可知道強度與方向，而標準化係數並無常數項。若您要寫出迴歸方程式，我個人認為是在內文中的一種表達方式，但關注點仍在迴歸係數上，至於常數顯著與否，並不會影響您的研究假設，以上。
回歸分析：最普遍的研究假設檢驗技術。
老師好，不好意思，我 不知道幾年過去了您是否還樂意回答學生的一個問題。在您的例子當中，兩個自變量的係數顯著性都很高。那麼如果您的自變量如果有一個係數大於0.05.會影響到您的R平方解讀結果嗎？ 非常感謝！
不會的。自變項的顯著性不會影響R平方，但自變項的迴歸係數的數值大小會影響R平方，以上。
以下網址有比較詳細的解說：
cht.tw/x/y018y
@@YenkuKuo 衷心感謝老師！！
請問老師統計考驗力及關聯強度，要怎麼操作？
請參考以下網址：
dasanlin888.pixnet.net/blog/post/34469720
G power 下載網址：
www.psychologie.hhu.de/arbeitsgruppen/allgemeine-psychologie-und-arbeitspsychologie/gpower
@@YenkuKuo 感謝老師的解惑..再次感謝
老師您好,
因為我的題目有兩個大section, 例如我想要看是社群媒體影響品牌,還是品牌影響社群媒體
所以我分別做了兩個回歸
但兩個都有顯著性
想請問怎麼判別哪個section更好呢 ?
是要去判別beta值嗎? 多少才算好呢?
謝謝您的幫忙 :)
您好，您的問題「必須」依據理論而定，因為到底誰當自變項或者誰當依變項，不是統計學決定，而是來自於您學科背景當中的理論，或者前人的文獻證據，才有正當性。您所問的例子，若只是把自變項與依變項交換來執行，那麼您會得到完全一樣的迴歸係數，所以無法從此來判斷哪一個迴歸方程式較佳。另外，beta值也不是多大多小才好，而是有無顯著性，以及搭配R平方來看，才能知道整體模型解釋力是否良好，以上提供您參考。
老師您好,首先感謝精闢解析,小弟有個問題,小弟跑多元回歸出來的beta值在0.3~0.18之間這樣算低嗎?雖然我的F檢定p-值為0.00,以上,感謝!
beta值並無絕對標準來判斷高或低，重點在於有無顯著性，另外，F值顯著只是代表迴歸方程式中至少有一個自變項或常數項顯著，並不代表您想檢驗的自變數全部都對依變數有顯著影響，這點一定要特別釐清，以上。
老師您好，如果一個研究構念有五個研究構面為自變項，而另一個研究構念為依變數，但跑出來的研究構面裡面五個只有一個達到顯著性，之後再去看R平方解釋力，解釋力非常低只有0.049，這樣該怎麼辦才好，依照實際狀況作解釋嗎??拜託老師幫幫忙...感謝您
若操作沒錯，就依照實際狀況解釋，事實上，這也是統計學的功能，幫助您找到相對重要或不重要的變項，即使不顯著或者解釋力小，也至少可以知道這五個自變項對於依變項似乎不是這麼關鍵，所以當然還是依照實際狀況解釋，以上。
好的 謝謝老師 感謝您的回覆 辛苦您了
您好!看了您的影片學習到很多!!
目前有操作上的問題，在HLM階層迴歸分析時, 在第一階段自變數想放入性別，年齡，年資，職務，部門，教育程度放入可是跑出來，第一階段都只有跑出年齡
其他的自變數都沒有跑出，試了很多次都沒有成功。請問是我哪裡操作有問題??
謝謝您 (有點急)
您好，首先必須澄清一點，階層迴歸分析並不是HLM，HLM是階層線性模型；然後，您的意思看起來第一層應該是想要放控制變數，如果我的猜想沒錯，您的人口統計變數應該都是名義尺度，這樣的話直接放入確實有可能失敗，建議要先轉成虛擬變數比較好，您的問題我需要看到資料比較好理解，請您將以下資訊寄給我參考，我盡力協助您。
1. 研究假設與研究架構圖
2. 研究變項的構面與題項
3. 完整的問卷題目
4. SPSS檔案
hrdlover@gmail.com
老師非常謝謝您的回覆,已經將相關資料寄給您! 請查收 再次謝謝您!
