統計學的小知識

定距型數據（Scale）、定序型數據（Ordinal）、定類型數據（Nominal）

Mean(平均數):
數學定義： 一組數據的總和除以這組數據個數所獲得


Geometry Mean(幾何平均數):
數學定義：n個變量值連乘積的n次方根。


Median(中位數)：
數學定義：將一組數據按大小順序排列，處在最中間位置的一個數，左右各有50%數據


Mode(衆數）
數學定義：在一組數據中出現次數最多的數叫作這組數據

Std. Deviation  標準差／標準誤差

Variance 方差   ，Variance＝Std. Deviation X Std. Deviation

Range 極差 ，最大值－最小值

Chi-Square 方卡檢測

Pearson Chi-Square 皮爾遜卡方值

對卡方值進行檢驗，若是卡方檢驗的結果不顯著，則不能拒絕原假設，即兩變量是相互獨立、互不關聯的，若是卡方檢驗的結果顯著，則拒絕原假設，即兩變量間存在某種關聯，至因而如何關聯的，這要看列聯表中數據的分佈形態。

Covariate 協變量

R Square 迴歸模型的解釋程度,值通常在0到1之間,若是值爲0.89,則說明你這個迴歸模型能解釋89%的樣本

t 統計值是用來判斷參數的顯著程度的，通常狀況下T>2則說明這個參數顯著，也就是說對模型的貢獻量比較大，是不能夠剔除的參數。

F 爲F檢驗的值,F檢驗主要是解決方差分析,F=能夠解釋的偏差（組間偏差）/不能解釋的偏差(組內偏差)
df1 爲樣本個數,df2 爲變量個數
Sig 爲F檢驗得出的p值

vif  方差膨脹因子（Variance Inflation Factor，VIF）：是指解釋變量之間存在多重共線性時的方差與不存在多重共線性時的方差之比。容忍度的倒數，VIF越大，顯示共線性越嚴重。經驗判斷方法代表：當0<VIF<10，不存在多重共線性；當10≤VIF<100，存在較強的多重共線性；當VIF≥100，存在嚴重多重共線性

Bivariate Correlations 二元相關性

effect size 效應值