中英術語對照
本附錄內容對照表的編製方式與使用方法;譯名的慣例;台灣與中國常見的譯名差異;676 個術語的英中對照表,列出本書中文版採用的繁體中文譯名與使用這些術語的章,以及依注音符號排序的中英對照表。
本附錄列出本書的關鍵術語及其繁體中文譯名,也就是本書中文版各章實際採用的譯名,並對照台灣心理、教育與社會科學方法論文獻中的用法。它是為下列讀者準備的:搭配中文教科書研讀本書的人、以中文撰寫學位論文或期刊論文的人,以及以中文教授多層次模型的人。這份對照表不是辭典:它列出讀者最可能遇到、也是本書採用的譯名,列出其他常見譯法,並指出每個術語在哪些章使用。對照表分為兩個方向:依英文排序的英中對照(表 F.2),以及依注音符號排序的中英對照(表 F.3)。
F.1對照表的使用方式#
第 F.3 節的英中對照表依英文字母順序列出 676 個術語。每個術語附有本書中文版採用的繁體中文譯名、其他常見譯法(共 245 個術語有此欄),以及三個章號:第一個把該術語當作關鍵詞來定義、以粗體印出或列入該章關鍵詞表的章(關鍵,共 560 個術語有此欄)、該術語第一次出現的章(首見),以及該術語出現次數最多的章(主要)。其中 548 個詞條沿用英文版的對照表。英文版各章以粗體或關鍵詞表標示的關鍵詞共有 618 個,其中 526 個有自己的詞條,74 個由較短或較廣的詞條涵蓋(例如「class contextual effect」歸在「contextual effect」之下),18 個沒有涵蓋:較長術語的一部分(如「atomistic」與「fallacy」)、只在某一章以較窄意義使用的單字(如「marginal」與「conditional」)、只在一章出現的片語(如「three-part decomposition」與「weighted combination of slopes」),以及資料集名稱。這 548 個詞條的三個章號都不是人工指定的(只有兩個「關鍵」章號是檢查後設定的):程式在 37 個章與附錄(第 1 至 32 章與附錄 A 至 E)的英文正文中搜尋每個術語、其屈折變化與縮寫(HLM 除外,因為它也是一個軟體的名稱),記錄第一個出現的章與出現次數最多的章,並把每個術語與各章的關鍵詞比對。其餘 128 個詞條是中文版新增的:它們在中文版詞庫中標為某一章的關鍵詞,在這 548 個詞條中卻沒有對應的詞條(例如「適應性積分法」「參考類別」「題目」與「題項」),其三個章號取自詞庫。由於第 1 章預覽全書,有 85 個術語首次出現在第 1 章,而且往往只出現在一個句子中;這時「關鍵」與「主要」兩欄較能指出深入討論該術語的章。搜尋會計算這些字詞的每一次出現,包括意義不同的用法,所以這些章號只是指引,不是索引。
| 英文 | 台灣常用 | 中國常用 |
|---|---|---|
| variable | 變項;變數 | 變量 |
| regression | 迴歸 | 回歸 |
| data | 資料 | 數據 |
| likelihood | 概似 | 似然 |
| maximum likelihood | 最大概似 | 最大似然;極大似然 |
| variance | 變異數 | 方差 |
| covariance | 共變數 | 協方差 |
| distribution | 分配;分布 | 分布 |
| normal distribution | 常態分配;常態分布 | 正態分布 |
| population | 母群;母體 | 總體 |
| test (of a hypothesis) | 檢定 | 檢驗 |
| confidence interval | 信賴區間 | 置信區間 |
| effect (fixed, random) | 效果 | 效應 |
| Bayesian | 貝氏 | 貝葉斯 |
| Poisson | 卜瓦松 | 泊松 |
| Monte Carlo | 蒙地卡羅 | 蒙特卡羅;蒙特卡洛 |
| Markov chain | 馬可夫鏈 | 馬爾可夫鏈 |
| bootstrap | 拔靴法 | 自助法 |
| logistic regression | 邏輯斯迴歸 | 邏輯回歸 |
| odds ratio | 勝算比 | 優勢比;比值比 |
| multilevel model | 多層次模型 | 多水平模型;多層模型 |
| hierarchical linear model | 階層線性模式;階層線性模型 | 分層線性模型;多層線性模型 |
| nested | 巢套 | 嵌套 |
| centering | 平減 | 中心化 |
| longitudinal | 縱貫 | 縱向 |
| panel data | 追蹤資料 | 面板數據 |
| latent variable | 潛在變項 | 潛變量 |
| factor analysis | 因素分析 | 因子分析 |
| item response theory | 試題反應理論 | 項目反應理論 |
| meta-analysis | 後設分析 | 元分析;薈萃分析 |
| missing value | 遺漏值 | 缺失值 |
| ordinal | 次序 | 有序 |
| information criterion | 訊息準則 | 信息準則 |
| inverse matrix | 反矩陣 | 逆矩陣 |
| algorithm | 演算法 | 算法 |
| software | 軟體 | 軟件 |
| main effect / interaction effect | 主要效果/交互作用 | 主效應/交互效應 |
| null hypothesis | 虛無假設 | 零假設;原假設 |
| statistical power | 檢定力 | 統計功效;檢驗功效 |
| covariate | 共變項 | 協變量 |
| dependent variable | 依變項 | 因變量 |
| model fit / overfitting | 適配/過度配適 | 擬合/過擬合 |
| confounding | 混淆 | 混雜 |
| censoring | 設限 | 刪失;截尾 |
| propensity score | 傾向分數 | 傾向得分 |
| difference-in-differences | 差異中之差異 | 雙重差分 |
| ridge regression | 脊迴歸 | 嶺迴歸 |
| regularization | 正規化 | 正則化 |
| spline | 仿樣函數 | 樣條 |
| Hessian matrix | 海森矩陣 | 黑塞矩陣 |
| partial pooling | 部分合併 | 部分池化 |
| sample size | 樣本數 | 樣本量 |
譯名遵循幾項慣例。「effect」譯為「效果」(固定效果、隨機效果、脈絡效果),這是台灣常見的寫法(中國常見的寫法見表 F.1);約定俗成的名稱如「大魚小池效應」則保留「效應」。「model」譯為「模型」;「模式」在台灣的學位論文與教科書中仍很常見,在「階層線性模式」與「結構方程模式」中更是較常見的寫法;本書以「階層線性模式」為 hierarchical linear model 的主譯名,因為國家教育研究院的心理學與教育學名詞只收這個譯名,「模式」則列為多層次模型與結構方程模型的其他譯法。「centering」譯為「平減」,這是台灣多層次文獻採用的寫法:總平減(grand-mean centering)與組平減(group-mean centering)。「level」譯為「層次」;對照表把 level-1 與 level-2 譯為「第一層」與「第二層」,並把「層次一」與「層次二」列為其他譯法。「variable」在心理與教育領域寫「變項」,在統計與經濟領域寫「變數」;對照表採用「變項」(潛在變項、虛擬變項),並把「covariate」譯為「共變項」,因為「共變數」指的是 covariance。REML、ICC、MCMC、AIC 等縮寫在中文文獻中通常保留英文字母。人名通常也保留英文(Satterthwaite、Kenward–Roger、Wald、Cholesky、Kronecker、Hausman),已有通行音譯者除外(費雪、拉普拉斯、卜瓦松、馬可夫)。由於譯名並不統一,以中文撰寫的學位論文或期刊論文在第一次使用某個技術術語時,應在括號中附上英文全稱與縮寫,例如「組內相關係數(intraclass correlation coefficient, ICC)」。需要特定學科官方譯名的讀者,可以查詢國家教育研究院的學術名詞資訊網(樂詞網,https://terms.naer.edu.tw)。
F.2台灣與中國的用法#
台灣的讀者也會閱讀中國出版的中文著作,而許多統計術語在中國有不同的譯法。為了方便查閱這些文獻,表 F.1 列出 52 組常見的對照:前 36 組沿用英文版,後 16 組是中文版依本書的術語新增的。兩欄中文都以繁體字書寫。這些差異是地區傾向而不是規則:右欄的好幾個寫法,例如「效應」「中心化」「分布」與「縱向」,也出現在台灣的出版品中,因此搜尋中文文獻時應同時使用兩種寫法。本書正文與表 F.2 與 F.3 只使用台灣的寫法;中國常見的寫法只列在表 F.1。
F.3術語對照表#
英中對照表見表 F.2,中英對照表見表 F.3。英文術語含縮寫者依全稱排序,縮寫列在括號中。表 F.3 依中文譯名逐字的注音符號排序(ㄅ、ㄆ、ㄇ……ㄦ),注音符號相同者再依聲調排序,並以第一個字的第一個注音符號分組;以英文字母或數字開頭的譯名(例如「EM 演算法」「ICC(1)/ICC(2)」)列在最前面的「英文字母開頭」一組,依字母順序排列;為了方便從中文查英文,它只列英文與主要章。本書自行提出的術語,例如統一模型圖(第 2 章與附錄 D)、其中的 plate 與混合邊、參數提升與因果標記,沒有既定的中文譯名;表中為它們列出的譯名(統一模型圖、混合邊、參數提升、因果標記)是本書的提議,plate 則在中文版中保留英文(「板塊」只列為對照用的其他譯法)。
| 英文 | 中文 | 其他譯法 | 關鍵 | 首見 | 主要 |
|---|---|---|---|---|---|
| A | |||||
| accuracy-bias trade-off | 準確度與偏誤的權衡 | 偏誤-準確度權衡 | 7 | 7 | 7 |
| actor effect and partner effect | 行動者效果與伴侶效果 | 27 | 27 | 27 | |
| actor-partner interdependence model | 行動者-伴侶相依模型 | 行動者與伴侶相依模式;行動者與夥伴相互依賴模式 | 27 | 27 | 27 |
| adaptive Gauss–Hermite quadrature | 適應性高斯積分法 | 適應性高斯求積法 | 23 | 23 | 23 |
| adaptive quadrature | 適應性積分法 | 適應性求積法 | 23 | 23 | 23 |
| additive / direct consensus / referent-shift consensus / dispersion / process model | 加成模型/直接共識模型/參照轉移共識模型/離散模型/歷程模型 | 30 | 30 | 30 | |
| adjacent-category logit | 相鄰類別勝算對數 | 相鄰類別邏輯模型 | 24 | 24 | 24 |
| adjustment set | 調整集合 | 調整變項集合 | 31 | 12 | 31 |
| aggregation | 聚合 | 資料聚合 | 1 | 1 | 30 |
| aggregation index | 聚合指標 | 30 | 30 | 30 | |
| Akaike information criterion (AIC) | 赤池訊息準則 | – | 5 | 11 | |
| analysis of covariance (ANCOVA) | 共變數分析 | 3 | 3 | 5 | |
| analysis of variance (ANOVA) | 變異數分析 | – | 1 | 3 | |
| anchor item; purification | 定錨試題;純化 | 定錨題 | 30 | 30 | 30 |
| atomistic fallacy | 原子謬誤 | 原子論式謬誤;個體謬誤 | 1 | 1 | 1 |
| attenuation factor | 衰減因子 | 23 | 23 | 23 | |
| attrition | 樣本流失 | – | 16 | 16 | |
| autocorrelation | 自我相關 | – | 4 | 20 | |
| autoregressive effect (inertia) | 自我迴歸效果(慣性) | 21 | 21 | 21 | |
| autoregressive moving average (ARMA) | 自我迴歸移動平均 | 20 | 20 | 20 | |
| autoregressive structure, AR(1) | 一階自我迴歸結構 | – | 20 | 20 | |
| auxiliary variable | 輔助變項 | 17 | 17 | 17 | |
| average treatment effect (ATE) | 平均處理效果 | 31 | 31 | 31 | |
| B | |||||
| back-door path | 後門路徑 | 31 | 31 | 31 | |
| balanced design | 平衡設計 | – | 1 | 26 | |
| baseline-category logit | 基準類別勝算對數 | 基線類別邏輯模型;基準類別模型 | 24 | 24 | 24 |
| baseline hazard | 基準風險 | 基線風險 | 25 | 25 | 25 |
| baseline model (fit indices) | 比較基準模型 | 基準模型 | 22 | 22 | 29 |
| Bayes factor | 貝氏因子 | – | 13 | 13 | |
| Bayesian estimation | 貝氏估計 | – | 1 | 13 | |
| Bayesian information criterion (BIC) | 貝氏訊息準則 | – | 11 | 11 | |
| Bernoulli distribution | 伯努利分配 | 柏努利分配 | 23 | 4 | 23 |
| best linear unbiased predictor (BLUP) | 最佳線性不偏預測值 | 12 | 5 | 12 | |
| between-cluster effect (between slope) | 組間效果 | 群間效果 | 7 | 1 | 7 |
| between-cluster regression | 組間迴歸 | 3 | 3 | 3 | |
| between-person (BS) / within-person (WS) variance | 個人間(BS)/個人內(WS)變異數 | 28 | 21 | 28 | |
| between-person differences | 個人間差異 | 28 | 1 | 21 | |
| bias | 偏誤 | 偏差 | – | 1 | 21 |
| big-fish-little-pond effect | 大魚小池效應 | 7 | 7 | 7 | |
| binary outcome | 二元結果變項 | 二分變項 | – | 1 | 23 |
| binomial distribution | 二項分配 | 23 | 23 | 23 | |
| blended analysis | 融合分析 | 32 | 32 | 32 | |
| block (experimental design) | 區集 | 31 | 31 | 31 | |
| bootstrap | 拔靴法 | – | 10 | 10 | |
| boundary estimate | 邊界估計值 | 9 | 4 | 11 | |
| boundary of the parameter space | 參數空間的邊界 | 11 | 4 | 9 | |
| burn-in (warmup) | 暖身期 | 13 | 13 | 13 | |
| C | |||||
| category-specific effect | 類別特定效果 | 24 | 24 | 24 | |
| caterpillar plot (display) | 毛毛蟲圖 | 4 | 4 | 4 | |
| causal badge | 因果標記 | 31 | 31 | 31 | |
| causal inference | 因果推論 | – | 31 | 31 | |
| cause-specific hazard | 特定原因風險函數 | 原因別風險函數 | 25 | 25 | 25 |
| censoring | 設限 | 25 | 13 | 25 | |
| centering | 平減 | 置中 | – | 1 | 7 |
| chi-square distribution | 卡方分配 | 卡方分布 | – | 7 | A |
| chi-square mixture | 混合卡方分配 | 卡方混合分配 | 11 | 6 | A |
| Cholesky decomposition | Cholesky 分解 | 柯列斯基分解 | – | 13 | 15 |
| class enumeration | 類別數目判定 | 類別數目決定;潛在類別數的決定 | 22 | 22 | 22 |
| classification diagram | 分類圖 | 26 | 26 | 26 | |
| cluster | 叢集 | 群集;集群 | – | 1 | 31 |
| cluster bias | 叢集偏誤 | 30 | 30 | 30 | |
| cluster confounding | 叢集混淆 | 叢集層次混淆 | 31 | 7 | 31 |
| cluster mean | 組平均數 | 群體平均數 | 4 | 1 | 7 |
| cluster-randomized trial | 集群隨機試驗 | 群集隨機化試驗 | 1 | 1 | 16 |
| cluster-robust standard error | 叢集穩健標準誤 | 3 | 3 | 32 | |
| cluster size | 叢集大小 | 群集規模 | – | 1 | 16 |
| cluster-specific effect | 叢集特定效果 | 23 | 5 | 23 | |
| cluster-wise cross-validation | 以叢集為單位的交叉驗證 | 分組交叉驗證 | 32 | 13 | 32 |
| clustered data | 叢集資料 | 群聚資料 | – | 3 | 31 |
| common effect (collider) | 共同結果 | 碰撞變項 | 31 | 31 | 31 |