老師您好 之前在輔仁大學的講課讓我收穫良多
目前使用SPSS的碰到一個問題 我想要一次跑多筆的線性迴歸 並且Y跟X都是同種不同值 請問要如何直接在軟體內操作呢?
您好，我不太明白這句話「Y跟X都是同種不同值」。我試圖舉一個例子，假設X是服務品質，Y是顧客滿意度，您想要對不同性別的消費族群進行迴歸分析，是這樣嗎？如果我猜對了，請您看以下影片，有問題再請留言。
一夜。統計學：名義（類別）變數進行調節作用之迴歸分析
th-cam.com/video/jTXpvQonPI4/w-d-xo.html
@@YenkuKuo 感謝老師回覆 很類似 不過我並不需要名義尺度去界定
若我單純只想用多元迴歸分析70筆資料中(不同的商品)，他們分別的Y(顧客滿意度)與不同因子 X1(服務品質)、X2(商品價格)、X3(製造時間)...
最後得到70筆迴歸結果，請問這樣和名義變數調節的方法是一樣的嗎? 或是說應該用甚麼更適合的方法呢?
@@joelin9816 喔，我想，您可能會需要的是「多元尺度法」或「聯合分析」，雖然這二種技術SPSS也能處理，但我本人實在不會，這應該是比較屬於行銷類的研究方法，或許有空可以請教一下曾祥景教授，他這方面應該會比較熟悉，以上。
@@YenkuKuo 了解 謝謝老師的解析~
老师的视频让我获益良好 有一个小问题想请教 我跑出来的其中一个变量 β系数为赋值 但是p=0.002 这个该如何解释负相关？
有可能您有反向題忘記轉向，亦有可能您的自變項彼此之間具有高度相關，當然，也或許是您的受試者心中所想的概念與理論不符。總之，負相關並非就是不好，而是需要後續詳加解釋，只要合理，都還是很好的研究。
@@YenkuKuo 好的 谢谢您
@@YenkuKuo manova 怎么用 老师
@@zhenyanglyu7102 我的影片有一個叫做雙因子變異數分析，也許可以有點幫助，但MANOVA實非我強項，或許更複雜的技術要請教其他老師。
@@YenkuKuo 非常感谢您 希望有机会当面向您请益~
老師您好，想跟您請教羅吉斯回歸，因為我的x有三大類，請問我可以把各類型的x在上背景資料變項全部一次丟進去嗎? 還是應該依類別分開丟呢?
目前試跑的結果，如果一次全丟R平方值都良好，依類別丟時都小於0.15，很頭痛!!
您好，有關 Logistic Regression 的教學，請您參考：th-cam.com/video/HiSjeUAOKt4/w-d-xo.html
Yenku Kuo 老師您好，非常感謝您那麼快速的回覆！
敝人對於羅吉斯迴歸分析尚未達到可供教學的功力，實感抱歉。
老師您謙虛了，感謝您提供的資料!!
老師您好! 想請教您一下，我的自變數設有性別、年級和學院。但不知為何跑出來的結果只顯示每個自變數迴歸分析總和，卻看不到各個性別、各個年級的迴歸分析的結果，想請問問題是出在哪裡呢?
請問可以截圖讓我看一下嗎？謝謝。
截圖可上傳到以下網址：
imgur.com/
@@YenkuKuo 老師，麻煩您過目一下了，謝謝您!
imgur.com/gallery/rnVfoob
@@yen4685 我看了截圖，發現一些問題，請您參考如下：
1. 性別、年級與學院都是名義尺度，若要投入迴歸分析，應該要轉換為虛擬變數，而且應該是在迴歸分析裡面作為控制變項的角色。
2. 您的截圖中，統計報表顯示很正常，因為您投入的性別、年級與學院，目前都是「單獨欄位」的資料，所以當然只會出現總共三個迴歸係數的結果。
3. 其實性別、年級與學院這種名義尺度的資料，最適合的統計技術應該是獨立樣本t檢定與單因子變異數分析(ANOVA)，分析出來的結果也比較有意義，也較好解釋。
以上。
@@YenkuKuo 老師您好!
