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Endnote X4 功能預覽

今天看到 EndNote 的網站公佈了 EndNote X4 的新增功能,真令人期待啊!感覺才用 EndNote X3 沒多久,新版就出了,有許多不錯的功能。

  • PDF 匯入:可以直接丟進 PDF 檔,EndNote 幫你找出這筆書目。這相當於: Zotero: 丟入PDF,自動擷取書目 ,可見 Zotero 確實給 EndNote 不少壓力。
  • 整個 PDF 資料夾匯入:就是上個功能的進階版,把整個資料夾丟入
  • 搜尋 PDF 內容:匯入的 PDF 檔也可以搜尋了。
  • APA 6th 完整支援
  • 文獻 edit 與 manage 界面整合
  • Hyperlinks between in-text citations and related references in the bibliography。在線上出版的時候,讀者可以點 citation,就跳到最後面的 reference,這真的是超方便的!
  • 加強 EndNote Web

簡介在這:http://www.endnote.com/enx4info.asp

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Stata: 產生累積次數分配

網友問到:「哈囉,想請教版主有關STATA的問題,如果我想產生一個新變數,而這個變數為另一個變數的累積次數分配,應該怎麼寫此一指令呢?用ta X(變數) 可以得知變數分佈情況,後學所學的指令可能不足,故想請教版主是否知道? 謝謝」

首先,先使用一個資料庫:

sysuse auto, clear

tab 一下結果:

1.png

之後先產生次數分配:

bysort rep78: gen freq = _N

檢查一下結果:

list rep78 freq in 1/20

2.png

這還只是該值的頻率而已,還不是累積次數分配。如果要作累積次數分配,還得加工一下。

by rep78: gen cumfreq = _N if _n == 1

這一行是說,rep78 每一個值的第一筆資料,cumfreq 的值都設為 rep78那個值的次數。如果是該值的第二筆,那就會設成missing。結果如下圖。

3.png

接著下一步,就是把這些值加起來。

replace cumfreq = sum(cumfreq) if !mi(rep78)

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中介變數(mediator)與調節變數(moderator):一句話分清楚

「老師,我的 conceptual framework 有一個 mediator 和一個 moderator……」

我問:「你知道兩個的差別嗎?」

他想了很久:「都是在影響變數之間的關係?」

對了一半。但如果寫進論文,這個「一半」會讓方法段整個站不住腳。

中介變數與調節變數示意圖

中介變數(Mediator):解釋「機制」

Mediator 回答的問題是:IV 為什麼能影響 DV?透過什麼路徑?

舉個例子:

  • 使用 AI 寫作工具(IV)→ 降低認知負荷(Mediator)→ 提升寫作表現(DV)

「降低認知負荷」就是 mediator——它說明了 AI 工具如何影響學習的過程,是 IV 到 DV 的中間橋梁。

簡單說:Mediator 解釋機制,回答「怎麼來的」。

測試 Mediation 的步驟(Baron & Kenny, 1986)

要確認 mediation 是否存在,需要依序確認四個條件:

  1. IV → DV 有顯著關係(沒有這個,mediator 就沒意義)
  2. IV → Mediator 有顯著關係
  3. Mediator → DV 有顯著關係(控制 IV 之後)
  4. 放入 mediator 後,IV → DV 的係數減小(完全 mediation:降為不顯著;部分 mediation:係數仍顯著但變小)

⚠️ 現代研究多用 Bootstrap 法(如 PROCESS macro)取代 Baron & Kenny 步驟,更直接測試間接效果(indirect effect)的信賴區間。

調節變數(Moderator):解釋「條件」

Moderator 回答的問題是:IV 對 DV 的影響,在什麼情況下更強?更弱?對誰有效?

舉個例子:

  • AI 工具對寫作表現的影響(IV → DV),是否因學生的先備知識高低而不同?