| common-effect model | 共同效果模型 | 27 | 27 | 27 | |
| company (military unit) | 連 | 29 | 29 | 30 | |
| comparative and diagnostic standard errors | 比較標準誤與診斷標準誤 | 比較用與診斷用標準誤 | 12 | 12 | 12 |
| comparative interrupted time series | 比較中斷時間序列 | 31 | 31 | 31 | |
| competing risks | 競爭風險 | 互競風險 | 25 | 25 | 25 |
| complementary log-log (cloglog) link | 互補對數-對數連結 | 25 | 25 | 25 | |
| complete pooling | 完全合併 | 3 | 3 | 3 | |
| complex sample (complex sampling design) | 複雜樣本(複雜抽樣設計) | 複合抽樣設計 | 17 | 17 | 17 |
| composition model | 組成模型 | 組合模型 | 30 | 30 | 30 |
| compositional effect | 組成效果 | – | 3 | 7 | |
| compound symmetry | 複合對稱 | 2 | 2 | 19 | |
| conditional AIC | 條件 AIC | 條件赤池訊息準則 | 11 | 11 | 11 |
| conditional (level-1) residual | 條件(第一層)殘差 | 條件殘差(第一層殘差);層次一殘差 | 14 | 2 | 15 |
| conditional level-1 weight | 條件第一層權數 | 條件層次一權數 | 17 | 17 | 17 |
| conditional model | 條件模型 | – | 24 | 24 | |
| confidence interval | 信賴區間 | – | 1 | 27 | |
| configural (model M1 in invariance testing) | 組態(模型) | 型態;形貌 | 30 | 30 | 30 |
| confirmatory factor analysis (CFA) | 驗證性因素分析 | – | 22 | 22 | |
| conflated effect (conflation of levels) | 混同效果(層次混同) | 29 | 29 | 29 | |
| conflated random slope | 混同隨機斜率 | 混淆隨機斜率 | 7 | 6 | 14 |
| confounded residuals | 相互混淆的殘差 | 混淆殘差 | 15 | 15 | 15 |
| confounding (confounder) | 混淆(混淆變項) | – | 3 | 31 | |
| congeniality | 契合性 | 相容性 | 17 | 17 | 17 |
| construct (individual / shared / configural) | 構念(個人/共享/組態構念) | 30 | 22 | 30 | |
| containment and between-within degrees of freedom | containment 自由度與 between-within 自由度 | 包含法與組間-組內自由度 | 10 | 10 | 10 |
| contextual effect | 脈絡效果 | 情境效果 | 5 | 3 | 7 |
| continuation-ratio model | 延續比模型 | 連續比模型 | 24 | 24 | 24 |
| continuous-time AR(1) | 連續時間 AR(1) | 連續時間一階自我迴歸 | 20 | 20 | 20 |
| contrast coding | 對比編碼 | – | E | E | |
| contrast matrix | 對比矩陣 | 10 | 10 | 10 | |
| conventional standard error | 傳統標準誤 | 31 | 9 | 31 | |
| convergence | 收斂 | – | 7 | 9 | |
| Cook’s distance | Cook 距離 | 15 | 15 | 15 | |
| correlation map | 相關矩陣圖 | 相關圖 | 4 | 4 | 4 |
| count outcome | 計數結果變項 | 計次資料 | – | 1 | 24 |
| counting process | 計數過程 | 25 | 25 | 25 | |
| covariance matrix of the random effects | 隨機效果共變數矩陣 | 2 | 2 | 22 | |
| covariance structure | 共變數結構 | – | 2 | 20 | |
| covariate | 共變項 | – | 4 | 28 | |
| coverage (of an interval) | 涵蓋率 | – | 3 | 24 | |
| Cox proportional hazards model | Cox 比例風險模型 | 25 | 25 | 25 | |
| CR2 (bias-reduced linearization) | CR2(偏誤縮減線性化) | 10 | 10 | 15 | |
| cram school | 補習班 | 26 | 14 | 26 | |
| credible interval | 可信區間 | 13 | 13 | 13 | |
| cross-classified model | 交叉分類模型 | 1 | 1 | 26 | |
| cross-classified random-effects model (CCREM) | 交叉分類隨機效果模型 | 26 | 26 | 26 | |
| cross-lagged panel model | 交叉延宕模型 | 長期追蹤交叉延宕模式;交叉延宕模式 | 21 | 21 | 21 |
| cross-level interaction | 跨層級交互作用 | 跨層次交互作用 | 1 | 1 | 6 |
| cross-level invariance | 跨層級不變性 | 跨層次不變性;跨層次測量恆等性 | 29 | 29 | 30 |
| cross-sectional data | 橫斷面資料 | – | 4 | 19 | |
| cross-site variance of the effect | 效果的跨場域變異數 | 效果之跨地點變異 | 31 | 16 | 31 |
| cross-validation | 交叉驗證 | 交叉效化 | – | 13 | 32 |
| crossed random effects | 交叉隨機效果 | 26 | 1 | 26 | |
| cumulative incidence | 累積發生率 | 25 | 25 | 25 | |
| cumulative link mixed model | 累積連結混合效果模型 | 24 | 24 | 24 | |
| cumulative logit model | 累積勝算對數模型 | 累積邏輯模型 | 24 | 24 | 24 |
| cumulative odds ratio | 累積勝算比 | 24 | 24 | 24 | |
| D | |||||
| data audit | 資料稽核 | 4 | 4 | 4 | |
| definition variable | 定義變項 | 22 | 22 | 22 | |
| degrees of freedom | 自由度 | – | 1 | 10 | |
| delta adjustment | Delta 調整 | 17 | 17 | 17 | |
| delta method | Delta 法 | – | 10 | A | |
| design-based inference | 設計基礎推論 | 循設計推論 | 17 | 7 | 17 |
| design effect | 設計效果 | 1 | 1 | 1 | |
| design matrix | 設計矩陣 | 2 | 2 | 26 | |
| detrending | 去趨勢 | 21 | 19 | 21 | |
| deviance | 離異數 | 離差量數 | – | 2 | 9 |
| diagnostics | 模型診斷 | – | 1 | 15 | |
| difference-in-differences | 差異中之差異 | 31 | 31 | 31 | |
| differential item functioning (DIF) | 差異試題功能 | 30 | 30 | 30 | |
| direct effect | 直接效果 | 29 | 21 | 29 | |
| directed acyclic graph (DAG) | 有向無環圖 | – | 31 | 31 | |
| disaggregation | 解構 | 解聚;分解;分合 | 1 | 1 | 1 |
| discrete-time survival (hazard) model | 離散時間存活模型 | 25 | 25 | 25 | |
| dispersion parameter / dispersion ratio | 離散參數/離散比 | 23 | 23 | 24 | |
| distal outcome | 遠端結果 | 22 | 22 | 22 | |
| distinguishable dyads | 可區辨對偶 | 27 | 27 | 27 | |
| distributional regression | 分配迴歸 | 28 | 28 | 28 | |
| divergent transitions | 發散轉移 | 13 | 13 | 13 | |
| doubly latent model | 雙重潛在模型 | 29 | 7 | 29 | |
| doubly manifest model | 雙重外顯模型 | 29 | 29 | 29 | |
| dropout | 中途退出 | 樣本流失 | 19 | 17 | 25 |
| dropout (from school) | 輟學 | 25 | 25 | 25 | |
| dummy variable | 虛擬變項 | – | 1 | 3 | |
| dyadic data | 對偶資料 | 二人組資料 | 27 | 11 | 27 |
| dynamic structural equation model (DSEM) | 動態結構方程模型 | 21 | 13 | 21 | |
| E | |||||
| ecological fallacy | 生態謬誤 | 1 | 1 | 1 | |
| ecological momentary assessment (EMA) | 生態瞬間評估 | 生態瞬間評估法 | – | 21 | 21 |
| effect size | 效果量 | – | 1 | 27 | |
| effective degrees of freedom | 有效自由度 | 32 | 11 | 32 | |
| effective sample size (ESS) | 有效樣本數 | 1 | 1 | 13 | |
| effects coding (factor identification) | 效果編碼 | 29 | 29 | 29 | |
| eigenvalue | 特徵值 | – | 9 | A | |
| empirical Bayes estimate | 經驗貝氏估計值 | 12 | 3 | 12 | |
| empty (null) model | 虛無模型 | 空模型 | 1 | 1 | 5 |
| endogeneity | 內生性 | – | 32 | 32 | |
| entropy | 熵值 | 分類熵 | 22 | 22 | 22 |
| equivalent models | 等價模型 | 等值模型 | 7 | 5 | 7 |
| error contrast | 誤差對比 | 9 | 9 | 9 | |
| estimand | 估計目標 | 估計標的 | 31 | 4 | 31 |
| estimated marginal means | 估計邊際平均數 | 最小平方平均數 | 10 | 10 | 10 |
| estimator | 估計式 | 估計量 | – | 1 | 31 |
| event history analysis | 事件史分析 | 25 | 25 | 25 | |
| exact restricted likelihood-ratio test | 精確限制概似比檢定 | 11 | 11 | 11 | |
| examinee | 受測者 | 30 | 30 | 30 | |
| exchangeability | 可交換性 | – | 4 | 32 | |
| expectation-maximization (EM) algorithm | EM 演算法 | 期望最大化演算法 | 9 | 9 | 9 |
| expected log predictive density (ELPD) | 期望對數預測密度 | 13 | 13 | 13 | |
| experience sampling method (ESM) | 經驗取樣法 | – | 20 | 21 | |
| explanatory item response model | 解釋性試題反應模型 | 30 | 30 | 30 | |
| exposure | 暴露量 | 24 | 24 | 24 | |
| F | |||||
| factor intraclass correlation | 因素組內相關係數 | 因素 ICC;因素的組內相關係數 | 29 | 29 | 30 |
| factor loading | 因素負荷量 | – | 22 | 22 | |
| false positive rate | 偽陽性率 | 30 | 30 | 30 | |
| family-wise error rate | 族系錯誤率 | 家族錯誤率;族系誤差率 | 10 | 10 | 10 |
| fan of cluster lines | 叢集迴歸線的扇形 | 叢集迴歸線的扇形分布 | 6 | 2 | 6 |
| final-model table | 最終模型表 | 18 | 18 | 18 | |
| Fisher scoring | 費雪計分法 | 9 | 9 | 9 | |
| fixed effect | 固定效果 | 2 | 1 | 10 | |
| fixed-effects regression (econometric fixed-effects model) | 固定效果迴歸(固定效果模型) | 3 | 3 | 7 | |
| fixed part and random part | 固定部分與隨機部分 | 2 | 2 | 14 | |
| fixed versus random clusters | 固定叢集與隨機叢集 | 3 | 3 | 3 | |
| floor / ceiling effect | 地板效應/天花板效應 | 15 | 15 | 28 | |
| fraction of missing information | 遺漏訊息比例 | 17 | 13 | 17 | |
| frailty | 脆弱性 | 脆弱因子 | 25 | 25 | 25 |
| frequentist | 頻率學派 | 13 | 13 | 29 | |
| full information maximum likelihood (FIML) | 完整訊息最大概似估計 | 全訊息最大概似估計 | 17 | 17 | 22 |
| fully and partially crossed designs | 完全交叉與部分交叉設計 | 26 | 26 | 26 | |
| fully conditional specification | 完全條件設定 | 完整條件規範 | 17 | 17 | 17 |
| funnel plot | 漏斗圖 | 15 | 15 | 15 | |
| G | |||||
| generalizability theory (facet) | 概化理論(層面) | 26 | 26 | 26 | |
| generalized additive mixed model (GAMM) | 廣義加成混合效果模型 | 廣義加成混合模型 | 32 | 32 | 32 |
| generalized estimating equations (GEE) | 廣義估計方程式 | 23 | 2 | 32 | |
| generalized least squares (GLS) | 廣義最小平方法 | 9 | 5 | 9 | |
| generalized linear mixed model (GLMM) | 廣義線性混合效果模型 | 廣義線性混合模型 | 1 | 1 | 24 |
| Gibbs sampler | Gibbs 抽樣法 | 吉布斯抽樣 | 13 | 13 | 13 |
| GLMM tree | GLMM 樹 | 廣義線性混合模型樹 | 32 | 32 | 32 |
| global / shared / configural properties | 整體特性/共享特性/組態特性 | 30 | 30 | 30 | |
| grading rubric | 評分規準 | 18 | 18 | 18 | |
| grand-mean centering | 總平減 | 總平均數平減 | 4 | 4 | 7 |
| group-based trajectory model | 群組化軌跡模型 | 群組基礎軌跡模型;組別軌跡模型 | 22 | 22 | 22 |
| group-mean centering (centering within clusters) | 組平減 | 組平均數平減 | 4 | 4 | 7 |
| growth curve model | 成長曲線模型 | 成長模型 | – | 1 | 19 |
| growth factor | 成長因素 | 成長因子 | 22 | 19 | 22 |
| growth mixture model | 成長混合模型 | 22 | 2 | 22 | |
| growth trajectory | 成長軌跡 | – | 4 | 19 | |
| H | |||||
| half- and half-Cauchy priors | 半 與半 Cauchy 先驗分配 | 半 t 與半柯西先驗分配 | 13 | 13 | 13 |
| Hamiltonian Monte Carlo (HMC) | 漢米爾頓蒙地卡羅法 | 13 | 13 | 13 | |
