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Author: search.filters.author.Fur-Hsing Wen

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    追蹤資料分析中隨時間變動解釋變項平減之研究
    (國立臺灣師範大學, 2015-03-??) 溫福星; Fur-Hsing Wen
    利用多層次模式或是階層線性模式進行重複觀測資料的分析，如果個體層次解釋變項包含隨時間變動解釋變項時，在個體層次方程式對它不平減或是總平減所獲得的迴歸係數是一個偏誤的結果，因為這個隨時間變動的解釋變項具有追蹤與橫斷面的資料特性，對個體層次結果變項的影響可以拆解為互斥的組間迴歸係數與組內迴歸係數，因此，必須利用組平減並將組平均數置回截距項方程式方能獲得正確的估計結果。但在不平減、總平減與組平減三種方法下都加上組平均數置回截距項方程式，在隨機截距模型下則會獲得等價的估計結果。本研究整理出這些平減方法之間的統計關係，並利用實徵資料示範分析各種模式，說明之間的差異與等價關係，最後提出研究的結論與建議。
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    重複觀測量數之分析：多群體多變項線性成長模式的估計
    (國立臺灣師範大學, 2012-03-??) 溫福星; Fur-Hsing Wen
    本研究利用「台灣教育長期追蹤資料庫」的一般分析能力與數學分析能力的四波調查結果，配合男、女學生樣本進行多群體多條追蹤資料的線性成長模式估計。在考慮重複觀測資料誤差項在不同時點的變異數非同質與不同時點間的共變數非獨立情況下，以及男、女學生的不同成長軌跡，將誤差項結構設為無限制結構，利用虛擬變項交互項法與虛擬變項多樣本法同時估計不同性別、不同能力的線性成長軌跡變化。由於全部追蹤資料樣本存在遺失值的情形，本研究以階層線性模式（hierarchical linear modeling, HLM）軟體對完整資料2,806位學生進行分析，其估計結果發現，在完整資料的兩條成長軌跡模式中，男、女學生誤差項共變異數矩陣結構相同，但線性成長軌跡不恆等。除此之外，本文並對競爭模式比較的結果在文章最後進行討論並提出相關的建議。