關聯分析範例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

量化研究法(二)：統計原理與分析技術(二版)

為了解決關聯分析範例的問題，作者邱皓政 這樣論述：

　　量化研究法第二冊《統計原理與分析技術》分成〈基礎統計原理〉、〈平均數考驗〉、〈關聯分析〉三篇，共十七章。內容圍繞在各種重要統計方法的原理說明，並搭配SPSS最新版本進行示範演練，原理闡述深入淺出，演算公式定義完備，範例具體務實，操作步驟顯明易懂，結果解釋說明完善。 　　深入討論各種變異數分析方法：提供實驗研究最完備的原理說明與分析指南。 　　系統介紹相關與迴歸方法：整合傳統與當代最新的迴歸應用，說明「中介」與「調節」的概念與分析策略。 　　統計原理的闡述完整清晰：配合SPSS最新版本操作示範，理論與實務兼備，為研究者與學員之必備專書。 　　系列叢書體系完整：引導讀者循序漸進建立量化

研究能力，是學術研究與高階量化分析人員養成之最佳教材。   作者簡介 邱皓政 　　現職    國立臺灣師範大學管理學院教授     　　學歷    美國南加州大學（University of Southern California) 哲學博士（Ph.D.），主修心理計量學（Psychometrics）。     　　經歷    曾任教於國立中央大學、國立交通大學、輔仁大學、世新大學等校，並曾擔任美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）神經醫學研究中心統計分析師、教育部訓育委員會助理研究員、臺灣心理學會祕書長、華南師範大學客座教授、北京中國科學院訪問教授。     研究興趣與專長    研

究興趣為統計方法與應用技術、組織行為、人力資源管理、心理測驗學、創造力與組織創新，專長議題為結構方法與多變量統計方法。     　　著作    曾發表中英文期刊與研討會論文百餘篇，著有《結構方程模式》、《量化研究法一：研究設計與資料分析》、《量化研究法三：測驗原理與量表發展技術》、《多層次模式與縱貫資料分析》、《潛在類別分析》、《統計學原理》等專書。       第一篇　基礎統計原理 第01章　統計學概論 　1.1 前言 　1.2 統計學發展的脈絡 　1.3 統計的基本元素 　1.4 統計學的分類 　1.5 結語：真的有這麼難嗎？ 第02章　描述統計與圖表 　2.1 前言 　2.2

次數分配 　2.3 集中量數 　2.4 變異量數 　2.5 偏態與峰度 　2.6 統計圖示 　2.7 SPSS 操作示範 　 　 範例 2.1 次數分配與描述統計的操作示範 　 　 範例 2.2 預檢資料的操作示範 　2.8 結語 第03章　機率、分配與標準分數 　3.1 前言 　3.2 機率原理 　3.3 機率分配 　3.4 標準分數 　3.5 SPSS 操作示範 　 　 範例 3.1 機率分配的操作示範 　 　 範例 3.2 Z 分數的操作示範 　 　 範例 3.3 T 分數的操作示範 　3.6 結語 第04章　抽樣與估計 　4.1 前言 　4.2 抽樣與抽樣分配 　4.3 估計 　4

.4 SPSS 操作示範 　 　 範例 4.1 平均數的區間估計 　 　 範例 4.2 百分比的區間估計 　4.5 結語 第05章　假設考驗 　5.1 前言 　5.2 假設考驗的基本原理 　5.3 假設考驗的決策方法 　5.4 平均數假設考驗 　5.5 類別變數假設考驗 　5.6 SPSS 操作示範 　 　 範例 5.1 單一樣本t 檢定 　 　 範例 5.2 單因子χ2 檢定 　5.7 結語 第二篇　平均數考驗 第06章　平均數差異檢定 　6.1 前言 　6.2 平均數差異檢定的原理 　6.3 t 檢定的基本假設 　6.4 SPSS 操作示範 　 　 範例 6.1 獨立樣本t 檢定 　

　 範例 6.2 相依樣本t 檢定（重複量數設計） 　 　 範例 6.3 相依樣本t 檢定（配對樣本設計） 　6.5 結語 第07章　變異數分析 　7.1 前言 　7.2 變異數分析的基本概念 　7.3 效果量與檢定力分析 　7.4 多重比較 　7.5 變異數分析的基本假設 　7.6 SPSS 操作示範 　 　 範例 7.1 單因子變異數分析 　7.7 結語 第08章　多因子變異數分析 　8.1 前言 　8.2 多因子設計的原理 　8.3 單純主要效果檢驗 　8.4 多因子變異數分析的圖示 　8.5 型I、II、III、IV 平方和 　8.6 SPSS 操作示範 　 　 範例 8.1 二