| harmonic mean cluster size | 叢集大小的調和平均數 | 調和平均叢集大小 | 11 | 5 | 11 |
| Hausman test | Hausman 檢定 | 豪斯曼檢定 | 7 | 7 | 7 |
| hazard | 風險函數 | 危險函數 | 25 | 25 | 25 |
| hazard ratio | 風險比 | 危險比 | 25 | 25 | 25 |
| Hessian matrix | 海森矩陣 | – | 9 | 24 | |
| heterogeneity | 異質性 | 27 | 1 | 27 | |
| heterogeneity model | 異質性模型 | 常態混合隨機效果模型 | 12 | 12 | 12 |
| heterogeneous variance | 異質變異數 | 20 | 13 | 20 | |
| heteroscedastic model | 異質變異數模型 | 15 | 15 | 28 | |
| heteroscedasticity | 變異數異質性 | 6 | 2 | 15 | |
| Heywood case | Heywood 案例 | 不適當解 | 22 | 22 | 22 |
| hierarchical linear model (HLM) | 階層線性模式 | 階層線性模型 | 1 | 1 | 1 |
| hierarchical view (level-specific view) | 階層觀點 | 層次別觀點 | 2 | 2 | 2 |
| Holm adjustment | Holm 校正 | Holm 調整法 | 10 | 10 | 10 |
| homogeneity chi-square test (homogeneity statistic) | 同質性卡方檢定(同質性統計量) | 同質性檢定;均齊性檢定 | 11 | 11 | 14 |
| homoscedasticity | 變異數同質性 | – | 24 | 24 | |
| hostility | 敵意 | 29 | 29 | 30 | |
| hurdle model | hurdle 模型 | 障礙模型;柵欄模型;跨欄模型 | 24 | 24 | 24 |
| I | |||||
| ICC(1) / ICC(2) | ICC(1)/ICC(2) | 30 | 30 | 30 | |
| identification | 識別 | 辨識 | – | 22 | 31 |
| ignorable missingness | 可忽略遺漏 | 17 | 17 | 17 | |
| ignoring a level | 忽略一個層次 | 忽略某一層次 | 8 | 8 | 8 |
| imperfectly hierarchical | 不完全階層 | 26 | 26 | 26 | |
| improper solution | 不適當解 | 22 | 22 | 29 | |
| imputation | 插補 | 設算 | – | 17 | 17 |
| imputation model and analysis model | 插補模型與分析模型 | 17 | 16 | 17 | |
| indirect effect | 間接效果 | 29 | 29 | 29 | |
| indistinguishable dyads | 不可區辨對偶 | 27 | 27 | 27 | |
| influence (diagnostics) | 影響力 | – | 15 | 15 | |
| information criterion | 訊息準則 | 資訊準則 | 11 | 5 | 11 |
| information matrix | 訊息矩陣 | – | 9 | 11 | |
| informative sampling design | 具訊息的抽樣設計 | 17 | 17 | 17 | |
| initial status | 起始狀態 | 初始狀態 | 19 | 19 | 19 |
| innovation (time series) | 創新 | 新息;創新項 | 21 | 20 | 21 |
| intensive longitudinal data | 密集縱貫資料 | 21 | 13 | 21 | |
| interaction | 交互作用 | – | 1 | 6 | |
| intercept–slope covariance | 截距–斜率共變數 | 截距與斜率的共變數 | 6 | 2 | 6 |
| intercepts- and slopes-as-outcomes model | 截距與斜率結果模型 | 以截距與斜率為結果之模型 | 6 | 2 | 6 |
| interference | 單位間干擾 | 31 | 31 | 31 | |
| interrater reliability | 評分者間信度 | 30 | 30 | 30 | |
| intraclass correlation coefficient (ICC) | 組內相關係數 | 1 | 1 | 30 | |
| intraindividual standard deviation | 個人內標準差 | 28 | 28 | 28 | |
| inverse matrix | 反矩陣 | – | 9 | A | |
| inverse-probability weighting (IPW) | 逆機率加權 | 反機率加權 | 31 | 31 | 31 |
| item difficulty and easiness | 試題難度與容易度 | 30 | 30 | 30 | |
| item discrimination | 鑑別度 | 30 | 30 | 30 | |
| item (questionnaire / scale item) | 題目 | 題項 | 30 | 5 | 30 |
| item response theory (IRT) | 試題反應理論 | – | 8 | 30 | |
| item (stimulus in experiments) | 題項 | 題目 | 26 | 14 | 26 |
| iterative generalized least squares (IGLS) | 迭代廣義最小平方法 | 疊代廣義最小平方法 | 9 | 9 | 9 |
| J | |||||
| Johnson–Neyman region | Johnson–Neyman 區域 | 6 | 6 | 6 | |
| joint modeling imputation | 聯合建模插補 | 17 | 17 | 17 | |
| Journal Article Reporting Standards for Quantitative Research (JARS-Quant) | 量化研究期刊論文報告標準 | APA 量化研究報告標準 | 18 | 18 | 18 |
| K | |||||
| Kenward–Roger approximation | Kenward–Roger 近似法 | 10 | 9 | 10 | |
| key (identifier) | 作為鍵值的識別碼 | 識別碼(鍵);索引鍵 | 4 | 4 | 4 |
| knot | 節點 | 結點;轉折點 | 19 | 4 | 19 |
| Kronecker product | Kronecker 積 | – | A | A | |
| L | |||||
| lag (lag-k correlation) | 延宕(延宕 k 期相關) | 落後期數 | 20 | 20 | 21 |
| lagged predictor | 延宕預測變項 | 21 | 21 | 21 | |
| language-as-fixed-effect fallacy | 語言作為固定效果之謬誤 | 26 | 26 | 26 | |
| Laplace approximation | 拉普拉斯近似 | 23 | 13 | 23 | |
| lasso | 套索迴歸 | Lasso | 32 | 32 | 32 |
| latent aggregation | 潛在聚合 | 29 | 29 | 29 | |
| latent and observed-mean centering | 潛在平減與觀察平均數平減 | 21 | 21 | 21 | |
| latent-basis model | 潛在基底模型 | 22 | 22 | 22 | |
| latent class | 潛在類別 | – | 2 | 22 | |
| latent curve model (LCM) | 潛在曲線模型 | 潛在成長曲線模型 | 22 | 22 | 22 |
| latent group mean | 潛在組平均數 | – | 7 | 21 | |
| latent growth curve model | 潛在成長曲線模型 | 22 | 19 | 22 | |
| latent intraclass correlation | 潛在組內相關係數 | 30 | 30 | 30 | |
| latent moderated structural equations (LMS) | 潛在調節結構方程法 | 29 | 29 | 29 | |
| latent regression | 潛在迴歸 | 30 | 30 | 30 | |
| latent-response formulation | 潛在反應寫法 | 23 | 23 | 23 | |
| latent response variable | 潛在反應變項 | 23 | 23 | 23 | |
| latent-scale ICC | 潛在尺度 ICC | 潛在尺度組內相關係數 | 23 | 23 | 23 |
| latent variable | 潛在變項 | – | 1 | 29 | |
| lattice (of nested models) | 格狀結構 | 11 | 11 | 11 | |
| leadership climate | 領導氛圍 | 29 | 29 | 30 | |
| league table | 排行榜 | 排名表 | 12 | 12 | 12 |
| leave-one-out cross-validation (LOO) | 留一交叉驗證 | – | 13 | 13 | |
| level-1 and level-2 files | 第一層與第二層檔案 | 第一層與第二層資料檔;層次一與層次二檔案 | 4 | 4 | 4 |
| level-1 model and level-2 model | 第一層模型與第二層模型 | 層次一模型與層次二模型;階層一模式與階層二模式 | 2 | 1 | 14 |
| level-2 (empirical Bayes) residual | 第二層殘差(經驗貝氏殘差) | 層次二殘差 | 15 | 12 | 15 |
| level-2 heteroscedasticity | 第二層變異數異質性 | 層次二變異數異質性 | 15 | 15 | 15 |
| level-2 predictor | 第二層預測變項 | 層次二預測變項 | 5 | 2 | 5 |
| level-2 weight | 第二層權數 | 層次二權數;叢集權數 | 17 | 17 | 17 |
| level-3 variance | 第三層變異數 | 層次三變異數 | 8 | 8 | 8 |
| level (of a hierarchy) | 層次 | 層級 | 1 | 1 | 8 |
| level-specific fit | 分層適配 | 層次別適配度;各層次適配;分層適配度 | 29 | 29 | 29 |
| level-specific reliability | 分層信度 | 層次別信度;各層次信度 | 30 | 30 | 30 |
| leverage | 槓桿值 | – | 10 | 15 | |
| lexical decision task | 詞彙判斷作業 | 26 | 26 | 26 | |
| life table | 生命表 | 25 | 25 | 25 | |
| likelihood | 概似 | 概似函數 | – | 1 | 9 |
| likelihood-ratio test | 概似比檢定 | 10 | 6 | 10 | |
| limited-information estimator | 有限訊息估計式 | 29 | 29 | 29 | |
| linear logistic test model (LLTM) | 線性邏輯斯測驗模型 | 30 | 30 | 30 | |
| linear predictor | 線性預測子 | 線性預測式 | 24 | 23 | 24 |
| link function | 連結函數 | 24 | 23 | 23 | |
| listwise deletion | 表列刪除 | 完全刪除法 | 17 | 17 | 17 |
| LKJ prior | LKJ 先驗分配 | 13 | 13 | 13 | |
| local independence | 局部獨立 | 30 | 30 | 30 | |
| local maximum | 局部極大值 | 局部最大值 | 8 | 8 | 9 |
| location-scale correlation | 位置-尺度相關 | 28 | 28 | 28 | |
| location-scale model | 位置-尺度模型 | 28 | 15 | 28 | |
| location submodel / scale submodel | 位置子模型/尺度子模型 | 28 | 28 | 28 | |
| log-likelihood | 對數概似 | – | 5 | 9 | |
| log-linear variance function (variance model) | 對數線性變異數函數 | 對數線性變異數模型 | 15 | 15 | 15 |
| log-odds ratio | 對數勝算比 | 23 | 23 | 23 | |
| logistic mixed model | 邏輯斯混合效果模型 | 30 | 23 | 30 | |
| logistic regression | 邏輯斯迴歸 | 羅吉斯迴歸 | – | 23 | 23 |
| logit | 勝算對數 | 對數勝算 | – | 17 | 24 |
| logit link | 勝算對數連結 | logit 連結 | 23 | 23 | 24 |
| lognormal distribution | 對數常態分配 | 28 | 28 | 28 | |
| long and wide format | 長格式與寬格式 | 4 | 4 | 4 | |
| longitudinal data | 縱貫性資料 | 縱貫資料;追蹤資料 | – | 1 | 21 |
| M | |||||
| macro-level and micro-level propositions | 鉅觀層次與微觀層次命題 | 巨觀與微觀層次命題 | 1 | 1 | 1 |
| macro-to-micro and micro-to-macro propositions | 鉅觀到微觀命題與微觀到鉅觀命題 | 鉅觀-微觀命題;巨觀-微觀命題 | 1 | 1 | 1 |
| manifest aggregation | 外顯聚合 | – | 7 | 7 | |
| many-to-one merge | 多對一合併 | 4 | 4 | 4 | |
| marginal and conditional R-squared | 邊際與條件 R 平方 | 11 | 5 | 11 | |
| marginal covariance matrix | 邊際共變數矩陣 | 2 | 2 | 26 | |
| marginal likelihood | 邊際概似 | 邊際概度 | 9 | 9 | B |
| marginal maximum likelihood (MML) | 邊際最大概似估計 | 30 | 30 | 30 | |
| marginal model | 邊際模型 | 2 | 1 | 2 | |
| marginal quasi-likelihood (MQL) | 邊際準概似 | 23 | 23 | 23 | |
| marginal residual | 邊際殘差 | 15 | 15 | 15 | |
| marginalized multilevel model | 邊際化多層次模型 | 23 | 23 | 23 | |
| Markov chain Monte Carlo (MCMC) | 馬可夫鏈蒙地卡羅法 | 13 | 13 | 13 | |
| maximal / parsimonious random part | 最大/精簡隨機部分 | 14 | 14 | 14 | |
| maximal random-effects structure | 最大隨機效果結構 | 26 | 14 | 26 | |
| maximum likelihood (ML) | 最大概似估計 | 最大概似法 | – | 1 | 9 |
| mean and covariance structure | 平均數結構與共變數結構 | 平均數與共變數結構 | 14 | 4 | 15 |
| means-by-covariate display | 依共變項分組的平均數圖 | 4 | 4 | 4 | |
| measurement error | 測量誤差 | 20 | 7 | 20 | |
| measurement invariance | 測量不變性 | 測量恆等性 | – | 22 | 22 |
| median lifetime | 中位存活時間 | 25 | 25 | 25 | |
| median odds ratio | 中位數勝算比 | 23 | 23 | 23 | |
| mediation | 中介效果 | 中介作用 | – | 22 | 29 |
| mediation design (1-1-1, 2-1-1, 2-2-1, 1-1-2) | 中介設計(1-1-1、2-1-1、2-2-1、1-1-2) | 29 | 29 | 29 | |
| mediator / moderator | 中介變項/調節變項 | 6 | 6 | 29 | |
| membership probability | 隸屬機率 | 26 | 26 | 26 | |
| membership weight | 隸屬權數 | 26 | 1 | 26 | |
| meta-analysis | 後設分析 | 統合分析 | 27 | 1 | 27 |
| meta-regression | 後設迴歸 | 統合迴歸 | 27 | 27 | 27 |
| method-of-moments estimator | 動差法估計式 | 動差估計量 | 3 | 3 | 3 |
| min | min 統計量 | 26 | 26 | 26 | |