1. 想請問一下，老師您的影片中有介紹到如何操作轉換虛擬變數的嗎? 我有看過別的教學影片，但實際操作還是出了點問題，目前不知道該怎麼辦才好!
2. 老師您提到說我的性別、年級與學院都是「單獨欄位」，這有什麼問題嗎? 還是需要把這三個合成一項?! 我看變數資訊裡面有各個年級的標籤，但卻還是只有顯示單個欄位而已，不知道問題出在哪裡。
3. 我有用t檢定與單因子變異數來分析研究對象現況與關聯性，然後想進行預測所以使用迴歸分析，還是說預測的部分不適合用迴歸分析嗎? 我看也有人用多元共線性診斷分析來進行預測，想請問預測用哪個比較適合呢?
@@yen4685 或許可以先參考以下影片，謝謝。
一夜。統計學：如何將名義變數轉換成虛擬變數之後作為控制變項投入層級迴歸分析
th-cam.com/video/Pg4AzcVBUFU/w-d-xo.html
老師打擾您，是否要有p＜.05有顯著性，即代表才有影響？
是的。
另外我想問，beta值為負的，是否代表其對依變數為負向影響？
@@jj-nr6mx 是的。
另外，想詢問變項與變項間有顯著影響，但變項中某些構面對另一變項未達顯著影響以及呈負相關，這樣的結果是正常嗎？
@@jj-nr6mx 當然是正常的，就像A國家與B國家是友好的邦交國，但不代表這二個國家的所有國民彼此之間都會彼此認識或者都是好朋友，以上。
老師您好，請問老師有錄製階層迴歸的影片嗎?還是老師方便用最快的方法教我?
您好，以下兩個影片都有用到階層迴歸，請您參考，謝謝。
一夜。統計學：SPSS如何處理中介效果
th-cam.com/video/dM7ApMGAfz0/w-d-xo.html
一夜。統計學：SPSS如何處理調節效果(利用Dawson檔案)
th-cam.com/video/dhtTsBQAca0/w-d-xo.html
感謝老師!
真的受益良多
请问老师什么时候p
您好，決斷值越大，則P值越小，就越加顯著，如此而已。
老師好抱歉打擾了
請問因為群組數目只有兩個因此不會做事後檢定
這樣是否可以用anova
謝謝老師
其實不是您的事後檢定做錯了，
而是您的「分組水準」中，
可能至少有一組的「人數太少」。
例如說，您想檢查大一到大四的同學對於學校滿意度的差異，
但是其中大三的同學，在您的樣本中只有1人，
對於統計學來說，這簡直無法稱作為「一組」，
所以事後檢定就停止了。
解決的方法可以是這樣：
因為大三的人數實在太少，所以乾脆讓大三與大四的同學整併，
組別就變成：大一、大二、大三以上（大三與大四整併之後的名稱），
如此就能執行ANOVA的事後檢定。
以上的作法我只是舉例，您可以依照您的情形進行調整，
例如大三的人數太少，那就找幾個大三的學生來補充填答，
這樣也是可行的方式，看您的方便。
想問一下 beta 值為負數代表什麼呢?
