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因素分析樣本數的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
因素分析樣本數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦向後千春,冨永敦子寫的 今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學! 和林隆儀的 論文寫作要領(4版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站因素分析注意事项——因素分析的样本量得多少 - 知乎专栏也說明：样本 量就是样本中所包含的单位的个数，即抽样单位数。样本量直接影响抽样误差、调查的费用、调查所需的时间、调查访员的数量以及其他一些重要的现场 ...
這兩本書分別來自楓葉社文化 和五南所出版 。
國立陽明大學 公共衛生研究所 林逸芬所指導 蔡傑瑞的 樣本數與變項數對探索性因素分析之影響 （2017），提出因素分析樣本數關鍵因素是什麼，來自於因素分析、樣本數、變項數。
而第二篇論文國立勤益科技大學 流通管理系 吳文明所指導 陳映竹的 應用ANP評估小型車購買決策之研究—以上班族女性為例 （2010），提出因為有 網路分析程序法、購車、消費者購買決策理論(EKB Model)的重點而找出了 因素分析樣本數的解答。
最後網站112年1月住宅價格指數微幅上升0.04% - 台南市政府則補充：現行業界或新聞媒體有自行使用實價登錄資料進行數據統計，並發布臺南市房價趨勢相關之新聞稿，然進一步觀察發現，各種統計分析受限於樣本特本特性未作 ...
今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!
為了解決因素分析樣本數 的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：
～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 那麼，要如何從
「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ ◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 Part 1高度相關，還是低度相關？ 統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定
幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 統計關鍵字►相關矩陣、因素分析
新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資
訊素養能力。 本書特色 ◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 ◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 ◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。
樣本數與變項數對探索性因素分析之影響
為了解決因素分析樣本數 的問題，作者蔡傑瑞 這樣論述：
因素分析是一種利用觀察變項來量化影響這些觀察變項的抽象概念的統計方法，這些不可或難以觀測的抽象概念被稱為潛在共同因素，而觀察變項與潛在共同因素的相關程度則被稱為因素負荷。實務上在健康研究中因素分析模式經常被利用來探索可能的共同因素或作為降維度的工具。由於許多生物或臨床醫學領域的觀察變項的收集經常耗時費力，樣本數並無法大量累積，樣本數與觀察變項數目對模式估計結果的影響是值得探討的議題。在不同樣本數情境下，不同因素負荷估計方法及不同因素選取標準的表現仍有待研究。 本研究進行統計模擬研究，評估不同總樣本數、不同變項數目、不同選擇因素標準、及不同估計因素負荷的方法等情境下因素分析結果。本研究考
量低高兩種不同的因素負荷情境，分別是0.6和0.8。比較主因素法和最大概似估計法兩種因素負荷估計方法下，使用特徵值(eigenvalue)大於1，解釋變異比例大於0.8，和指定潛在因素數目三種選擇潛在因素數目的方法，在不同樣本數和觀察變項數對於因素分析的結果之影響。 從本研究的結果可以看到，隨著樣本數的增加所有的指標都會改善，但在樣本小時，總樣本數、觀察變項數、及參數負荷高低會共同影響選出正確因素數目的結果。在高參數負荷(0.8)的情境下，在總樣本數大於54且觀察變項大於9個的情況下可以選出正確的因素數目，然而在低參數負荷(0.6)的情境下，總樣本數大於54且觀察變項需大於12個的情況才
可以選出正確的因素數目 。當觀察變項較少的時候，使用最大概似估計法估計因素負荷仍然可以選取到正確的因素數目。但是在相同樣本數下，主因素法通常會有比較好的指標表現。整體來說，在三種潛在因素數目選擇方法中，使用特徵值大於1的標準會比起以解釋變異量>0.8為標準更容易選出正確的因素數目。在 選出正確因素數目後，參數估計與真實模式相關的程度與因素負荷及總樣本數有關。若看整體相關指標，使用主因素法估計時，在低真實因素負荷時，總樣本數要達144以上才達到高度相關，但在高真實因素負荷時，總樣本數36以上即符合高度相關。在總樣本數54以上時，無論是高或低參數負荷，發生錯誤相關的比例(真實模式無相關的參數負
荷, 卻估計成有相關)就很少了。在高參數負荷時總樣本數在36以上、在低參數負荷時則需要總樣本數在144以上時，發生錯誤無相關的比例(真實模式有相關的參數負荷, 卻估計成無相關)即降到很低。
論文寫作要領(4版)
為了解決因素分析樣本數 的問題，作者林隆儀 這樣論述：
一直以來，我們都誤解論文寫作要領了！ 想要對它有正確的理解，你需要有全新的視野！ ●最佳論文寫作工具書。 ●本書提供一套簡易可行的論文寫作方法，好讓初學者得以迅速進入寫作情況，將視論文寫作為畏途的心態，轉換為一種喜悅與成就感，讓學生都在「知其然，亦知其所以然」的薰陶下，順利完成論文寫作。 寫論文經常有「書到用時方恨少」的感嘆嗎？ 跟著本書的好撇步，讓你下筆如有神助！ 本書定位為「引導論文寫作的工具書」，以淺顯為經，以實用為緯，聚焦於要領，輔之以實力，以幫助初學者迅速進入寫作狀況為目的。全書按照一般學術論文的章節結構順序，逐一介紹各章節的意義
、原理、功用、內涵，以及該寫些什麼，該如何寫等要領，輔之以作者所發表論文的部份實例，期望幫助初學者更容易掌握寫作要領，順利完成論文寫作。書後附錄附有兩位指導學生現身說法所寫的兩篇「論文寫作心得」，以及作者所發表的四篇論文全文供參考。
應用ANP評估小型車購買決策之研究—以上班族女性為例
為了解決因素分析樣本數 的問題，作者陳映竹 這樣論述：
隨著女性的經濟能力提高，女性購車能力也逐年上升。本研究應用分析網路程序法建構「女性選購汽車評選模式」，以提供一般車商參考。首先，本研究收集國內外相關文獻，彙整購車評估屬性，並設計第一階段專家問卷，找出汽車評估屬性，共32項，其次進行第二階段之女性購車評估屬性問卷，共有效問卷141份，經本研究分析整理之信度Cronbach`s α值為0.915，KMO值為0.831，再用因素分析法將25個變數濃縮為6個因素，共可解釋全部變異之65.020%，分別命名為安全性、服務、外觀、經濟性、配備、舒適性；第三階段則為成對比較問卷分析準則、次準則及方案評估之權重計算，實證發現女性購車最重視的準則為安全性(0
.2896)，最後依各方案評比後，得出Honda Fit車款為最佳購車方案。