「先備知識」就是 moderator——它不解釋機制,而是說明這個效果的邊界條件

如果你熟悉 ANOVA,moderator 其實就是交互作用(interaction)。

簡單說:Moderator 解釋條件,回答「對誰、在什麼情況下有效」。

一句話分辨兩者

Mediator = IV 透過什麼影響 DV(機制)
Moderator = IV 對 DV 的影響在什麼條件下改變(邊界)

你的研究問題就決定了你要用哪個:

  • 想解釋「為什麼有效」→ mediator
  • 想知道「對誰有效、什麼情況下有效」→ moderator

怎麼選:Baron & Kenny (1986) 的建議

這篇被引用超過 40,000 次的論文提供了一個務實的判斷原則:

  • 如果 IV 與 DV 之間的關係很穩定、很強→ 用 mediation 解釋它怎麼發生的
  • 如果 IV 與 DV 之間的關係不一致、有時強有時弱→ 先看 moderation,找出邊界條件

💡 如果兩者都想研究,就是 moderated mediationmediated moderation,進階但也更完整。

延伸閱讀

Baron, R.…

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Stata: 比對部分字串變數

在作問卷時,有時候問題是 short answer,放到資料庫的時候會用一個字串來表示。如果假設我有一個變數,裡面是問受試者以後想要從事什麼行業,那就會出現五花八門的答案。
1.png
這時候可以作的,就是利用虛擬變量。假設答案裡面不管任何地方,只要出現 lawyer 的,你的 dummy 值為1,沒出現的則為 0。作法很簡單,只有一行而已:
gen dummy = strmatch(lawyer, "*lawyer*")
strmatch 是字串比對的指令,括號中的第一個變數是我的變數名字,第二個變數是要比對的字。但因為我設的規定是:不管 lawyer 出現在變數任何地方都可以,所以在此字串前後都加上了 *。那因為這是字串,所以最外面要加上””。
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如何分析前、後測: 殘餘改變分數 (Analysis of Pre-test Post-test: Residualized change score)

在很久很久以前我寫了一篇文章:如何分析前、後測: 進步分數(Analysis of Pre-test Post-test: Gain scores),利用進步分數 (gain scores,亦有人稱simple change model) 來作分析只是一種分析前、後測的方法而已。 另一種分析前、後測的方法則是 residualized change score (中文有人翻:殘餘改變分數),聽起來很 fancy 的名字,其實觀念很簡單,就是將 pre-test 的成績當作是共變數 (covariate) 放到你的方程式裡面。如果你本來是想作 ANOVA ,但想要用這種模式來作,那就會變成 ANCOVA (analysis of covariance),把pre-test 當作是共變數即可。如果原本是想作迴歸分析 (regression),那迴歸的公式會如下: Post-test score = b0 + b1 * Pre-test score + b2 * 其它變量 那這兩種模式有什麼不一樣呢?有的,這兩種方式問的問題不一樣。 如果是 simple change model,那你問的問題是:不同的兩組人之間是否在某件事的經驗上有不同程度的改變。換言之,你想要測試:兩組人之間,平均經驗的改變是否存在差異。 如果是 residualized change model,那你問的問題是:當控制了一開始的經驗之後,在第一組的人是否比第二組的人改變更多。 當然,有時候也有一些現實考量。統計學家指出:如果是 observational study,應該不要用 ANCOVA 或 residualized change model,而是用 simple change model。因為一開始的起點可能因為其它沒觀測的變數 (unobserved variables) 而影響。 如果是隨機分組並在 intervention 前作了 pre-test,這時候用 residualized change score 比較合適。 這裡只是簡單地介紹一下,至於詳細的內容與其它分析方式,有不少專書都涉及這方面,請大家自行翻閱。如有不足或疏漏,還請大家幫忙補充。 延伸閱讀Statistics: Gain scores vs.

如何分析前、後測: 殘餘改變分數 (Analysis of Pre-test Post-test: Residualized change score) Read More »

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