| minimum detectable effect size (MDES) | 最小可偵測效果量 | 16 | 16 | 16 | |
| missing at random (MAR) | 隨機遺漏 | 17 | 17 | 17 | |
| missing completely at random (MCAR) | 完全隨機遺漏 | 17 | 17 | 17 | |
| missing data | 遺漏資料 | 遺漏值 | – | 1 | 17 |
| missing not at random (MNAR) | 非隨機遺漏 | 17 | 17 | 17 | |
| mixed-effects location-scale model (MELS) | 混合效果位置-尺度模型 | 28 | 21 | 28 | |
| mixed-effects model (linear mixed model) | 混合效果模型 | 線性混合效果模型 | 1 | 1 | 30 |
| mixed-model equations | 混合效果模型方程式 | 混合模型方程式 | 12 | 12 | 12 |
| mixing edge | 混合邊 | 22 | 2 | 22 | |
| mixture of normals | 常態混合分配 | 常態分配的混合 | 28 | 12 | 28 |
| model-based covariance matrix | 以模型為基礎的共變數矩陣 | 模型基礎共變數矩陣 | 10 | 3 | 10 |
| model-based inference | 模型基礎推論 | 17 | 17 | 17 | |
| model-based recursive partitioning | 以模型為基礎的遞迴分割 | 模型基礎遞迴分割 | 32 | 32 | 32 |
| model building | 模型建立 | 14 | 14 | 14 | |
| model-building record | 建模紀錄 | 模型建構紀錄 | 14 | 14 | 14 |
| model comparison | 模型比較 | – | 5 | 5 | |
| model-comparison table | 模型比較表 | 18 | 5 | 18 | |
| model-data duality | 模型與資料對偶性 | 4 | 4 | 4 | |
| model fit (fit index) | 模型適配度(適配度指標) | – | 11 | 22 | |
| model-implied data display | 模型隱含的資料圖示 | 模型隱含資料圖;模型推導資料圖 | 2 | 2 | 2 |
| moderation | 調節效果 | 干擾效果 | – | 6 | 27 |
| momentary (stress) | 當下(壓力) | 瞬時 | 28 | 28 | 28 |
| Monte Carlo confidence interval | 蒙地卡羅信賴區間 | 29 | 29 | 29 | |
| Monte Carlo integration | 蒙地卡羅積分 | 23 | 23 | 23 | |
| Monte Carlo simulation | 蒙地卡羅模擬 | – | 1 | 29 | |
| Monte Carlo standard error | 蒙地卡羅標準誤 | 16 | 1 | 19 | |
| moving average (MA(1)) | 移動平均 | 移動平均數 | 20 | 20 | 20 |
| multilevel item response model | 多層次試題反應模型 | 30 | 30 | 30 | |
| multilevel latent covariate model | 多層次潛在共變項模型 | 7 | 7 | 7 | |
| multilevel model | 多層次模型 | 多層次模式;多層級模型 | 1 | 1 | 3 |
| multilevel structural equation model (MSEM) | 多層次結構方程模型 | 29 | 1 | 29 | |
| multiple imputation | 多重插補 | 多重設算 | 17 | 17 | 17 |
| multiple-membership model | 多重隸屬模型 | 多重成員模型 | 1 | 1 | 26 |
| multiple-membership multiple-classification (MMMC) model | 多重隸屬多重分類模型 | 26 | 26 | 26 | |
| multiple spells | 多重時段 | 多重期間 | 25 | 25 | 25 |
| multiplicity adjustment | 多重比較校正 | 調整 | 10 | 10 | 10 |
| multisite trial | 多場域試驗 | 多地點試驗 | 16 | 16 | 16 |
| multistage sampling | 多階段抽樣 | 1 | 1 | 1 | |
| multivariate multilevel model | 多變量多層次模型 | 27 | 22 | 27 | |
| multivariate normal distribution | 多變量常態分配 | – | 9 | A | |
| Mundlak model | Mundlak 模型 | 7 | 7 | 7 | |
| N | |||||
| negative binomial model | 負二項模型 | 24 | 24 | 24 | |
| negative variance estimate | 負的變異數估計值 | 9 | 9 | 9 | |
| nested data | 巢套資料 | 巢狀資料 | 26 | 1 | 1 |
| Newton–Raphson algorithm | 牛頓-拉弗森法 | 9 | 9 | 9 | |
| Nickell bias | Nickell 偏誤 | 21 | 21 | 21 | |
| no-interference assumption | 無單位間干擾假定 | 31 | 31 | 31 | |
| no pooling | 不合併 | 3 | 3 | 3 | |
| nominal outcome (multinomial logit) | 名義結果變項(多項邏輯斯模型) | 名目變項;多項邏輯式模型 | – | 24 | 24 |
| non-centered parameterization | 非平減參數化 | 13 | 13 | 13 | |
| non-hierarchical data | 非階層資料 | 26 | 26 | 26 | |
| nonadaptive quadrature | 非適應性積分法 | 30 | 30 | 30 | |
| noncentral t distribution | 非中心 t 分配 | 16 | 16 | 16 | |
| noninformative censoring | 不具訊息的設限 | 非訊息性設限 | 25 | 25 | 25 |
| nonlinear mixed model | 非線性混合效果模型 | 30 | 22 | 30 | |
| normal distribution | 常態分配 | 常態分布 | – | 2 | 10 |
| normality | 常態性 | – | 9 | 15 | |
| null-hypothesis model (model under ) | 虛無假設模型 | 11 | 11 | 11 | |
| O | |||||
| observation-level random effect (OLRE) | 觀察值層次隨機效果 | 24 | 24 | 24 | |
| occasion (of measurement) | 測量時間點 | 測量場次 | – | 1 | 20 |
| odds ratio | 勝算比 | 23 | 23 | 23 | |
| offset | 偏移項 | 抵銷項 | 24 | 24 | 24 |
| omitted variable | 遺漏變項 | 遺漏變數 | – | 7 | 7 |
| one-step approximation | 一步近似 | 單步近似 | 15 | 15 | 15 |
| optimal allocation | 最適配置 | 16 | 16 | 16 | |
| optimal cluster size | 最適叢集大小 | 最佳叢集大小 | 16 | 16 | 16 |
| ordinal location-scale model | 次序位置-尺度模型 | 28 | 28 | 28 | |
| ordinal outcome | 次序結果變項 | 順序變項 | – | 1 | 24 |
| ordinary least squares (OLS) | 普通最小平方法 | – | 1 | 4 | |
| origin of time | 時間原點 | 19 | 18 | 19 | |
| orthogonal polynomial | 正交多項式 | – | 19 | 19 | |
| overdispersion | 過度離散 | 24 | 24 | 24 | |
| overextraction of classes | 類別過度萃取 | 過度抽取類別 | 22 | 22 | 22 |
| P | |||||
| pairwise data structure | 成對資料結構 | 27 | 27 | 27 | |
| panel data | 追蹤資料 | 縱橫資料 | – | 7 | 7 |
| parallel-lines assumption | 平行線假定 | 5 | 5 | 5 | |
| parallel-process model | 平行歷程模型 | 22 | 22 | 22 | |
| parallel trends assumption | 平行趨勢假定 | 31 | 31 | 31 | |
| parameter promotion | 參數提升 | 2 | 2 | 2 | |
| parametric bootstrap | 參數拔靴法 | 10 | 10 | 10 | |
| Pareto-smoothed importance sampling LOO (PSIS-LOO) | Pareto 平滑重要性抽樣留一交叉驗證 | 13 | 13 | 13 | |
| parsimonious random part | 精簡隨機部分 | 簡約隨機部分 | 14 | 11 | 14 |
| partial likelihood | 部分概似 | 25 | 25 | 25 | |
| partial pooling | 部分合併 | 3 | 3 | 3 | |
| partial proportional odds | 部分比例勝算 | 24 | 24 | 24 | |
| path diagram | 路徑圖 | – | 2 | 2 | |
| pattern-mixture model | 型態混合模型 | 模式混合模型 | 17 | 17 | 17 |
| penalized quasi-likelihood (PQL) | 懲罰準概似 | 23 | 13 | 23 | |
| period (discrete-time survival) | 時期 | 25 | 25 | 25 | |
| person ability | 能力 | 30 | 17 | 30 | |
| person covariate / item covariate / person-by-item covariate | 個人共變項/試題共變項/個人-試題共變項 | 30 | 30 | 30 | |
| person-mean centering | 個人平減 | – | 19 | 21 | |
| person-period data | 人-期資料 | 個人-時期資料 | 25 | 25 | 25 |
| piecewise growth model | 分段成長模型 | 19 | 19 | 19 | |
| placebo law | 安慰劑法律 | 31 | 31 | 31 | |
| plate (in a model graph) | plate | 板塊 | 1 | 1 | D |
| plates as loops | plate 就是迴圈 | 板塊即迴圈 | 4 | 4 | 4 |
| plausible values | 可能值 | 似真值 | 17 | 15 | 17 |
| Poisson regression | 卜瓦松迴歸 | – | 24 | 24 | |
| polynomial | 多項式 | 4 | 4 | 19 | |
| pooled logistic regression | 合併邏輯斯迴歸 | 25 | 25 | 25 | |
| pooled within-cluster slope | 合併組內斜率 | 匯合組內斜率 | 3 | 1 | 3 |
| population-averaged effect | 母群平均效果 | 23 | 2 | 25 | |
| positive definite matrix | 正定矩陣 | – | 6 | A | |
| posterior distribution | 後驗分配 | 事後分配 | 12 | 9 | 13 |
| posterior predictive check | 後驗預測檢核 | 後驗預測檢查 | 13 | 13 | 13 |
| posterior predictive p-value | 後驗預測 p 值 | 13 | 13 | 13 | |
| potential outcomes | 潛在結果 | 31 | 31 | 31 | |
| potential scale reduction factor () | 潛在尺度縮減因子 | 13 | 13 | 13 | |
| power curve | 檢定力曲線 | 16 | 16 | 16 | |
| precision weights | 精確度權數 | 17 | 17 | 17 | |
| predicted-values plot | 預測值圖 | 18 | 18 | 18 | |
| prediction error variance | 預測誤差變異數 | 12 | 11 | 12 | |
| prediction interval | 預測區間 | 27 | 12 | 27 | |
| prediction of random effects | 隨機效果的預測 | 隨機效果的預測值 | 12 | 11 | 32 |
| preliminary fixed part | 初步固定部分 | 4 | 4 | 14 | |
| preliminary random part | 初步隨機部分 | 14 | 14 | 14 | |
| preregistration | 預先註冊 | 預註冊 | 18 | 16 | 18 |
| prior distribution | 先驗分配 | 事前分配 | 12 | 1 | 13 |
| prior predictive check | 先驗預測檢核 | 13 | 13 | 13 | |
| probit model | probit 模型 | 23 | 23 | 23 | |
| profile likelihood | 剖面概似 | – | 9 | 9 | |
| profile likelihood interval | 剖面概似區間 | 剖面概似信賴區間 | 10 | 10 | 13 |
| profiled deviance | 剖面離異數 | 9 | 9 | 9 | |
| projection matrix | 投影矩陣 | – | 32 | A | |
| propensity model / outcome model | 傾向分數模型/結果模型 | 31 | 31 | 31 | |
| propensity score | 傾向分數 | 31 | 31 | 31 | |
| proportion of variance explained | 變異解釋比例 | 解釋變異量 | – | 1 | 11 |
| proportional hazards (proportionality) assumption | 比例風險假定(比例性假定) | 25 | 25 | 25 | |
| proportional odds model | 比例勝算模型 | 24 | 24 | 24 | |
| proportional reduction in variance | 變異數縮減比例 | 變異數減少比例 | 5 | 5 | 11 |
| pseudo-likelihood | 擬概似 | 擬概似法 | 23 | 23 | 24 |
| pseudo-maximum likelihood (PML) | 擬最大概似估計 | 虛擬最大概似估計 | 17 | 17 | 17 |
| pseudo- | 擬 R 平方 | 虛擬 R 平方;擬判定係數 | 19 | 19 | 19 |
| pupil mobility | 學生流動 | 26 | 26 | 26 | |
| Q | |||||
| quadratic growth | 二次成長 | – | 18 | 19 | |
| quadrature points (nodes) | 積分點(節點) | 23 | 23 | 28 | |
| R | |||||
| R-squared of each cluster and meta R-squared (, ) | 各組 R 平方與後設 R 平方 | 各叢集 R 平方與整體 R 平方 | 14 | 14 | 14 |
| random coefficient | 隨機係數 | – | 1 | D | |
| random effect | 隨機效果 | 2 | 1 | 24 | |
| random effect of a categorical predictor | 類別預測變項的隨機效果 | 6 | 6 | 6 | |
| random-effects ANOVA | 隨機效果變異數分析 | 3 | 1 | 3 | |
| random-effects assumption | 隨機效果假定 | 7 | 7 | 7 | |
| random-effects meta-analysis | 隨機效果後設分析 | 隨機效果統合分析 | 27 | 27 | 27 |
| random forest | 隨機森林 | – | 32 | 32 | |
| random indirect effect | 隨機間接效果 | 29 | 29 | 29 | |
| random innovation variance | 隨機創新變異數 | 21 | 20 | 21 | |
| random intercept | 隨機截距 | – | 1 | 5 | |