因子變異數分析（完全獨立設計） 　8.8 結語 　附錄：以SPSS 語法進行單純主要效果考驗 第09章　相依樣本變異數分析 　9.1 前言 　9.2 相依樣本設計的原理 　9.3 相依樣本設計的效果量 　9.4 多因子相依樣本變異數分析 　9.5 球形假設問題 　9.6 SPSS 操作示範 　 　 範例 9.1 重複量數單因子變異數分析 　 　 範例 9.2 配對設計單因子變異數分析 　 　 範例 9.3 完全相依設計二因子變異數分析 　9.7 結語 　附錄：以SPSS 語法進行單純主要效果考驗 第10章　混合設計變異數分析 　10.1 前言 　10.2 混合設計的統計原理 　10.3 拉

丁方格設計 　10.4 SPSS 操作示範 　 　 範例 10.1 混合設計二因子變異數分析 　 　 範例 10.2 拉丁方格分析 　10.5 結語 　附錄：以SPSS 語法進行單純主要效果考驗 第11章　共變數分析 　11.1 前言 　11.2 共變數分析的特性 　11.3 共變數分析的統計原理 　11.4 共變數分析的應用議題 　11.5 SPSS 操作示範 　 　 範例 11.1 單因子共變數分析 　 　 範例 11.2 二因子共變數分析 　11.6 結語 第三篇　關聯分析 第12章　類別變數分析 　12.1 前言 　12.2 類別變數的列聯表分析 　12.3 類別變數的關聯係數

　12.4 順序變數的關聯係數 　12.5 SPSS 操作示範 　 　 範例 12.1 類別變數關聯分析 　 　 範例 12.2 順序變數關聯分析 　12.6 結語：關聯係數的比較 第13章　相關與迴歸分析 　13.1 前言 　13.2 相關分析 　13.3 其他相關係數 　13.4 迴歸分析 　13.5 SPSS 操作示範 　 　 範例 13.1 相關分析 　 　 範例 13.2 淨相關與部分相關分析 　 　 範例 13.3 簡單迴歸分析 　13.6 結語 第14章　多元迴歸 　14.1 前言 　14.2 多元迴歸的統計原理 　14.3 多元迴歸的執行程序 　14.4 多項式迴歸分析 　

14.5 SPSS 操作示範 　 　 範例 14.1 解釋型迴歸分析 　 　 範例 14.2 預測型迴歸分析 　 　 範例 14.3 階層迴歸分析 　 　 範例 14.4 曲線迴歸分析 　14.6 結語 第15章　虛擬變數迴歸 　15.1 前言 　15.2 虛擬變數迴歸原理 　15.3 單因子（k = 2）虛擬迴歸 　15.4 單因子（k > 2）虛擬迴歸 　15.5 多因子虛擬迴歸 　15.6 SPSS 操作示範 　 　 範例 15.1 單因子虛擬迴歸 　 　 範例 15.2 二因子虛擬迴歸 　15.7 結語 第16章　交互作用與調節效果迴歸 　16.1 前言 　16.2 交互作用迴歸的

基本原理 　16.3 混合自變數迴歸 　16.4 SPSS 操作示範 　 　 範例 16.1 交互作用迴歸（連續調節變數） 　 　 範例 16.2 交互作用迴歸（類別調節變數） 　16.5　結語 第17章　中介效果迴歸與路徑分析 　17.1 前言 　17.2 中介效果迴歸分析 　17.3 調節式中介與中介式調節 　17.4 路徑分析 　17.5 SPSS 操作示範 　 　 範例 17.1 中介效果分析範例 　 　 範例 17.2 調節式中介效果分析範例 　 　 範例 17.3 路徑分析範例 　17.6 結語 附錄 　附錄A：常態分配累積機率與尾機率對照表 　附錄B：t分配臨界值與顯著水準對

照表 　附錄C：F分配臨界值與顯著水準對照表 　附錄D：χ2分配臨界值與顯著水準對照表

關聯分析範例進入發燒排行的影片

應用田口方法與機器學習於抽油煙機降噪優化之數值研究

為了解決關聯分析範例的問題，作者謝字品 這樣論述：

　　本研究針對某市售抽油煙機使用計算流體力學套裝軟體Fluent分析其內部速度、壓力及聲場之特性，其中噪音部分係使用Ffowcs Williams-Hawkings聲場方程式計算其氣動噪音，且輔以Broadband Noise Source Model來觀察其聲場變化。在以實驗數據來驗證所採用之數值方法後，乃分析所得之模擬結果並據以進行其性能優化。　　本研究以抽油煙機之風機渦殼厚度、渦舌角度及渦舌位置為研究參數，以風機出口風量以及噪音為目標，利用田口方法進行優化得出一優化構型，同時也利用機器學習進行優化得出另一優化構型，最後將兩種優化構型與原始構型進行比較。在利用田口方法進行優化的過程中可發

現渦殼厚度對風量及噪音影響皆是最為重要的參數，其最終結果顯示利用田口方法進行優化得出之構型比原始構型風量提升0.88%，減噪1.25%；而利用機器學習進行優化得出之構型因目標值(出口風量、噪音)係各採0.5權重計算，以致與原始構型相比，其風量雖下降0.28%，但能減噪4.02%，得知採機器學習優化之方式在整體性能之提升上，較田口方法優化之方式為佳。