代表自變數對於依變數是負向的影響。
@@YenkuKuo 這樣就有另一個問題了老師……
在其他分析中，所有自變數對依變項都是正向影響，如：獨立樣本分析，單因子異變，相關分析
這個的話應該怎樣解讀它們呢？
@@wai783936 獨立樣本t檢定、單因子變異數分析不會用到「影響」二字，只會用到「差異」。至於相關分析與迴歸分析的方向如有矛盾，那應該就是代表您的自變數之間可能有共線性的疑慮，解決的辦法就是留下關鍵的自變數，刪除比較不重要的自變數，如此而已。
@@YenkuKuo 如果在撰寫研究論文，有共線性疑慮，對研究結果會帶來什麼問題呢？
@@wai783936 共線性的疑慮，可能代表自變數彼此之間有高度相關，若全部帶入迴歸分析會導致結果的不精確，造成結論與建議的偏誤，當然就無法對實務進行正確的解讀，對社會科學來說是非常大的傷害。
老師您好,我想請問一下 如果我
系數部份 (常數)的顯著性0.866 是代表什麼意思
一般來說，迴歸分析只看自變項有無顯著性，不太需要理會常數的部分。不過，如果真的要講也行，就您的例子來說，就是常數項不顯著，再白話解釋一點，即是常數項與零無異，以上。
老師您好 那代表 我常數的部分為0.866不顯著 但我自變數 顯著性為.000 那我的假說是成立的?
不好意思 郭老師 我又來了 我想請 兩個自變數的共同解釋依變數的變異量為R平方 但今天我想知道這兩個自變數的各自解釋變異量 是在哪裡設定呢 不好意思 再麻煩老師了
我懂您的意思，但其實這個問題不太應該存在，因為既然您將二個自變項與一個依變項形成同一個架構時，就代表您認為這個架構是較為符合事實的意思，應該只能看二個自變項對依變項的整體解釋力。
我不太建議這麼做，不過網路上有人倒是提供了作法，提供您參考看看，謝謝。
迴歸分析-變項各自解釋力（一）
dasanlin888.pixnet.net/blog/post/396797655?pixfrom=related
迴歸分析-變項各自解釋力（二）
dasanlin888.pixnet.net/blog/post/397635853
@@YenkuKuo 真的很謝謝老師，這麼晚還打擾您，因我看到有人這麼做，所以，摸索了好久。不過想請問老師，倘若要比較這兩個自變數對依變數哪個影響力較大，是否也可從t值去做比較呢？
@@劉聖雲 您好，如果「只是比較這兩個自變數對依變數哪個影響力較大」，那就有意義了，而且只要看迴歸係數即可，以上。
@@YenkuKuo 謝謝老師，真的很感謝。祝您平平安安
@@劉聖雲 謝謝，也祝福您平安順心。
老師您好,請問如果報表出來顯著性為.000,是代表p值
顯著性為.000，就是p
老師您好,我想請問一下,為甚麼我回歸的自變項放4個,結果跑出來的表格卻只有出現3個自變數,請問這有可能是甚麼原因?有什麼解決的辦法嗎?
三種可能：1. 您未出現的那個自變數有太多遺漏值；2. 您選到逐步迴歸分析，軟體會自動剔除不顯著的自變項；3. 您的SPSS軟體是20.0 版（非授權版）。若非以上三種情形，請將檔案寄給我，我幫您試試看。我的信箱：hrdlover@gmail.com
請問這和tobit回歸的差別
您好，我對於Tobit迴歸分析並不瞭解，不過上網查詢之後，發現Tobit迴歸的依變數是二元變項，而我的這部影片介紹的不論是自變項還是依變項都是連續變項，我想這點是很不一樣的。至於Tobit迴歸分析如何使用，再請您詢問其他較為專精的老師，祝您順心，謝謝。
@@YenkuKuo 謝謝
老師您好，
請教您一個問題，
我的迴歸分析數據跑出來R平方的解釋量的非常低(都不到10%)，這個現象可能的原因有什麼呢?有什麼方法能改變這個狀況嗎?
解釋量這麼低是否不好做後續的解釋?
