那個才是影響依變項最多的自變項？以SPSS實作解釋型多元迴歸 / Interpreting Multiple Regression Analysis in SPSS

在進行研究的時候，我們常常會想知道到底是什麼因素影響到依變項(例如社經地位、收入、學習成效)的多寡。為此，我們會收集很多種自變項，像是年齡、收入、打字速度、前測成績、認知風格、認知負荷、學習時間等多種變項資料，想要以此來分析到底是那些自變項對依變項影響程度較大。這時候我們可以採用多變項分析中的多元迴歸分析，以解釋型的多元迴歸分析來看各個自變項的影響程度。以下我僅整理邱皓政老師所著的「統計原理與分析技術：SPSS中文視窗版操作實務詳析」這本書中例子進行介紹，詳細多元迴歸原理請去找書來看吧。

用捷徑直接開啟FTP/SFTP站台：FileZilla指令列功能 / Open FTP/SFTP Site via Shortcut: FileZilla ’s Command-line arguments

如果常常要開啟FTP或SFTP站台的話，不妨應用FileZilla Portable的指令列參數中的「--site="0/站台名稱"」來建立捷徑，以後就能快速開啟FTP/SFTP站台囉。

小樣本的卡方檢定：費雪爾正確概率檢定 / Fisher’s Exact Test: An Example

本學期在教卡方檢定的時候，一併研究起小樣本時SPSS時常使用的另一種卡方檢定「費雪爾正確概率檢定 (Fisher's exact test)」。這是一種用於2x2列聯表、行列的總數不超過20個、有細格期望值小於5的情況下所使用的無母數檢定法，可分析兩組類別資料之間是否有顯著相關。我翻找了許多書籍跟網頁，最後找到Ina Parks S. Howell的統計課講義「Fisher’s Exact Test: An Example」對費雪爾正確概略檢定有最詳細的介紹。內容不多，但還挺好理解的，那我就根據講義的內容，把計算過程整理一下吧。

區間估計不用再查表了！信賴區間計算器 / Confidence Intervals Calculator

區間估計是學習推論統計的第一道關卡，但是計算區間的門檻卻相當的高。計算區間估計時，要知道資料適用的分佈、各種分佈對應的誤差範圍的計算公式、並搭配z分佈或t分佈的查表等技巧，儘管如此，這些步驟其實也只是機械化的動作已，用人腦來算其實是挺沒效率的一件事情。

因此，我參考深入淺出統計學的公式與範例，以JavaScript製作了一份純網頁版本的信賴區間計算器。當任何研究使用想要從樣本來推估母體參數時，都可以用這個信賴區間計算器來計算母體參數可能位於的區間。

準實驗研究之統計控制法分析：共變數分析的SPSS操作 / Apply Statiscal Control to Quasi-Experimental Design: Analysis of Covariance in SPSS

共變數分析是數位學習領域的準實驗研究法很常用到的一種分析方式。共變數分析所處理的資料一般是具有前後測的樣本統計量、對不同組別的後測平均值進行比較的方法。本篇是我在研讀吳明隆老師與涂金堂所著的「SPSS與統計應用分析」第16章「共變數分析」之後，節錄資料及操作方法的筆記。

用RSS訂閱YouTube：YouTube頻道網址轉RSS連結 / Get an RSS Feed for a YouTube Channel

想要追蹤YouTuber的最新影片一定要打開YouTube嗎？其實YouTube也提供了RSS連結的方式供人訂閱影片喔。我參考「How to Get an RSS Feed for a YouTube Channel」這篇的做法，製作了一個「YouTube頻道網址轉RSS連結」，這樣就能在自己喜歡的RSS閱讀器上追蹤YouTuber的最新影片了。

訂製Facebook分享連結：Facebook 分享連結產生器 / How to Share to Facebook with Custom Parameters: Facebook Share Link Builder

作為一位網站管理者，總是希望使用者可以更容易地將網站訊息分享到Facebook上。除了使用AddThis或SumoMe之外，我們也可以直接使用網址來開啟分享到Facebook的功能，還能夠客製化引言、圖片、網址標題、網址介紹、網站標題等資訊，讓使用者分享訊息更為搶眼喔！

我參考「Share to Facebook with custom parameters」這篇的做法，製作了一個「Facebook 分享連結產生器」供大家使用，讓大家也能夠提升社群媒體的整合力吧！