| random intercept cross-lagged panel model (RI-CLPM) | 隨機截距交叉延宕模型 | 隨機截距交叉延宕追蹤模型 | 21 | 21 | 21 |
| random item-by-cluster effect | 隨機的試題-叢集效果 | 30 | 30 | 30 | |
| random location effect | 隨機位置效果 | 28 | 28 | 28 | |
| random scale effect | 隨機尺度效果 | 28 | 28 | 28 | |
| random slope | 隨機斜率 | 6 | 1 | 6 | |
| random / systematic component (GLM) | 隨機成分/系統成分 | 23 | 23 | 23 | |
| rank interval | 排名區間 | 名次區間 | 12 | 12 | 12 |
| rank plot | 等級圖 | 13 | 13 | 13 | |
| Rasch model | Rasch 模型 | 30 | 30 | 30 | |
| rate of change | 變化率 | 19 | 16 | 19 | |
| rate ratio | 率比 | 發生率比 | 24 | 24 | 24 |
| raw score | 原始分數 | 7 | 7 | 7 | |
| recurrent events | 重複事件 | 復發事件;重現事件 | 25 | 25 | 25 |
| reference category | 參考類別 | 參照類別 | 24 | 23 | 24 |
| reference condition | 參考條件 | 31 | 31 | 31 | |
| referent | 參照對象 | 30 | 30 | 30 | |
| regression discontinuity design | 迴歸不連續設計 | 不連續迴歸設計 | 31 | 31 | 31 |
| regression tree (decision tree) | 迴歸樹 | 決策樹 | – | 32 | 32 |
| regularization | 正規化 | – | 32 | 32 | |
| relative covariance factor | 相對共變數因子 | 9 | 9 | 9 | |
| reliability | 信度 | 5 | 1 | 30 | |
| reliability of a cluster mean | 組平均數的信度 | 5 | 5 | 7 | |
| repeated measures | 重複測量 | 1 | 1 | 19 | |
| replicate weights | 複製權數 | 17 | 17 | 17 | |
| reporting checklist | 報告檢核表 | 18 | 5 | 18 | |
| reproducibility | 可重現性 | 再現性 | – | 4 | 18 |
| reproducible project | 可重現的研究專案 | 18 | 18 | 18 | |
| residual | 殘差 | – | 1 | 20 | |
| residual regressions | 殘差迴歸 | 14 | 14 | 14 | |
| restricted maximum likelihood (REML) | 限制最大概似估計 | 殘差最大概似估計 | 9 | 1 | 9 |
| ridge regression (ridge penalty) | 脊迴歸(脊懲罰) | 32 | 32 | 32 | |
| Rights–Sterba decomposition | Rights–Sterba 分解 | 11 | 11 | 11 | |
| risk set | 風險集合 | 25 | 25 | 25 | |
| robust maximum likelihood (MLR) | 穩健最大概似估計 | 30 | 29 | 30 | |
| robust standard error | 穩健標準誤 | – | 3 | 10 | |
| robust variance estimation (RVE) | 穩健變異數估計 | 27 | 27 | 27 | |
| root mean squared error (RMSE) | 均方根誤差 | – | 7 | 31 | |
| Rubin’s rules | Rubin 合併規則 | Rubin 法則 | 17 | 17 | 17 |
| running variable | 驅動變項 | 分派變項 | 31 | 31 | 31 |
| S | |||||
| same-class and same-school correlation | 同班相關與同校相關 | 8 | 8 | 8 | |
| sampling error | 抽樣誤差 | – | 2 | 27 | |
| sampling weight | 抽樣權數 | 抽樣權重 | 17 | 15 | 17 |
| sandwich estimator | 三明治估計式 | 三明治估計量 | 10 | 3 | 10 |
| Satorra–Bentler scaled difference test | Satorra–Bentler 尺度化差異檢定 | 30 | 29 | 30 | |
| Satterthwaite approximation | Satterthwaite 近似法 | 10 | 1 | 10 | |
| saturated model | 飽和模型 | 22 | 22 | 22 | |
| scale problem; rescaling (GLMM) | 尺度問題;重新調整尺度 | 重新尺度化 | 23 | 23 | 24 |
| scale score | 量尺分數 | 31 | 31 | 31 | |
| scaled residual (simulation-based) | 尺度化殘差 | 23 | 23 | 23 | |
| scaled test statistic | 尺度化檢定統計量 | 22 | 22 | 29 | |
| school-by-year shock | 學校年度衝擊 | 31 | 31 | 31 | |
| school connectedness | 學校連結感 | 23 | 23 | 23 | |
| second-order growth model | 二階成長模型 | 二階潛在成長模型 | 22 | 22 | 22 |
| selection effect of frailty | 脆弱性的選擇效果 | 25 | 25 | 25 | |
| selection model | 選擇模型 | 17 | 17 | 17 | |
| self-consistency check | 自我一致性檢核 | 18 | 18 | 18 | |
| self-selection | 自我選擇 | 31 | 31 | 31 | |
| sensitivity analysis | 敏感度分析 | 敏感性分析 | 15 | 10 | 17 |
| serial correlation | 序列相關 | 20 | 15 | 20 | |
| shared and configural properties (constructs) | 共享特性與組態特性(構念) | 共享屬性與組態屬性;共享特性與構形特性 | 30 | 29 | 30 |
| shared frailty | 共享脆弱性 | 25 | 25 | 25 | |
| shared method variance | 共同方法變異 | 29 | 29 | 29 | |
| shared-parameter model | 共享參數模型 | 17 | 17 | 17 | |
| shrinkage | 收縮 | 縮減 | 5 | 3 | 12 |
| simple slope | 單純斜率 | 簡單斜率 | 6 | 6 | 6 |
| Simpson’s paradox | 辛普森悖論 | 辛普森詭論;辛普森矛盾 | 1 | 1 | 1 |
| simulation-based power | 以模擬為基礎的檢定力 | 模擬基礎檢定力;循模擬檢定力分析 | 16 | 16 | 16 |
| simulation-based residuals | 以模擬為基礎的殘差 | 模擬基礎殘差 | 23 | 23 | 23 |
| simulation envelope | 模擬包絡帶 | 15 | 15 | 15 | |
| simulation study | 模擬研究 | – | 4 | C | |
| simulation template | 模擬範本 | 4 | 4 | 4 | |
| single-membership model | 單一隸屬模型 | 26 | 26 | 26 | |
| single-step adjustment | 單步校正 | 單一步驟校正 | 10 | 10 | 10 |
| singleton cluster | 單一觀察值叢集 | 單一單位叢集 | 4 | 4 | 4 |
| singular fit | 奇異配適 | 奇異解 | 6 | 4 | 9 |
| size parameter (negative binomial) | 大小參數 | 24 | 24 | 24 | |
| slope variance | 斜率變異數 | 6 | 2 | 20 | |
| slopes-as-outcomes model | 斜率結果模型 | 以斜率為結果之模型 | 2 | 2 | 2 |
| small-sample correction | 小樣本校正 | – | 3 | 10 | |
| small-study effects | 小型研究效果 | 27 | 27 | 27 | |
| Snijders–Bosker | Snijders–Bosker R 平方 | 11 | 5 | 11 | |
| softmax function | softmax 函數 | 正規化指數函數 | 24 | 24 | 24 |
| spaghetti plot (display) | 義大利麵圖 | 4 | 2 | 4 | |
| spell | 時段 | 期間 | 25 | 25 | 25 |
| sphericity | 球形性 | 19 | 19 | 19 | |
| spline (regression spline) | 仿樣函數 | 4 | 4 | 4 | |
| spurious precision | 虛假精確度 | 28 | 28 | 28 | |
| stable unit treatment value assumption (SUTVA) | 穩定單位處理值假定 | – | 31 | 31 | |
| stacked data | 堆疊資料 | 27 | 25 | 27 | |
| standard error | 標準誤 | – | 1 | 10 | |
| standard logistic distribution | 標準邏輯斯分配 | 23 | 23 | 23 | |
| standardization within persons | 個人內標準化 | 21 | 21 | 21 | |
| standardized mean difference | 標準化平均數差異 | 標準化平均差 | 11 | 11 | 11 |
| standardized root mean square residual (SRMR) | 標準化均方根殘差 | 22 | 22 | 29 | |
| stationarity (stationary process) | 定態性 | 20 | 20 | 20 | |
| statistical power | 檢定力 | 統計檢定力;統計考驗力 | – | 4 | 16 |
| stimuli as a random factor | 刺激作為隨機因子 | 26 | 1 | 26 | |
| strata (sampling) | 抽樣層 | 17 | 17 | 17 | |
| stratification | 分層 | – | 17 | 17 | |
| stress reactivity | 壓力反應性 | 21 | 21 | 21 | |
| stressor | 壓力源 | 29 | 29 | 29 | |
| strong factorial invariance | 強因素不變性 | 強不變性 | 30 | 22 | 30 |
| structural equation model (SEM) | 結構方程模型 | 結構方程模式 | – | 1 | 29 |
| structural zero / sampling zero | 結構性零值/抽樣零值 | 24 | 24 | 24 | |
| subdistribution hazard model | 子分配風險模型 | 25 | 25 | 25 | |
| subject-specific (cluster-specific) effect | 個體特定效果(叢集特定效果) | 23 | 2 | 2 | |
| substantive-model-compatible imputation | 實質模型相容插補 | 17 | 17 | 17 | |
| survival analysis | 存活分析 | 25 | 25 | 25 | |
| survival function | 存活函數 | 25 | 25 | 25 | |
| T | |||||
| task significance | 任務重要性 | 工作重要性 | 29 | 29 | 30 |
| test of distinguishability | 可區辨性檢定 | 27 | 27 | 27 | |
| three-level growth model | 三層次成長模型 | 8 | 8 | 8 | |
| three-level meta-analysis | 三層次後設分析 | 三層次統合分析 | 27 | 27 | 27 |
| three-level model | 三層次模型 | 1 | 1 | 8 | |
| threshold | 閾值 | 門檻值 | 24 | 24 | 24 |
| time-invariant covariate (predictor) | 不隨時間變動的共變項(預測變項) | 19 | 19 | 19 | |
| time scores (loadings) | 時間分數(負荷量) | 22 | 22 | 22 | |
| time-structured data | 時間結構化資料 | 19 | 19 | 19 | |
| time-varying covariate (predictor) | 隨時間變動的共變項 | 時變共變項 | 19 | 4 | 19 |
| Toeplitz structure | Toeplitz 結構 | 20 | 20 | 20 | |
| top-down and step-up model building | 由上而下與逐步建立 | 由上而下與逐步增加建模;由上而下與由下而上建模 | 14 | 14 | 14 |
| total effect (total relation, total regression) | 總效果(整體關係、整體迴歸) | 總效果(總關係);總迴歸 | 1 | 1 | 3 |
| trace plot | 軌跡圖 | 追蹤圖 | 13 | 13 | 13 |
| transition model | 轉移模型 | 19 | 19 | 19 | |
| trellis display | 格狀圖 | 格子圖 | 4 | 4 | 4 |
| two-intercept model | 雙截距模型 | 27 | 27 | 27 | |
| two-level factor model | 兩層次因素模型 | 多層次驗證性因素分析 | 30 | 29 | 30 |
| two-parameter logistic (2PL) model | 二參數邏輯斯模型 | 二參數對數模式 | 30 | 30 | 30 |
| two-part model | 兩部分模型 | 24 | 24 | 24 | |
| two-stage approach (stage-one and stage-two regressions) | 兩階段法(第一階段與第二階段迴歸) | 二階段估計 | 3 | 2 | 3 |
| Type I error | 第一類型錯誤 | 型一錯誤 | – | 1 | 14 |
| U | |||||
| unconditional growth model | 無條件成長模型 | 19 | 19 | 19 | |
| unconditional means model | 無條件平均數模型 | 空模型 | 19 | 19 | 19 |
| underdispersion | 離散不足 | 23 | 23 | 24 | |
| Unified Model Graph (UMG) | 統一模型圖 | 1 | 1 | 2 | |
| unit-average and cluster-average effects | 單位平均效果與叢集平均效果 | 31 | 31 | 31 | |
| unit diagram | 單位圖 | 1 | 1 | 26 | |
| unit of analysis | 分析單位 | – | 1 | 1 | |
| unstructured covariance matrix | 無結構共變數矩陣 | 未結構化共變數矩陣 | 20 | 2 | 20 |
| V | |||||
| variable indicator (multivariate model) | 變項指示變項 | 27 | 27 | 27 | |
| variance components | 變異成分 | 變異數成分 | – | 1 | 11 |
| variance-covariance matrix | 變異數-共變數矩陣 | – | 2 | 10 | |
| variance function | 變異數函數 | 2 | 2 | 6 | |
| variance partition coefficient (VPC) | 變異分割係數 | 8 | 8 | 26 | |
| variogram | 變異圖 | 半變異圖;序列變異圖;變異函數 | 20 | 20 | 20 |
| W | |||||
| Wald chi-square statistic | Wald 卡方統計量 | Wald 卡方檢定 | 10 | 10 | 10 |
| Wald test (Wald statistic) | Wald 檢定 | 10 | 3 | 10 | |
| weakly informative prior | 弱訊息先驗分配 | 13 | 9 | 13 | |
