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簡單來說:

一、因素分析：簡化行為的描述，也就是將原先的多個測驗題目簡化、找到共同因素→了解測驗中能有效測量的因素有哪些→測出構念效度

問卷調查中有很多題目，這時我們做因素分析，因素分析可以告訴你哪些題目的相關性比較高，然後你就可以為那個因素命名，就有可能可以減少變數的數量。

例子：我們發現問卷中「喜歡出去玩、喜歡拍照、喜歡交朋友」這幾個題目的相關高，那我們可能把他簡化成性格外向程度

二、迴歸分析：比較兩種東西是否有相關性→可以算出y=ax+b的模型→用於預測

會有一個像這樣的圖

例子：檢驗月考與學測成績是否有相關，若有高度相關，則可以用月考成績去預測學測成績

三、變異數分析(ANOVA)：檢驗兩個以上的母群平均數有沒有相關

例子：不同學校的學生身高的平均數有無相關

因素分析

找出共同因素或潛在因素

(獲得『建構效度、構念效度』)

迴歸分析

探討單一自變數及依變數 (連續變數)之間的關係

變異數分析

比較多組之間的平均數差異，若組別效果顯著的話，則會進行事後比較確認各組的差異情形



自變數：自己能控制的

依變數：被影響的