有人問：老師您好，請問當我分割檔案並且進行線性迴歸分析後，報表於首欄出現「警告：分割檔中沒有使用XXX(←依變數檔名)依變數的有效觀察值。無法計算統計量」，可能的問題是來自於原始data嗎？ 謝謝您。 我的回答：應該是您的樣本經過分割之後，某些樣本的依變項欄位沒有數值，所以SPSS無法分析，請確認分割檔案之後，每個樣本的 raw data 是否有缺漏？
Paternoster, R., Brame, R., Mazerolle, P., & Piquero, A. (1998). Using the correct statistical test for the equality of regression coefficients. Criminology, 36(4), 859-866. 該論文的862頁之公式(4)。
+barry0958 如果您的指導教授沒有特別要求要「一起處理」中介與干擾作用，那您就分開處理，好比拆成兩個研究架構；若是您想要「一起處理」中介與干擾作用，若請參閱一下Dr. Hayes 提出的 process 作法，下載 process 的外掛模組，然後查閱 Dr. Hayes 的 Template 中有哪一個圖形與您的研究架構類似，再加以選擇套用即可。
老师太棒了，谢谢老师这么用心的视频教程，讲的太好了，一万个赞赞
找超久相關資料，老師的影片讓我茅塞頓開！！！！！太感謝了
謝謝您的收看，祝您順心。
老師，謝謝您的分享，真的拯救了陷在論文統計困境中的我，大大謝謝
您好，謝謝您的觀看。我本來想要回覆您，若是調節變數（名義尺度）超過二組，那就必須比較多次，一次只能執行二組之間的比較，例如：北部、中部、南部，那就只能分別去比較：北部VS南部、北部VS中部、中部VS南部，這是此種統計分析目前唯一的比較方式，希望對您有所助益，以上。
@@YenkuKuo 謝謝老師
老師您好，看了你的教學受益良多，對於學生的論文非常實用，謝謝老師
老師您好，想請教以下問題：
1. 若調節變項是三組以上的類別變數，那麼在兩兩比較迴歸係數時，需要做Bonferroni correction來校正p值嗎?
2.因老師的教學影片只有性別和主動性人格兩個自變項，所以將性別做為調節變項，顯然就是探討性別和主動性人格的交互作用，那假設我要納入更多自變項(ex.年齡、教育程度)，以影片中的做法用性別分層然後做回歸，這樣是代表性別與哪個變項間的交互作用?換個問法，如果我想要探討性別、主動性人格、年齡、教育程度以及性別和主動性人格的交互作用，以上五個變數對幸福感的影響，那作法上要怎麼調整?
不知表達是否清楚?麻煩老師了非常感謝
有人問：老師您好，請問當我分割檔案並且進行線性迴歸分析後，報表於首欄出現「警告：分割檔中沒有使用XXX(←依變數檔名)依變數的有效觀察值。無法計算統計量」，可能的問題是來自於原始data嗎？ 謝謝您。
我的回答：應該是您的樣本經過分割之後，某些樣本的依變項欄位沒有數值，所以SPSS無法分析，請確認分割檔案之後，每個樣本的 raw data 是否有缺漏？
老師想問，如果自變項是類別變數也可以轉換為虛擬變項用這個方法調節嗎？另外轉換為虛擬變項後，是否也需要進行Ｚ分數轉換，謝謝。
不好意思，我不確定自變項是類別變數的調節作用如何進行。但如果您的自變項是類別變數，調節變數也是類別變數，而且依變數是連續變數的話，您是否考慮二因子變異數分析會比較方便？以上只是我的猜測，因為您的問題有點超出我的能力範圍，希望您多請教實驗設計專長的師資，祝順心。
有網友問道：「老師您好，因為參考老師的另一部影片後想請問，為何當調節變項為名義尺度時，無法採用此方法，是否有相關的文獻提到此兩者的不同呢？謝謝老師。」
我的回答：「假設某調節變項為Z，自變項為X，依變項Y，使用迴歸分析來執行調節作用時，其原理都是將Z區分成兩個組（例如高分組與低分組），然後去觀察高分組與低分組狀態下，X對Y的影響是否有所不同，如果有顯著不同，那麼就宣稱Z為X與Y之間的調節變項；那麼，當Z為連續變項時，我們自然要找一個方法來區分兩個組，一般來說是Z平均數加上一個標準差為高分組，Z平均數減去一個標準差為低分組，然而，當Z為名義尺度時，要區分兩個組通常就是用名義本身的概念來判定，例如性別、國籍、種族等等，這些名義都是無法用數字來計算高分或低分的，所以就只能分別去算這些名義組別各自的迴歸係數，然後去檢定這些迴歸係數是否有顯著差異，來判定調節效果是否存在。」
老師您好，如果將名義變項轉為虛擬變項，是否一樣可以將其與跟自變項相乘，丟入模型中看看交互作用的效果為何?