| widely applicable information criterion (WAIC) | 廣泛適用訊息準則 | 渡邊-赤池訊息準則;廣義赤池訊息準則 | 13 | 13 | 13 |
| wild cluster bootstrap | wild 叢集拔靴法 | 野生叢集拔靴法 | 31 | 31 | 31 |
| within / between factor | 組內因素/組間因素 | 30 | 29 | 30 | |
| within-between (hybrid) model | 組內–組間模型(混成模型) | 7 | 5 | 7 | |
| within-cluster and between-cluster covariance matrices | 組內與組間共變數矩陣 | 27 | 27 | 27 | |
| within-cluster effect (within slope) | 組內效果 | 群內效果 | 7 | 1 | 7 |
| within-group agreement | 組內一致性 | 30 | 30 | 30 | |
| within-level and between-level interaction | 組內層次與組間層次交互作用 | 層次內與層次間交互作用 | 29 | 29 | 29 |
| within-person and between-person effects | 個人內效果與個人間效果 | 19 | 19 | 21 | |
| within-person change and within-person fluctuation | 個人內改變與個人內波動 | 21 | 19 | 21 | |
| within-person variability | 個人內變異性 | 28 | 14 | 21 | |
| working correlation | 工作相關 | 工作相關矩陣;工作相關結構;任意選定相關矩陣 | 32 | 3 | 32 |
| working variable | 工作變項 | 23 | 23 | 23 | |
| Z | |||||
| zero-inflated model | 零膨脹模型 | 24 | 24 | 24 | |
| zero-truncated count model | 零截斷計數模型 | 24 | 24 | 24 | |
註:關鍵:該術語(或其屈折變化)第一次以粗體印出或列入關鍵詞表的章(若它只作為較長術語的一部分才是關鍵詞,或根本不是關鍵詞,記為 –);首見:該術語第一次出現在正文的章;主要:出現次數最多的章(次數相同時取較前的章);數字為章,字母為附錄。三欄都是以 Scripts/AppF/appF_glossary_V02.R 搜尋英文版各章原始檔而得;括號中的縮寫也一併搜尋,但 HLM 除外,因為它也是軟體名稱。中文版新增的 128 個詞條取自中文版詞庫,三欄也取自詞庫。中文欄是中文版各章採用的譯名。
| 中文 | 英文 | 主要 |
|---|---|---|
| 英文字母開頭 | ||
| Cholesky 分解 | Cholesky decomposition | 15 |
| containment 自由度與 between-within 自由度 | containment and between-within degrees of freedom | 10 |
| Cook 距離 | Cook’s distance | 15 |
| Cox 比例風險模型 | Cox proportional hazards model | 25 |
| CR2(偏誤縮減線性化) | CR2 (bias-reduced linearization) | 15 |
| Delta 法 | delta method | A |
| Delta 調整 | delta adjustment | 17 |
| EM 演算法 | expectation-maximization (EM) algorithm | 9 |
| Gibbs 抽樣法 | Gibbs sampler | 13 |
| GLMM 樹 | GLMM tree | 32 |
| Hausman 檢定 | Hausman test | 7 |
| Heywood 案例 | Heywood case | 22 |
| Holm 校正 | Holm adjustment | 10 |
| hurdle 模型 | hurdle model | 24 |
| ICC(1)/ICC(2) | ICC(1) / ICC(2) | 30 |
| Johnson–Neyman 區域 | Johnson–Neyman region | 6 |
| Kenward–Roger 近似法 | Kenward–Roger approximation | 10 |
| Kronecker 積 | Kronecker product | A |
| LKJ 先驗分配 | LKJ prior | 13 |
| min 統計量 | min | 26 |
| Mundlak 模型 | Mundlak model | 7 |
| Nickell 偏誤 | Nickell bias | 21 |
| Pareto 平滑重要性抽樣留一交叉驗證 | Pareto-smoothed importance sampling LOO (PSIS-LOO) | 13 |
| plate | plate (in a model graph) | D |
| plate 就是迴圈 | plates as loops | 4 |
| probit 模型 | probit model | 23 |
| Rasch 模型 | Rasch model | 30 |
| Rights–Sterba 分解 | Rights–Sterba decomposition | 11 |
| Rubin 合併規則 | Rubin’s rules | 17 |
| Satorra–Bentler 尺度化差異檢定 | Satorra–Bentler scaled difference test | 30 |
| Satterthwaite 近似法 | Satterthwaite approximation | 10 |
| Snijders–Bosker R 平方 | Snijders–Bosker | 11 |
| softmax 函數 | softmax function | 24 |
| Toeplitz 結構 | Toeplitz structure | 20 |
| Wald 卡方統計量 | Wald chi-square statistic | 10 |
| Wald 檢定 | Wald test (Wald statistic) | 10 |
| wild 叢集拔靴法 | wild cluster bootstrap | 31 |
| ㄅ | ||
| 比例風險假定(比例性假定) | proportional hazards (proportionality) assumption | 25 |
| 比例勝算模型 | proportional odds model | 24 |
| 比較標準誤與診斷標準誤 | comparative and diagnostic standard errors | 12 |
| 比較基準模型 | baseline model (fit indices) | 29 |
| 比較中斷時間序列 | comparative interrupted time series | 31 |
| 標準邏輯斯分配 | standard logistic distribution | 23 |
| 標準化平均數差異 | standardized mean difference | 11 |
| 標準化均方根殘差 | standardized root mean square residual (SRMR) | 29 |
| 標準誤 | standard error | 10 |
| 表列刪除 | listwise deletion | 17 |
| 邊際模型 | marginal model | 2 |
| 邊際共變數矩陣 | marginal covariance matrix | 26 |
| 邊際概似 | marginal likelihood | B |
| 邊際化多層次模型 | marginalized multilevel model | 23 |
| 邊際準概似 | marginal quasi-likelihood (MQL) | 23 |
| 邊際最大概似估計 | marginal maximum likelihood (MML) | 30 |
| 邊際殘差 | marginal residual | 15 |
| 邊際與條件 R 平方 | marginal and conditional R-squared | 11 |
| 邊界估計值 | boundary estimate | 11 |
| 變化率 | rate of change | 19 |
| 變項指示變項 | variable indicator (multivariate model) | 27 |
| 變異分割係數 | variance partition coefficient (VPC) | 26 |
| 變異圖 | variogram | 20 |
| 變異解釋比例 | proportion of variance explained | 11 |
| 變異成分 | variance components | 11 |
| 變異數分析 | analysis of variance (ANOVA) | 3 |
| 變異數同質性 | homoscedasticity | 24 |
| 變異數-共變數矩陣 | variance-covariance matrix | 10 |
| 變異數函數 | variance function | 6 |
| 變異數縮減比例 | proportional reduction in variance | 11 |
| 變異數異質性 | heteroscedasticity | 15 |
| 卜瓦松迴歸 | Poisson regression | 24 |
| 補習班 | cram school | 26 |
| 不可區辨對偶 | indistinguishable dyads | 27 |
| 不合併 | no pooling | 3 |
| 不具訊息的設限 | noninformative censoring | 25 |
| 不適當解 | improper solution | 29 |
| 不隨時間變動的共變項(預測變項) | time-invariant covariate (predictor) | 19 |
| 不完全階層 | imperfectly hierarchical | 26 |
| 部分比例勝算 | partial proportional odds | 24 |
| 部分概似 | partial likelihood | 25 |
| 部分合併 | partial pooling | 3 |
| 拔靴法 | bootstrap | 10 |
| 伯努利分配 | Bernoulli distribution | 23 |
| 貝氏估計 | Bayesian estimation | 13 |
| 貝氏訊息準則 | Bayesian information criterion (BIC) | 11 |
| 貝氏因子 | Bayes factor | 13 |
| 飽和模型 | saturated model | 22 |
| 報告檢核表 | reporting checklist | 18 |
| 暴露量 | exposure | 24 |
| 半 與半 Cauchy 先驗分配 | half- and half-Cauchy priors | 13 |
| ㄆ | ||
| 偏移項 | offset | 24 |
| 偏誤 | bias | 21 |
| 頻率學派 | frequentist | 29 |
| 平衡設計 | balanced design | 26 |
| 平減 | centering | 7 |
| 平均處理效果 | average treatment effect (ATE) | 31 |
| 平均數結構與共變數結構 | mean and covariance structure | 15 |
| 平行歷程模型 | parallel-process model | 22 |
| 平行趨勢假定 | parallel trends assumption | 31 |
| 平行線假定 | parallel-lines assumption | 5 |
| 評分規準 | grading rubric | 18 |
| 評分者間信度 | interrater reliability | 30 |
| 普通最小平方法 | ordinary least squares (OLS) | 4 |
| 排名區間 | rank interval | 12 |
| 排行榜 | league table | 12 |
| 剖面離異數 | profiled deviance | 9 |
| 剖面概似 | profile likelihood | 9 |
| 剖面概似區間 | profile likelihood interval | 13 |
| ㄇ | ||
| 密集縱貫資料 | intensive longitudinal data | 21 |
| 敏感度分析 | sensitivity analysis | 17 |
| 名義結果變項(多項邏輯斯模型) | nominal outcome (multinomial logit) | 24 |
| 母群平均效果 | population-averaged effect | 25 |
| 馬可夫鏈蒙地卡羅法 | Markov chain Monte Carlo (MCMC) | 13 |
| 模擬包絡帶 | simulation envelope | 15 |
| 模擬範本 | simulation template | 4 |
| 模擬研究 | simulation study | C |
| 模型比較 | model comparison | 5 |
| 模型比較表 | model-comparison table | 18 |
| 模型基礎推論 | model-based inference | 17 |
| 模型建立 | model building | 14 |
| 模型診斷 | diagnostics | 15 |
| 模型適配度(適配度指標) | model fit (fit index) | 22 |
| 模型隱含的資料圖示 | model-implied data display | 2 |
| 模型與資料對偶性 | model-data duality | 4 |
| 脈絡效果 | contextual effect | 7 |
| 毛毛蟲圖 | caterpillar plot (display) | 4 |
| 蒙地卡羅標準誤 | Monte Carlo standard error | 19 |
| 蒙地卡羅模擬 | Monte Carlo simulation | 29 |
| 蒙地卡羅積分 | Monte Carlo integration | 23 |
| 蒙地卡羅信賴區間 | Monte Carlo confidence interval | 29 |
| ㄈ | ||
| 輔助變項 | auxiliary variable | 17 |
| 複合對稱 | compound symmetry | 19 |
| 複製權數 | replicate weights | 17 |
| 複雜樣本(複雜抽樣設計) | complex sample (complex sampling design) | 17 |
| 負的變異數估計值 | negative variance estimate | 9 |
| 負二項模型 | negative binomial model | 24 |
| 發散轉移 | divergent transitions | 13 |
| 非平減參數化 | non-centered parameterization | 13 |
| 非階層資料 | non-hierarchical data | 26 |
| 非線性混合效果模型 | nonlinear mixed model | 30 |
| 非中心 t 分配 | noncentral t distribution | 16 |
| 非適應性積分法 | nonadaptive quadrature | 30 |
| 非隨機遺漏 | missing not at random (MNAR) | 17 |
| 費雪計分法 | Fisher scoring | 9 |
| 反矩陣 | inverse matrix | A |
| 分配迴歸 | distributional regression | 28 |
| 分段成長模型 | piecewise growth model | 19 |
| 分類圖 | classification diagram | 26 |
| 分析單位 | unit of analysis | 1 |
| 分層 | stratification | 17 |
| 分層信度 | level-specific reliability | 30 |
| 分層適配 | level-specific fit | 29 |
| 仿樣函數 | spline (regression spline) | 4 |
| 風險比 | hazard ratio | 25 |
| 風險函數 | hazard | 25 |
| 風險集合 | risk set | 25 |
| ㄉ | ||
| 敵意 | hostility | 30 |
| 地板效應/天花板效應 | floor / ceiling effect | 28 |
| 第三層變異數 | level-3 variance | 8 |
| 第一類型錯誤 | Type I error | 14 |
| 第一層模型與第二層模型 | level-1 model and level-2 model | 14 |
| 第一層與第二層檔案 | level-1 and level-2 files | 4 |
| 第二層變異數異質性 | level-2 heteroscedasticity | 15 |
| 第二層權數 | level-2 weight | 17 |
| 第二層殘差(經驗貝氏殘差) | level-2 (empirical Bayes) residual | 15 |
| 第二層預測變項 | level-2 predictor | 5 |
| 迭代廣義最小平方法 | iterative generalized least squares (IGLS) | 9 |
| 定錨試題;純化 | anchor item; purification | 30 |
| 定態性 | stationarity (stationary process) | 20 |
