在實驗研究中，研究者通常會採用何種統計方法，將實驗組與控制組之間的變項差異予以排除？
(A)共變數分析
(B)變異數分析
(C)迴歸分析
(D)因素分析

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統計： A(777), B(294), C(96), D(58), E(0) #343645

詳解 (共 2 筆)

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不能用隨機分派的方式分派受試者至各組，各組原本可能就有差異，因此採統計控制的方法（共變數分析）將影響依變項的因素加以排除

壹、變異數分析（ANOVA）

n變異數分析（ANOVA）是一般線性迴歸模型的特例，最常用來分析由實驗所蒐集的資料。

n檢定某特定因子(例如價格)或處理(例如新藥)對於應變數(銷售或治癒率)的影響(效果)。

　　例子：比較實驗組新藥和對照組舊藥的治療率是否有顯著差異

n因子或處理通常是離散數值(不連續，如高、中、低)
n可同時檢定多個因子對於應變數的影響，以及因子間的交互作用 p在線性關係中，若兩變項之關係是完全相關時（r=1正相關或r=-1負相關），X與Y的關係呈一直線，兩變項之觀察值可以完全被方程式所涵蓋，其中b為斜率， a為截距，代入X可求得Y，代入Y可求得X，無須預測。
p但是當兩變項間的關係未達到完全相關時（r¹±1），X與Y的關係是分佈在一個區域內，無法以一條直線來表示，而必須以最小平方法來求取一條最具代表性的線，此線稱為最適線（best-fit line）或迴歸線（regression line），再利用迴歸線來預測因果關係。
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因素分析的應用
1. 找出潛在因素
2. 篩選變數
3. 對資料做摘要
4. 由變數中選取代表性變數 (在因素中挑選一個變數使用)
5. 建構效度
6. 做資料簡化 (相關性高的變數，僅需選取一個做代表)
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找出共有的,並把差異排除
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