老師您好，如果自變數是類別變數，調節變數跟依變數都是連續變數，應該使用哪種方式呢?目前找遍所有研究，還沒看到這種假設QQ，不知道該如何是好，因此來跟您請教，謝謝您
一般來說，迴歸分析最好使用的還是全部都是連續變項之間的關係，
若是自變項或依變項為類別變項，我個人都覺得比較複雜一點。
依變數若為類別變項，還可以使用羅吉斯迴歸分析，
至於自變項為類別變項的情形，真的要執行只有將其轉變為虛擬變數才能進行。
但是您的問題又牽涉到調節變項，
這已經超出我所能夠處理的範圍。
我個人淺見認為應該不太適合再使用迴歸分析了，
應該考慮實驗設計的統計技術比較好，
但實驗設計非我擅長，建議請教生物統計專長的老師較佳。
@@YenkuKuo 非常謝謝老師的您的回覆🙏
@@吳怡萱-x4n 沒有幫上忙，不好意思，希望您能找到更好的解決方案，祝福您。
@@YenkuKuo 不會不會，非常感激老師花時間回覆，覺得很感動，不然一直往這方面尋找解答，浪費很多時間了，真的謝謝您
调节因素如果不是性别是年龄分组改用什么方法
同樣的方法，只是多比較幾次而已，以上。
不用用Zvalue 那个回归方法 用这个分组回归就可以是吧
老師，請問如果非標準化迴歸係數顯著差異分析組別超過兩組(如：以年齡別），請問如何運用chris's calculator這個檔案試算z值？謝謝
老師老師，請問如果常數那排不顯著，下面性別對過去顯著，這樣是代表顯著嗎？
是的，是顯著的，而且通常不會看常數的顯著性，因為並不重要，以上。
@@YenkuKuo 謝謝老師，太幸運了😁祝您週末愉快
老師好，謝謝您的講解 請問在進行Fisher Z test 後於兩個名義組別之回歸係數發現為不顯著時應該如何解釋抑或可進行其他檢驗呢?
其實不顯著的話，就是代表這個名義尺度「並不會」造成自變數與依變數關係的變化。您可以使用獨立樣本t檢定去分別檢視這個名義尺度在自變數與依變數的平均數是否有所顯著差異，以上。
老师，您好！请问如果调节变数为类别变数但是有多个名义尺度（比如企业大中小规模用123代替），是否仍可以按照您这个方式来处理？
您好，可以的，只是最後在比較三組的非標準化迴歸係數時候，需要比較三次（大 VS 小、大 VS 中、中 VS 小）。
老師您好~~
請問若我的類別中,其中男生跑迴歸未達顯著性,女生有達顯著性的話,我還要繼續用老師的方法去判定兩群組之非標準化迴歸係數是否有顯著差異嗎?謝謝老師
還是需要的，因為男生未顯著但有可能已在顯著邊緣，女生有顯著卻也許P值只略小於.05，所以使用 Fisher's Z 檢定之後還能顯著的話，才更有證據去說明性別在斜率之間的差異，更有說服力。
一個調節變項共五組，若直接分割檔案再將自變項和依變項丟進去，會直接跑出五組，請問要怎麼把它變成兩兩比較～
是將原本變數重新編碼成不同變數然後轉換成兩個其他變成系統遺漏，再將他們分割後，但跑出來會是三個，原本兩個+一個系統遺漏嗎，但測出來會跟一次放五個一樣結果
假設分割檔案之後出現5組，分別為A、B、C、D、E組，目前的作法只能各自兩兩比較，也就是C5取2，一共要比較10次，換句話說，需要重複此影片的動作10次，以上。
@@YenkuKuo 謝謝您的回覆，但剛剛跑spss發現將一個變項本身有5類分割後會直接變成五個，再去跑回歸也會出現五個，請問要怎麼把他們拆開來兩個兩個跑
@@andrealin8600 您好，不需要拆開兩個兩個來跑，就直接出現五組迴歸即可，然後再自己決定比較的順序，總共要比較10次，如此而已，以上。
@@YenkuKuo 了解了！謝謝您的耐心回覆～
老師您好，想請問您我的自變數與依變數都是SEM中的潛在變數，即會有兩題以上的題目來衡量該潛在變數，若要做迴歸分析，是否可將該潛在構面下的測量題目加總平均來代表該潛在變數，然後作迴歸分析檢驗干擾效果呢?