您好，請問您的迴歸分析是簡單迴歸分析還是多元迴歸分析？一般來說，我們會先看迴歸係數的顯著性，若有達到顯著，才去看R平方。所以，若您的迴歸係數有達到顯著性但是R平方很低的話，可能代表您選擇的自變數不是最合適的，或許有其他更好的自變數沒有被考慮到。即使如此，也沒有關係，還是依照迴歸分析的結果去解釋，不論解釋力為何，都還是可以進行結論，惟用字淺詞需要保守一點，以上。
老師，我的迴歸是多元迴歸分析，顯著性為.000，但以構面來看，八個構面只有兩個構面有顯著，且解釋力不高，所以還是可以依其結果解釋嗎？
當然還是可以解釋，而且除了解釋兩個有顯著性的自變項之外，最好也能解釋另外六個自變項為何不顯著，可能發生不顯著的原因是什麼，與過去研究不一樣的地方在哪裡。通常，不顯著的解釋，會比顯著的解釋，使用更多的文字與篇幅，可以寫得更多，以上。
好的，謝謝老師的建議！
我的好像也是遇到这种情况。是不是好的结果不一定是非要显著的呢。比如对A大学的教育质量进行学生满意度调查，目的在于探讨人才的养成效果。收集到的A的数据，发现学生满意度很高，所以就不再需要通过提高满意度来影响因变量，所以在A大学，教育质量满意度对人才养成效果不显著。同时，同样的问卷对B大学也做问卷调查，确发现有显著性，那么可以解释称A大学人才培养效果好，继续保持，B大学有些不足，需要改善呢？
老師好，我想請問以聲望為例，有8個問項，要做怎樣的動作才可以綜合得到企業聲望的數值？
th-cam.com/video/9bB77e-eE1I/w-d-xo.html
老師您好：想請問您影片中聲望有1.2.3....，是怎麼變成最下面的企業聲望的呢？
謝謝老師
一夜。統計學：如何使題項成為變數
th-cam.com/video/9bB77e-eE1I/w-d-xo.html
謝謝老師！
請問老師 若有實驗三重複的數據 怎麼進行迴歸分析呢?謝謝老師
您好，實驗設計的處理實在非我專長，盡可能請教學校老師為宜，不過，原則上任何迴歸分析都是要確定自變項與依變項，如果確認之後，後續其實都很簡單了，祝您順心。
老師您好，如果我的自變項有顯著性，但變異數分析的顯著性低，這該如何解釋呢？
是否可以貼報表給我看一下呢？謝謝。
老師，但是要如何貼表給您呢？
@@tine9021 您可以使用螢幕截圖之後，上傳到這個網站，然後再貼網址給我，謝謝。
imgur.com/
@@tine9021 您好，我個人覺得是因為「樣本數太少，自變項太多」所造成的偏誤，造成這個迴歸分析的結果有點奇怪，建議您多蒐集一些樣本再試試。當然，請教一下指導教授也是很好的策略，以上。
Yenku Kuo 😃老師，感謝你耐心回覆，謝謝
老師您好：看了你的介紹，有將論文資料跑出，但數據的呈現，似乎有些問題，不知是否可請你協助解答?
1.R平方之值都過低，皆未達0.3，如此是否表示這份問卷數據無法做參考
2.最後判斷是否有調節作用?是看斜率變化，但我一開始是負斜率，經過交互作用後，斜率卻變成正，這樣正確嗎?
謝謝老師!
您好，最近很忙，所以我有點忘記是否有回覆過您，在此提供我個人淺見。
1.
社會科學的論文R平方並沒有要求一定要很高，相對來說，R平方只有0.3或0.4是很常見的。
2.
調節作用本來就是影響斜率變化，斜率經過調節之後由正轉負或由負轉正都是可能發生的現象，代表您的調節變項真的很強，扭轉了原本的直接效果，然而，這樣的調節效果是否符合理論與文獻，這就要請您加以判斷了，以上。
thank you !!!
老師您好，我想請問一下，就是我幸福感兩個子構面對情緒勞務進行迴歸分析時，一個構面有顯著，另一個構面沒有顯著，可是在分開分析時，兩個子構面卻有顯著，這是正確的嗎？ 又該以哪個為主？ 謝謝老師
分開跑都很容易顯著，但是，這並不符合真實，因為人的內心態度同時擁有這兩種子構面，應該會一起作用才是，所以，我個人覺得一起放入迴歸分析才是正確的作法。另外，您一起跑的時候，兩個構面只有一個構面有顯著，另一個不顯著，可能代表您兩個構面的相關性太高了，所以有共線性的問題，只是說因為您這兩個構面都是幸福感衍生的，所以有高度相關或許還算合理，以上。