78.某研究者在問卷資料蒐集後，想分析「教師心理資本對教學投入的影響 」，下列何種分析方法是比較適當的選擇?
(A)迴歸分析
(B)典型相關
(C)區別分析
(D)簡單相關

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統計： A(2940), B(804), C(235), D(557), E(0) #217318

詳解 (共 10 筆)

#191857

簡單相關是指"X"和"Y"之間的關係，"心理資本"和"教學投入"變項間相關性高低。

回歸分析是指"X"對"Y"是否有影響，"心理資本"對"教學投入"影響性的大小。

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#401616

迴歸分析----主要關鍵字  → 預測、影響(我是這樣記的)
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#529141
(B)典型相關:"X"與"Y"皆有多個變數
(D)簡單相關:"X"與"Y"各只有一個變數

而區別分析的主要目的則是在了解「群體間的差異」，先以區別變數建立區別規則(函數)，再對個體分類，以預測每個個體屬於不同群體的機率。

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#887083
影響是回歸 關係是簡單
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#1253887

相關分析  表示  Y  和  X  的  互相  依賴程度 迴歸分析  表示  Y  對  X  的            依賴程度

題意 「A對B」，所以是迴歸

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#1328724
相關是共變關係沒有因果回歸責是因果關係
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#190929
迴歸分析（Regression Analysis）是一種統計學上 對數據進行分析的方法，主要是希望探討數據之間是否有一種特定關係。迴歸分析是建立因變數Y（或稱依變數、原文為：response variables, dependent variables）與自變數X（或稱獨變數，原文為predictors, independent variables）之間關係的模型。
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#3980158
補充

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#191858
簡單相關和回歸分析都是屬於同一家族（求關係家族），只是深度不同，所以會讓人容易混淆。
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#191852

只查到這ㄍ.....難道是因為迴歸較能說明複雜的概念嗎 ??

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相關性分析 : 分析A與B之間是否有關係 , 例如A增加B跟著增加---正相關 , A增加B減少---負相關 , A增加B沒影響---無相關性

迴歸分析 : Y=X1+X2+....XN+E , 其中Y代表預測值 , X1,X2...XN代表可能影響Y的變數 , E代表誤差值 .

迴歸分析主要使用於經由了解X1,X2...XN的表現來預測Y

相關性分析主要分析A.B彼此間是否有關

通常相關性分析為迴歸分析的一個小觀念,因為迴歸分析中的X1...XN都為獨立性所以經由相關性分析剔除重複的X值(如X1與X2具高度正相關),則我們可取Y=X1+X3+...XN(其中X2因為與X1為高度正向關故剔除)


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私人筆記 (共 1 筆)

私人筆記#4228049
未解鎖
典型相關："X"與"Y"皆有多個變數簡...

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