您好，在統計學的角度上，自然是可行的，而且，用迴歸分析來檢驗調節效果也比較方便一點，若您的指導教授沒有特別要求的話，我認為使用迴歸分析來檢驗調節效果還比較簡易，以上。
非常感謝老師的回覆。不好意思，想再請教老師一個問題，老師有一部教學影片是使用process來分析干擾效果，想請問老師templete中的干擾變數，可以使用類別變數嗎，還是它裡面的樣板中都需要是連續變數
您好，其實PROCESS的影片我只是示範作用，主要是告訴大家有這樣的一個外掛模組可以使用，但據我所知，PROCESS似乎還是比較針對連續變項的處理，尤其是非常奇形怪狀的研究架構，至於能否適用於類別變數，我也沒有把握；如果您的研究架構沒有很複雜，指導教授也不反對的話，建議您使用這部影片的方法，反而會比較容易得到結果，以上。
非常感謝老師的解惑!!
請問影片提及要大於1.96才會顯著，那請問大於1.96顯著性怎麼區分? 像是p值
z>1.96 是達到0.05的顯著水準
z>2.58 是達到0.01的顯著水準
z>3.29 是達到0.001的顯著水準
請問老師，假設我想研究一個題目是燒燙傷住院時間的預測因子，變因可能選了燒傷面積，燒傷分級(輕度，中度，重度)，像是燒傷分級這種變因如果轉換成1,2,3這樣也算是類別類的變因而要轉換成虛擬變數嗎，還是因為她有嚴重順序可直接帶入
補充一下燒傷分1,2,3,4分類方式是根據燒傷深度決定
您好，「輕度、中度、重度」的等級，看起來的確是名義尺度，所以就統計方法而言，的確適用於本段影片教學的方法；但至於是不是可以預測您想要的因子：「住院時間」，這是您專業領域才能判斷的部分。
老師您好，想請教當類別變項作為調節變項時，有需要將其"標準化"再進行分析嗎? 謝謝老師!
您好，調節作用的檢測法有很多種，但我只會最簡易的方式。您所說的標準化，我通常使用在調節變項為連續變數的時候，但在類別變項這裡我尚且不清楚標準化的意義，所以我認為並無需要，以上。
@@YenkuKuo 謝謝老師您的回應!
不過在此有另一問題想請教老師，由於我的研究中有三個類別變項作為調節變項，因此我建立了2個虛擬變項(DUMMY CODE)，想請問建立完虛擬變項後還需要再分割一次檔案嗎?
不知道建立完虛擬變項後應如何進行調節效果的分析，謝謝老師!
老師好: 老師請問虛擬變數 (數值內容只有0或1)，也可以使用您影片中所傳授的方法嗎?
不好意思，虛擬變數的處理我不在行，尤其是您的自變項與依變數原本是屬於名義尺度的時候，更是要謹慎小心，我建議您的問題請教計量經濟學、財務金融或生物統計專長領域的教授會比較恰當，以上。
老師您好，想請教進行預測使用迴歸分析要加入控制變項，SPSS是要按哪些按鍵? 如果加入控制變項是採用多元階層迴歸，還是..?
您好，控制變項其實也是一種自變項。
使用多元階層迴歸分析時，將所謂的控制變項置入第一層的地方；然後，第二層才開始置入您研究中定義的自變項，如此便可按下確定來檢視統計報表，以上。
老師您好，如果我的調節為連續變數(涉入程度)，請問我也能用這個跑嗎?
或著我那些地方選項可以改呢??