| 定義變項 | definition variable | 22 |
| 多變量多層次模型 | multivariate multilevel model | 27 |
| 多變量常態分配 | multivariate normal distribution | A |
| 多對一合併 | many-to-one merge | 4 |
| 多階段抽樣 | multistage sampling | 1 |
| 多項式 | polynomial | 19 |
| 多重比較校正 | multiplicity adjustment | 10 |
| 多重隸屬模型 | multiple-membership model | 26 |
| 多重隸屬多重分類模型 | multiple-membership multiple-classification (MMMC) model | 26 |
| 多重插補 | multiple imputation | 17 |
| 多重時段 | multiple spells | 25 |
| 多場域試驗 | multisite trial | 16 |
| 多層次模型 | multilevel model | 3 |
| 多層次結構方程模型 | multilevel structural equation model (MSEM) | 29 |
| 多層次潛在共變項模型 | multilevel latent covariate model | 7 |
| 多層次試題反應模型 | multilevel item response model | 30 |
| 堆疊資料 | stacked data | 27 |
| 對比編碼 | contrast coding | E |
| 對比矩陣 | contrast matrix | 10 |
| 對數概似 | log-likelihood | 9 |
| 對數線性變異數函數 | log-linear variance function (variance model) | 15 |
| 對數常態分配 | lognormal distribution | 28 |
| 對數勝算比 | log-odds ratio | 23 |
| 對偶資料 | dyadic data | 27 |
| 動態結構方程模型 | dynamic structural equation model (DSEM) | 21 |
| 動差法估計式 | method-of-moments estimator | 3 |
| 大小參數 | size parameter (negative binomial) | 24 |
| 大魚小池效應 | big-fish-little-pond effect | 7 |
| 單步校正 | single-step adjustment | 10 |
| 單純斜率 | simple slope | 6 |
| 單一隸屬模型 | single-membership model | 26 |
| 單一觀察值叢集 | singleton cluster | 4 |
| 單位平均效果與叢集平均效果 | unit-average and cluster-average effects | 31 |
| 單位圖 | unit diagram | 26 |
| 單位間干擾 | interference | 31 |
| 當下(壓力) | momentary (stress) | 28 |
| 等級圖 | rank plot | 13 |
| 等價模型 | equivalent models | 7 |
| ㄊ | ||
| 題目 | item (questionnaire / scale item) | 30 |
| 題項 | item (stimulus in experiments) | 26 |
| 條件 AIC | conditional AIC | 11 |
| 條件模型 | conditional model | 24 |
| 條件第一層權數 | conditional level-1 weight | 17 |
| 條件(第一層)殘差 | conditional (level-1) residual | 15 |
| 調節效果 | moderation | 27 |
| 調整集合 | adjustment set | 31 |
| 同班相關與同校相關 | same-class and same-school correlation | 8 |
| 同質性卡方檢定(同質性統計量) | homogeneity chi-square test (homogeneity statistic) | 14 |
| 統一模型圖 | Unified Model Graph (UMG) | 2 |
| 特定原因風險函數 | cause-specific hazard | 25 |
| 特徵值 | eigenvalue | A |
| 套索迴歸 | lasso | 32 |
| 投影矩陣 | projection matrix | A |
| ㄋ | ||
| 擬 R 平方 | pseudo- | 19 |
| 擬概似 | pseudo-likelihood | 24 |
| 擬最大概似估計 | pseudo-maximum likelihood (PML) | 17 |
| 逆機率加權 | inverse-probability weighting (IPW) | 31 |
| 牛頓-拉弗森法 | Newton–Raphson algorithm | 9 |
| 暖身期 | burn-in (warmup) | 13 |
| 內生性 | endogeneity | 32 |
| 能力 | person ability | 30 |
| ㄌ | ||
| 離散不足 | underdispersion | 24 |
| 離散時間存活模型 | discrete-time survival (hazard) model | 25 |
| 離散參數/離散比 | dispersion parameter / dispersion ratio | 24 |
| 離異數 | deviance | 9 |
| 隸屬機率 | membership probability | 26 |
| 隸屬權數 | membership weight | 26 |
| 留一交叉驗證 | leave-one-out cross-validation (LOO) | 13 |
| 聯合建模插補 | joint modeling imputation | 17 |
| 連 | company (military unit) | 30 |
| 連結函數 | link function | 23 |
| 連續時間 AR(1) | continuous-time AR(1) | 20 |
| 量尺分數 | scale score | 31 |
| 兩部分模型 | two-part model | 24 |
| 兩階段法(第一階段與第二階段迴歸) | two-stage approach (stage-one and stage-two regressions) | 3 |
| 兩層次因素模型 | two-level factor model | 30 |
| 量化研究期刊論文報告標準 | Journal Article Reporting Standards for Quantitative Research (JARS-Quant) | 18 |
| 零膨脹模型 | zero-inflated model | 24 |
| 零截斷計數模型 | zero-truncated count model | 24 |
| 領導氛圍 | leadership climate | 30 |
| 路徑圖 | path diagram | 2 |
| 邏輯斯迴歸 | logistic regression | 23 |
| 邏輯斯混合效果模型 | logistic mixed model | 30 |
| 率比 | rate ratio | 24 |
| 拉普拉斯近似 | Laplace approximation | 23 |
| 累積發生率 | cumulative incidence | 25 |
| 累積連結混合效果模型 | cumulative link mixed model | 24 |
| 累積勝算比 | cumulative odds ratio | 24 |
| 累積勝算對數模型 | cumulative logit model | 24 |
| 類別特定效果 | category-specific effect | 24 |
| 類別過度萃取 | overextraction of classes | 22 |
| 類別數目判定 | class enumeration | 22 |
| 類別預測變項的隨機效果 | random effect of a categorical predictor | 6 |
| 漏斗圖 | funnel plot | 15 |
| ㄍ | ||
| 估計邊際平均數 | estimated marginal means | 10 |
| 估計目標 | estimand | 31 |
| 估計式 | estimator | 31 |
| 固定部分與隨機部分 | fixed part and random part | 14 |
| 固定效果 | fixed effect | 10 |
| 固定效果迴歸(固定效果模型) | fixed-effects regression (econometric fixed-effects model) | 7 |
| 固定叢集與隨機叢集 | fixed versus random clusters | 3 |
| 過度離散 | overdispersion | 24 |
| 軌跡圖 | trace plot | 13 |
| 觀察值層次隨機效果 | observation-level random effect (OLRE) | 24 |
| 廣泛適用訊息準則 | widely applicable information criterion (WAIC) | 13 |
| 廣義估計方程式 | generalized estimating equations (GEE) | 32 |
| 廣義加成混合效果模型 | generalized additive mixed model (GAMM) | 32 |
| 廣義線性混合效果模型 | generalized linear mixed model (GLMM) | 24 |
| 廣義最小平方法 | generalized least squares (GLS) | 9 |
| 工作變項 | working variable | 23 |
| 工作相關 | working correlation | 32 |
| 共變項 | covariate | 28 |
| 共變數分析 | analysis of covariance (ANCOVA) | 5 |
| 共變數結構 | covariance structure | 20 |
| 共同方法變異 | shared method variance | 29 |
| 共同結果 | common effect (collider) | 31 |
| 共同效果模型 | common-effect model | 27 |
| 共享特性與組態特性(構念) | shared and configural properties (constructs) | 30 |
| 共享脆弱性 | shared frailty | 25 |
| 共享參數模型 | shared-parameter model | 17 |
| 格狀圖 | trellis display | 4 |
| 格狀結構 | lattice (of nested models) | 11 |
| 個體特定效果(叢集特定效果) | subject-specific (cluster-specific) effect | 2 |
| 個人平減 | person-mean centering | 21 |
| 個人內標準化 | standardization within persons | 21 |
| 個人內標準差 | intraindividual standard deviation | 28 |
| 個人內變異性 | within-person variability | 21 |
| 個人內改變與個人內波動 | within-person change and within-person fluctuation | 21 |
| 個人內效果與個人間效果 | within-person and between-person effects | 21 |
| 個人共變項/試題共變項/個人-試題共變項 | person covariate / item covariate / person-by-item covariate | 30 |
| 個人間(BS)/個人內(WS)變異數 | between-person (BS) / within-person (WS) variance | 28 |
| 個人間差異 | between-person differences | 21 |
| 各組 R 平方與後設 R 平方 | R-squared of each cluster and meta R-squared (, ) | 14 |
| 概化理論(層面) | generalizability theory (facet) | 26 |
| 概似 | likelihood | 9 |
| 概似比檢定 | likelihood-ratio test | 10 |
| 構念(個人/共享/組態構念) | construct (individual / shared / configural) | 30 |
| 槓桿值 | leverage | 15 |
| ㄎ | ||
| 跨層級不變性 | cross-level invariance | 30 |
| 跨層級交互作用 | cross-level interaction | 6 |
| 卡方分配 | chi-square distribution | A |
| 可能值 | plausible values | 17 |
| 可忽略遺漏 | ignorable missingness | 17 |
| 可交換性 | exchangeability | 32 |
| 可區辨對偶 | distinguishable dyads | 27 |
| 可區辨性檢定 | test of distinguishability | 27 |
| 可信區間 | credible interval | 13 |
| 可重現的研究專案 | reproducible project | 18 |
| 可重現性 | reproducibility | 18 |
| ㄏ | ||
| 忽略一個層次 | ignoring a level | 8 |
| 互補對數-對數連結 | complementary log-log (cloglog) link | 25 |
| 迴歸不連續設計 | regression discontinuity design | 31 |
| 迴歸樹 | regression tree (decision tree) | 32 |
| 混同效果(層次混同) | conflated effect (conflation of levels) | 29 |
| 混同隨機斜率 | conflated random slope | 14 |
| 混合邊 | mixing edge | 22 |
| 混合卡方分配 | chi-square mixture | A |
| 混合效果模型 | mixed-effects model (linear mixed model) | 30 |
| 混合效果模型方程式 | mixed-model equations | 12 |
| 混合效果位置-尺度模型 | mixed-effects location-scale model (MELS) | 28 |
| 混淆(混淆變項) | confounding (confounder) | 31 |
| 合併邏輯斯迴歸 | pooled logistic regression | 25 |
| 合併組內斜率 | pooled within-cluster slope | 3 |
| 海森矩陣 | Hessian matrix | 24 |
| 後門路徑 | back-door path | 31 |
| 後設分析 | meta-analysis | 27 |
| 後設迴歸 | meta-regression | 27 |
| 後驗分配 | posterior distribution | 13 |
| 後驗預測檢核 | posterior predictive check | 13 |
| 後驗預測 p 值 | posterior predictive p-value | 13 |
| 涵蓋率 | coverage (of an interval) | 24 |
| 漢米爾頓蒙地卡羅法 | Hamiltonian Monte Carlo (HMC) | 13 |
| 橫斷面資料 | cross-sectional data | 19 |
| ㄐ | ||
| 基準風險 | baseline hazard | 25 |
| 基準類別勝算對數 | baseline-category logit | 24 |
| 積分點(節點) | quadrature points (nodes) | 28 |
| 集群隨機試驗 | cluster-randomized trial | 16 |
| 脊迴歸(脊懲罰) | ridge regression (ridge penalty) | 32 |
| 計數過程 | counting process | 25 |
| 計數結果變項 | count outcome | 24 |
| 加成模型/直接共識模型/參照轉移共識模型/離散模型/歷程模型 | additive / direct consensus / referent-shift consensus / dispersion / process model | 30 |
| 階層觀點 | hierarchical view (level-specific view) | 2 |
| 階層線性模式 | hierarchical linear model (HLM) | 1 |
| 截距–斜率共變數 | intercept–slope covariance | 6 |
| 截距與斜率結果模型 | intercepts- and slopes-as-outcomes model | 6 |
| 節點 | knot | 19 |
| 結構方程模型 | structural equation model (SEM) | 29 |
| 結構性零值/抽樣零值 | structural zero / sampling zero | 24 |
