【張小樹】評論

卡方檢定常用的應用有三大類, 分別是適配度檢定(good-of-fit test), 獨立性檢定(testof independence)和同質性檢定(test of homogeneity)。當我們想了解某一個變數是否與某個理論或母體分配相符合時, 就可以使用卡方檢定的應用之一, 「適配度檢定」, 適配度檢定的內容是一個變數, 因此, 也稱為單因子分類(one-way classification) 檢定。 卡方的適配度檢定是取樣本的觀察值和母體的期望值作比較, 而卡方值愈大, 代表觀察值和期望值差異愈大, 當卡方值超過某一個臨界值時, 就會得到顯著的統計檢定結果。

【Ella Chan】評論

待討論

【Peiyu Zou】評論

一、結構方程　　很多社會、心理等變項，均不能準確地及直接地量度，這包括智力、社會階層、學習動機等，我們只好退而求其次，用一些外項指標(observable indicators)，去反映這些潛伏變項。例如：我們以學生父母教育程度、父母職業及其收入(共六個變項)，作為學生家庭社經地位(潛伏變項)的指標，我們又以學生中、英、數三科成績(外顯變項)，作為學業成就(潛伏變項)的指標。　　簡單來說SEM可分測量(measurement)及潛伏變項(latent variable)兩部分。測量部分就是求出六個社經指標與社經地位(或三科成績與學業成就)(即外顯指標與潛伏變項之間)的關係：而潛伏變項部分則指社經地位與學業成就(即潛伏變項與潛伏變項間)的關係。　　指標(外顯變項)含...