請老師為我解答~謝謝你~
您好。既然您的調節是連續變數，那您應該參考以下影片的作法。
一夜。統計學：SPSS如何處理調節效果(利用Dawson檔案)
ruclips.net/video/dhtTsBQAca0/видео.html
老師您好我無法下載您所說的軟件再則於回歸分析節作用中利用excel所畫出的比較干擾作用卻跑不出圖示可否請問哪個步驟有遺漏嗎
您好，請問是哪個EXCEL無法下載？若是畫不出圖示，那可否截圖讓我瞭解一下？謝謝。
老師您好，想請問若是自變項為多個群組比較，例如教育程度：低、中、高，是否是採取兩兩比較？即低與中是否顯著差異，中與高是否顯著差異，低與高是否顯著差異，這樣的方式？
是的，目前只有這樣的做法，以上。
非常謝謝老師迅速回覆！另外還有一個問題，但我回覆在該教學影片下，這樣以後觀看的人比較好找是否有類似的問題，我發問在SPSS如何處理調節效果的影片中，還請老師再幫忙解答！並且在這裡謝謝老師用心錄製這麼多影片，對我的論文撰寫有非常大的幫助！（包含AMOS驗證性因素分析、中介、SPSS PROCESS介紹、信效度介紹等等都非常受用）想請問老師是否還有更多課程可以上，希望能有機會學習更多相關知識！
謝謝您的肯定，如果能夠幫助到您真的感到榮幸。我自己當學生的時候，這些技術都摸索了非常久，後來逐漸明白操作之後，發現其實可以在不太需要完全知道統計原理之下的前提進行統計分析，當然這必須感謝統計軟體日益先進之緣故，同時，我自己也是有很多老師與前輩給予指點與提攜，所以為了感恩與回饋，就把所知有限的操作步驟分享給大家，希望能夠幫助到一些初學者或入門者。統計學還是很博大精深，我目前所知也極為稀少，不過，大概我現在知道的內容都已經錄製影片了，若有更新的心得，我也會繼續製作教學影片的，再次謝謝您的收看與支持，希望您能多分享給有需要的人。
老師您好！非常謝謝您的解說
我下載第四步的excel後，需要輸入密碼才能編輯，想請問有提供密碼嗎？
謝謝您。
其實我不是原作者，所以沒有密碼，而且應該不需要密碼，只要更改指定區域，其他地方本來就不需要變動的，以上。
@@YenkuKuo 謝謝您的回覆，目前用google sheets開啟顯示view only，而用Excel依舊需要密碼，我想也許是原作者有鎖起來了。
想請教您資訊欄中的 goo.gl/um6w1I 也可以用來計算Fischer Z嗎？有點進去但不知道如何使用及解讀，謝謝老師！祝您有美好的一天：）
@@joannechiu9461 EXCEL應該要下載到電腦硬碟之後，再填入自己的數據來使用。
至於goo.gl/um6w1I 這網址裡面有很多小工具，有無Fisher Z就可能要稍微尋找一下了。
老師您好，感謝您的講解。
我想請問一下，如果用amos做調節效用檢驗，可以按照階層回歸的思路去做嗎？
1.
想用AMOS執行調節效果，且調節變項為連續變數：
一夜。統計學：AMOS如何處理潛在調節效果
ruclips.net/video/J1nP2wX-r50/видео.html
2.
想用AMOS執行調節效果，且調節變項為名義變數：
一夜。統計學：如何在AMOS進行多群組比較分析
ruclips.net/video/eVhn756jV00/видео.html
您好，其實我不太清楚所謂「AMOS調節效用檢驗並按照階層迴歸的思路」是什麼意思，若您有看到相關論文使用，請提供給我，我會參考看看，謝謝。
老師您好，關於第四點(判定兩群組之非標準化迴歸係數是否有顯著差異)，網路上的該檔案Correlation (1)似乎已經不存在，想請教老師還可以到哪裡去下載該檔案
您好，我也是經過您告知才知道連結失效了，不過您可以參考此網址，可以線上幫您算出數值。 goo.gl/um6w1I
謝謝老師
老師您好，想請問我想比較三個不同情境的樣本A.B.C(即類別變數有3組)在連續變數D的高低差異，然後再以涉入程度(連續)作為調節變數。假設是高或低涉入程度會有不同效果，高涉入的情況A.B.C的D不會有不同，低涉入的情況A.B.C的D會有不同。D以及涉入程度都有問卷題目衡量，這樣算是調節效果嗎? 是要照您這個影片的方式做嗎? 還是是跑2 Way ANOVA之後再用多重比較法呢? 或是有其他方法? 謝謝您
假設：
A、B、C分別為北區、中區、南區，
D為滿意度，
E為涉入程度。
先定義何謂高E與低E，製造出「高E與低E」之名義組別，
再使用「A、B、C」名義組別 與 「高E與低E」名義組別，
對於D進行二因子變異數分析。
以上作法，並非唯一解答，僅供參考。
謝謝老師回答，很有幫助
老師您好，您的意思是如果二分類變量編碼成1與2的話，或者2與3，etc.就不能直接執行回歸了嗎？必須編碼成0或者1才可以執行回歸分析是嗎？
您好，請問您聽到的是影片中哪一段話？按理說，編碼只是代號，並非一定要指定某個數字，只要使用程序正確即可，以上。
謝謝您老師，您真是太好了^^
老師您好
假如干擾變數的平均收入對依變數有顯著影響，這樣要怎麼去分辨哪一個範圍的收入對依變數有較大的影響?
+施佳妏 您的平均收入是類別尺度還是連續尺度？
若是連續尺度，其實還是可以用轉換為Z分數，
然後以交互作用項的方式來進行調節作用。
（參考：ruclips.net/video/dhtTsBQAca0/видео.html）
若您的平均收入是類別尺度，例如分為「高收入」與「低收入」的話，
那一樣使用本段影片的方式來處理即可。
當然，您也許有可能分成「高收入」、「中收入」、「低收入」三組，
那您就必須進行三次的比較。（高VS低、高VS中、中VS低）
那您的平均收入是連續尺度而您想要轉換成類別尺度，
有以下幾種作法：
1. 平均數以上的歸類為「高收入」，小於平均數的歸類為「低收入」。
2. 中位數以上的歸類為「高收入」，小於中位數的歸類為「低收入」。
3. 以平均收入的73百分位數以上者歸類為「高收入」，而27百分位數以下者歸類為「低收入」。
老師您好，我想請問如果我的論文要引用此方法去檢定類別變數的調節效果，請問有適當的引用文獻嗎? 謝謝您
Paternoster, R., Brame, R., Mazerolle, P., & Piquero, A. (1998). Using the correct statistical test for the equality of regression coefficients. Criminology, 36(4), 859-866.
該論文的862頁之公式(4)。
謝謝老師~
老师，您好， 新年快乐。 我还想问您下，z值叫做fisher z 吗 具体怎么些哦
是的，Fisher's Z，理解正確。
老師，你好，我想問一下如果含有控制變量，做線性迴歸分析，這樣的話是不是應該做層次分析，比較罕有控制變量的情況和不含控制變量的情況
使用層級迴歸分析是正確的，不過，我覺得不需要比較「含有控制變量的情況和不含控制變量的情況」，因為有控制變量的存在，就一定要置入控制變量，以上。
老師您好~ 想請問您若我的自變數多於兩個(因此為複回歸的模型)的話，該怎麽去判定兩群組的非標準化回歸係數是否有顯著差異呢? 謝謝您!
+芷芷王 若是您使用SPSS，那麼還是可以用影片中所提到的EXCEL進行檢定，一次就只檢驗「一個自變項對依變項」的關係是否達到顯著性的差異，然後反覆多次，即能分別瞭解兩個類別群組在每一條線段關係上面是否有顯著差異。
老師好，想請問若本身H1就無法支持，調節作用H2是否就是不支持，調節是否就不用去分析了呢?
您好，即使H1不成立，H2仍須檢定，因為調節效果成立與否只看是不是顯著影響斜率，至於H1本身是否成立並非調節效果檢定的條件。
老師，不好意思請問一下
＂依學術理論上來說，自變數一次輸入五個比較合理＂請問跟一次輸入一個有什麼區別？解釋上會有什麼不同？
一次輸入五個較合理的原因為何＠＠
謝謝您
自變項如果能一起輸入當然是比較合理的，因為在日常生活中，這些自變項是「同時」存在人的內心裡的，而且，同時將自變項輸入，統計學也會估計這些自變項彼此之間的相關性，會有相對準確的計算力。相對而言，一次輸入一個就沒有上述優點，但有時為了方便，大多時候也都允許分開討論，以上。
了解 謝謝老師=)
老師，您好，謝謝您詳細的解說，我想詢問萬一當跑出來的結果，只有男性顯著，而女性卻不顯著時，這樣仍然算是具有調節效果嗎？
若經過EXCEL表的Z檢定後有呈現顯著，那麼就是有調節效果，以上。
感謝老師，我了解了!!!
老師您好，我想問的是，如果再跑迴歸時需要控制住其他的變項，也是全部都丟進自變項的那欄嗎? 還是要以階層迴歸逐步丟進去的跑? 有，若調節變項是已經自行分組過的，是不是在跑迴歸時還要再丟原始的進去呢? 謝謝老師
若有控制變項，建議使用階層迴歸分析，將控制變項丟在第一層，然後再依序丟入其他變數。另外一個問題就是如果您的調節變項是性別的話，在分割資料之後「不可」再將性別置入迴歸分析中。
謝謝老師的回覆。那如果自變項及調節變項都是類別的話，也可以是用這個方法嗎?
只有調節變項是類別變項的時候，才可以用這個方法。如果自變項是類別變項的話，我個人是比較不傾向進行迴歸分析，要是真的非進行迴歸分析不可，請將類別自變項轉變成虛擬變項，請您自行搜尋轉換虛擬變項的方法。我個人還是不建議類別自變項拿來進行迴歸分析，您可以再與指導教授討論看看，是否有更好的方式來處理。
好的，沒問題，謝謝老師。
老師:
當因變數與自變數都是類別數據,可以用此方法嗎?謝謝!! (我這二類都是0,1編碼)
不好意思，在下能力有限，只要是依變項為類別變項者，我都不熟悉，但我想您可以去查詢有關邏輯斯迴歸分析（Logistic regression），應該會有幫助，以上。
老師,您太客氣了，我在您的影片中學到很多,我都逐一在練習中，只是我的資料都是0,1類別，我嘗試慢慢試。感謝您的回覆.真的很感謝您分享這些影片,受益很多.
老師您好，如果想要了解性別的是否在人格與倦怠之間有調節作用，我有多個自變數（五大人格），想請問我是每個人格各做一次調節作用的迴歸分析嗎？還是自變數能一次輸入五個？因為跑出來的結果不太相同，不曉得差異在哪裡，謝謝老師
依學術理論上來說，自變數一次輸入五個比較合理，但是統計實務上若一次輸入多個自變數，也許只有其中幾個自變數會顯著。我個人認為，先以一次輸入五個自變數為考量，若是解釋上出現困難，再嘗試以一次輸入一個自變項的分析方法來處理，以上。
老師 請問如果非標準化係數跑出來是負數，需要絕對值再輸入Fisher z嗎？還是連負值一起輸入？謝謝您
感謝您的影片，對於學生幫助許多，更謝謝您有耐心的一一回答學生的疑問！
迴歸係數本來就允許有負值的，當然是連同負值一起輸入，以上。
請問老師若為大於２組的分組（例如：收入細分為１２組），請問在利用excel進行Fisher z檢測時，該怎麼在表格中輸入？
另外想請問若調節變項為連續變項（例如：工作時數，年齡）要怎麼進行調節作用的統計呢？謝謝您
1.
名義尺度細分成多組，就只能兩兩相比，比較多次才有辦法知道結果。
2.
連續變數作為調節變項時，請參考以下影片：
一夜。統計學：SPSS如何處理調節效果(利用Dawson檔案)
ruclips.net/video/dhtTsBQAca0/видео.html
老師您好~
若是調節變項有兩個以上的組別(例如有不同的實習場域，包含了:大專、社區、醫療單位、中小學以及其他共5組)是否也可以使用這個方法呢?
您好，只要您的理論與文獻有所支持，那麼您有幾個調節變項當然都可以進行。要注意的是您的調節變項愈多，這些調節變項彼此之間很可能也會相互影響，最後要如何解釋或進行結論必須是要謹慎思考的問題。
老師您好，想請教binomial regression 是否也適用於Chris's calculator 計算迴歸係數的差異?
您好，有關於依變項為名義尺度的調節作用，我個人沒有處理過，所以實在不能肯定，請多包涵，謝謝。
老師您好！看了您影片真的收穫良多，這裡有些問題我無法釐清很想請教您，
請問老師，如果Fisher Z值的絕對值沒有大於1.96是不是在研究中就不能宣稱這兩組分類有顯著差異?
還是Beta值有差異，繪製出的兩條線性方程式斜率不同，就能宣稱有調節效果?
謝謝老師!
您好，Fisher Z值的絕對值必須大於1.96才能在研究中宣稱這兩組分類有顯著差異，因為這是嚴謹的作法，有檢定值才有統計的意義，若是單純只看斜率的數字大小，那其實只是倚賴視覺的主觀，並非科學。不過，我個人似乎也有看過有人單純比較斜率的大小，所以端視您的研究對於統計學的嚴謹要求而定了，祝研究順心，以上。
謝謝老師快速給予回應！另外可以請問老師，若自變數有多個，用這種比較群組的方法跑，自變數對依變數要一個一個跑，還是一次把多個自變數丟進去？謝謝老師！！
這是很好的問題，我個人認為判斷的方式如下：
1. 如果只是普通的多元迴歸分析時，請將多個自變數置入迴歸式。
2. 如果是比較群組的方式，可能一個一個自變數分別執行，會比較方便後續討論。
不過，其實多元迴歸分析採取多個自變數一起丟進去，是比較符合統計上的考量，也較為貼近實務，
但是，自變項彼此的關係也會相互影響，如果自變項數目太多，可能有點複雜，
所以，請您斟酌判斷，兩種方式都可嘗試。
謝謝老師熱心指導！！！我懂了！
由於不是本科學生，對細項的操作原理不是很瞭解，再次謝謝您的回覆！
老師好，
真的太謝謝您的教學影片了！！好清楚！又很好理解！！！太厲害了！！
讓碩士生看到一座燈塔阿阿阿～～
然後想請教您一個問題，請問您影片裡研究架構的主動性人格，是類別變項還是連續變項呢？
因為我們在跑我們的分析時，我們的自變數是類別變項，所以想問問看您，這樣跑起來比較不會有錯：Ｐ
謝謝您：）
+彭仁柏 謝謝您的肯定。我影片中的主動性人格是連續變項，所以，若您的自變數是類別變項，需要先轉換成虛擬變數，才能執行迴歸分析；不過，若您的自變數（類別變項）只有兩種類別，那麼您將它編碼為0與1的話，就可以不用轉換為虛擬變數而直接執行迴歸分析。
老師您好，您的意思是如果二分類變量編碼成1與2的話，就不能直接執行回歸了嗎？必須編碼成0或者1才可以執行回歸分析是嗎？
老師您好!!
我的垢面有中介+干擾
該怎麼處理?
謝謝老師
+barry0958 如果您的指導教授沒有特別要求要「一起處理」中介與干擾作用，那您就分開處理，好比拆成兩個研究架構；若是您想要「一起處理」中介與干擾作用，若請參閱一下Dr. Hayes 提出的 process 作法，下載 process 的外掛模組，然後查閱 Dr. Hayes 的 Template 中有哪一個圖形與您的研究架構類似，再加以選擇套用即可。
您好，我搜尋不到您錄影檔所說的Chris's calculator V.1.2. 請問可以去何處取得? 謝謝!
這部影片的說明裡面就有備用網址，請自行下載即可，謝謝。
reurl.cc/y2Oey
老師好，如果是連續變項的話，要怎麼樣把它分成高低分組？我想要比較兩條回歸係數的差異，同樣也是用這個方法來做嗎？謝謝
您好，連續變項要分成高低兩組在技術上是可行的，只是看您用哪一種基準點來劃分比較好解釋，劃分之後，就使用本影片的步驟進行即可。有關連續變數如何切分為高與低二組的方法，可以參考以下影片。
一夜。統計學：項目分析
ruclips.net/video/IoPtVGm_z_s/видео.html
@@YenkuKuo 謝謝老師。我目前有兩條線的斜率（用Process跑出來的干擾效果），可是不太確定要如何切割高低分組，是用百分50%，還是跟項目分析一樣用前27後27？我最主要的目的是比較兩條迴歸線的斜率是否有差異，要算一個t值，可是不太確定如何計算。
@@111nyg 若是已經有了兩條線的斜率，那就直接代入本影片的EXCEL小工具來計算，就可以知道是否斜率有差異。
@@YenkuKuo 謝謝老師，我好奇的是為什麼在另一個干擾變項時，幸福感（依變項）不用轉標準化，自變項和依變項都要裝Z分數。我發現依變項轉了標準化Z，就會劃不出圖。因為我發現有轉換後的，和沒有轉換後的，我的斜率數字會有差別。那中介考驗變項需要轉換嗎（雖然影響沒有干擾來得明顯）？
@@111nyg 標準化轉換的用意在於避免共線性，調節效果檢驗過程中，依變項並沒有與任何變項結合與相乘，理論上不會有嚴重共線性的疑慮就不用特別處理依變項了。
中介效果的檢驗過程中，因為都沒有任何變項相互組合與相乘，所以也比較不會有嚴重共線性的問題，所以毋須標準化。