| 解構 | disaggregation | 1 |
| 解釋性試題反應模型 | explanatory item response model | 30 |
| 交互作用 | interaction | 6 |
| 交叉分類模型 | cross-classified model | 26 |
| 交叉分類隨機效果模型 | cross-classified random-effects model (CCREM) | 26 |
| 交叉隨機效果 | crossed random effects | 26 |
| 交叉延宕模型 | cross-lagged panel model | 21 |
| 交叉驗證 | cross-validation | 32 |
| 檢定力 | statistical power | 16 |
| 檢定力曲線 | power curve | 16 |
| 建模紀錄 | model-building record | 14 |
| 鑑別度 | item discrimination | 30 |
| 間接效果 | indirect effect | 29 |
| 精簡隨機部分 | parsimonious random part | 14 |
| 精確度權數 | precision weights | 17 |
| 精確限制概似比檢定 | exact restricted likelihood-ratio test | 11 |
| 經驗貝氏估計值 | empirical Bayes estimate | 12 |
| 經驗取樣法 | experience sampling method (ESM) | 21 |
| 競爭風險 | competing risks | 25 |
| 局部獨立 | local independence | 30 |
| 局部極大值 | local maximum | 9 |
| 具訊息的抽樣設計 | informative sampling design | 17 |
| 聚合 | aggregation | 30 |
| 聚合指標 | aggregation index | 30 |
| 鉅觀到微觀命題與微觀到鉅觀命題 | macro-to-micro and micro-to-macro propositions | 1 |
| 鉅觀層次與微觀層次命題 | macro-level and micro-level propositions | 1 |
| 均方根誤差 | root mean squared error (RMSE) | 31 |
| ㄑ | ||
| 奇異配適 | singular fit | 9 |
| 期望對數預測密度 | expected log predictive density (ELPD) | 13 |
| 起始狀態 | initial status | 19 |
| 契合性 | congeniality | 17 |
| 球形性 | sphericity | 19 |
| 潛在變項 | latent variable | 29 |
| 潛在平減與觀察平均數平減 | latent and observed-mean centering | 21 |
| 潛在反應變項 | latent response variable | 23 |
| 潛在反應寫法 | latent-response formulation | 23 |
| 潛在調節結構方程法 | latent moderated structural equations (LMS) | 29 |
| 潛在類別 | latent class | 22 |
| 潛在迴歸 | latent regression | 30 |
| 潛在基底模型 | latent-basis model | 22 |
| 潛在結果 | potential outcomes | 31 |
| 潛在聚合 | latent aggregation | 29 |
| 潛在曲線模型 | latent curve model (LCM) | 22 |
| 潛在尺度 ICC | latent-scale ICC | 23 |
| 潛在尺度縮減因子 | potential scale reduction factor () | 13 |
| 潛在成長曲線模型 | latent growth curve model | 22 |
| 潛在組平均數 | latent group mean | 21 |
| 潛在組內相關係數 | latent intraclass correlation | 30 |
| 強因素不變性 | strong factorial invariance | 30 |
| 傾向分數 | propensity score | 31 |
| 傾向分數模型/結果模型 | propensity model / outcome model | 31 |
| 區集 | block (experimental design) | 31 |
| 驅動變項 | running variable | 31 |
| 去趨勢 | detrending | 21 |
| 群組化軌跡模型 | group-based trajectory model | 22 |
| ㄒ | ||
| 斜率變異數 | slope variance | 20 |
| 斜率結果模型 | slopes-as-outcomes model | 2 |
| 小型研究效果 | small-study effects | 27 |
| 小樣本校正 | small-sample correction | 10 |
| 效果編碼 | effects coding (factor identification) | 29 |
| 效果的跨場域變異數 | cross-site variance of the effect | 31 |
| 效果量 | effect size | 27 |
| 先驗分配 | prior distribution | 13 |
| 先驗預測檢核 | prior predictive check | 13 |
| 線性邏輯斯測驗模型 | linear logistic test model (LLTM) | 30 |
| 線性預測子 | linear predictor | 24 |
| 限制最大概似估計 | restricted maximum likelihood (REML) | 9 |
| 辛普森悖論 | Simpson’s paradox | 1 |
| 信度 | reliability | 30 |
| 信賴區間 | confidence interval | 27 |
| 相對共變數因子 | relative covariance factor | 9 |
| 相鄰類別勝算對數 | adjacent-category logit | 24 |
| 相關矩陣圖 | correlation map | 4 |
| 相互混淆的殘差 | confounded residuals | 15 |
| 型態混合模型 | pattern-mixture model | 17 |
| 行動者-伴侶相依模型 | actor-partner interdependence model | 27 |
| 行動者效果與伴侶效果 | actor effect and partner effect | 27 |
| 虛擬變項 | dummy variable | 3 |
| 虛假精確度 | spurious precision | 28 |
| 虛無模型 | empty (null) model | 5 |
| 虛無假設模型 | null-hypothesis model (model under ) | 11 |
| 序列相關 | serial correlation | 20 |
| 學校年度衝擊 | school-by-year shock | 31 |
| 學校連結感 | school connectedness | 23 |
| 學生流動 | pupil mobility | 26 |
| 選擇模型 | selection model | 17 |
| 訊息矩陣 | information matrix | 11 |
| 訊息準則 | information criterion | 11 |
| ㄓ | ||
| 直接效果 | direct effect | 29 |
| 追蹤資料 | panel data | 7 |
| 轉移模型 | transition model | 19 |
| 準確度與偏誤的權衡 | accuracy-bias trade-off | 7 |
| 中途退出 | dropout | 25 |
| 中介變項/調節變項 | mediator / moderator | 29 |
| 中介效果 | mediation | 29 |
| 中介設計(1-1-1、2-1-1、2-2-1、1-1-2) | mediation design (1-1-1, 2-1-1, 2-2-1, 1-1-2) | 29 |
| 中位數勝算比 | median odds ratio | 23 |
| 中位存活時間 | median lifetime | 25 |
| 整體特性/共享特性/組態特性 | global / shared / configural properties | 30 |
| 正定矩陣 | positive definite matrix | A |
| 正規化 | regularization | 32 |
| 正交多項式 | orthogonal polynomial | 19 |
| ㄔ | ||
| 尺度化檢定統計量 | scaled test statistic | 29 |
| 尺度化殘差 | scaled residual (simulation-based) | 23 |
| 尺度問題;重新調整尺度 | scale problem; rescaling (GLMM) | 24 |
| 赤池訊息準則 | Akaike information criterion (AIC) | 11 |
| 初步固定部分 | preliminary fixed part | 14 |
| 初步隨機部分 | preliminary random part | 14 |
| 輟學 | dropout (from school) | 25 |
| 傳統標準誤 | conventional standard error | 31 |
| 創新 | innovation (time series) | 21 |
| 重複事件 | recurrent events | 25 |
| 重複測量 | repeated measures | 19 |
| 差異中之差異 | difference-in-differences | 31 |
| 差異試題功能 | differential item functioning (DIF) | 30 |
| 插補 | imputation | 17 |
| 插補模型與分析模型 | imputation model and analysis model | 17 |
| 巢套資料 | nested data | 1 |
| 抽樣權數 | sampling weight | 17 |
| 抽樣層 | strata (sampling) | 17 |
| 抽樣誤差 | sampling error | 27 |
| 常態分配 | normal distribution | 10 |
| 常態混合分配 | mixture of normals | 28 |
| 常態性 | normality | 15 |
| 長格式與寬格式 | long and wide format | 4 |
| 懲罰準概似 | penalized quasi-likelihood (PQL) | 23 |
| 成對資料結構 | pairwise data structure | 27 |
| 成長軌跡 | growth trajectory | 19 |
| 成長混合模型 | growth mixture model | 22 |
| 成長曲線模型 | growth curve model | 19 |
| 成長因素 | growth factor | 22 |
| ㄕ | ||
| 實質模型相容插補 | substantive-model-compatible imputation | 17 |
| 時段 | spell | 25 |
| 時間分數(負荷量) | time scores (loadings) | 22 |
| 時間結構化資料 | time-structured data | 19 |
| 時間原點 | origin of time | 19 |
| 時期 | period (discrete-time survival) | 25 |
| 事件史分析 | event history analysis | 25 |
| 試題反應理論 | item response theory (IRT) | 30 |
| 試題難度與容易度 | item difficulty and easiness | 30 |
| 識別 | identification | 31 |
| 適應性高斯積分法 | adaptive Gauss–Hermite quadrature | 23 |
| 適應性積分法 | adaptive quadrature | 23 |
| 衰減因子 | attenuation factor | 23 |
| 雙截距模型 | two-intercept model | 27 |
| 雙重潛在模型 | doubly latent model | 29 |
| 雙重外顯模型 | doubly manifest model | 29 |
| 設計基礎推論 | design-based inference | 17 |
| 設計矩陣 | design matrix | 26 |
| 設計效果 | design effect | 1 |
| 設限 | censoring | 25 |
| 收斂 | convergence | 9 |
| 收縮 | shrinkage | 12 |
| 受測者 | examinee | 30 |
| 熵值 | entropy | 22 |
| 生命表 | life table | 25 |
| 生態謬誤 | ecological fallacy | 1 |
| 生態瞬間評估 | ecological momentary assessment (EMA) | 21 |
| 勝算比 | odds ratio | 23 |
| 勝算對數 | logit | 24 |
| 勝算對數連結 | logit link | 24 |
| ㄖ | ||
| 弱訊息先驗分配 | weakly informative prior | 13 |
| 融合分析 | blended analysis | 32 |
| 人-期資料 | person-period data | 25 |
| 任務重要性 | task significance | 30 |
| ㄗ | ||
| 資料稽核 | data audit | 4 |
| 子分配風險模型 | subdistribution hazard model | 25 |
| 自由度 | degrees of freedom | 10 |
| 自我迴歸效果(慣性) | autoregressive effect (inertia) | 21 |
| 自我迴歸移動平均 | autoregressive moving average (ARMA) | 20 |
| 自我相關 | autocorrelation | 20 |
| 自我選擇 | self-selection | 31 |
| 自我一致性檢核 | self-consistency check | 18 |
| 族系錯誤率 | family-wise error rate | 10 |
| 組平減 | group-mean centering (centering within clusters) | 7 |
| 組平均數 | cluster mean | 7 |
| 組平均數的信度 | reliability of a cluster mean | 7 |
| 組態(模型) | configural (model M1 in invariance testing) | 30 |
| 組內效果 | within-cluster effect (within slope) | 7 |
| 組內相關係數 | intraclass correlation coefficient (ICC) | 30 |
| 組內–組間模型(混成模型) | within-between (hybrid) model | 7 |
| 組內層次與組間層次交互作用 | within-level and between-level interaction | 29 |
| 組內一致性 | within-group agreement | 30 |
| 組內因素/組間因素 | within / between factor | 30 |
| 組內與組間共變數矩陣 | within-cluster and between-cluster covariance matrices | 27 |
| 組間迴歸 | between-cluster regression | 3 |
| 組間效果 | between-cluster effect (between slope) | 7 |
| 組成模型 | composition model | 30 |
| 組成效果 | compositional effect | 7 |
| 作為鍵值的識別碼 | key (identifier) | 4 |
| 最大概似估計 | maximum likelihood (ML) | 9 |
| 最大/精簡隨機部分 | maximal / parsimonious random part | 14 |
| 最大隨機效果結構 | maximal random-effects structure | 26 |
| 最佳線性不偏預測值 | best linear unbiased predictor (BLUP) | 12 |
| 最小可偵測效果量 | minimum detectable effect size (MDES) | 16 |
| 最終模型表 | final-model table | 18 |
| 最適配置 | optimal allocation | 16 |
| 最適叢集大小 | optimal cluster size | 16 |
| 總平減 | grand-mean centering | 7 |
| 總效果(整體關係、整體迴歸) | total effect (total relation, total regression) | 3 |
| 縱貫性資料 | longitudinal data | 21 |
| ㄘ | ||
| 詞彙判斷作業 | lexical decision task | 26 |
| 刺激作為隨機因子 | stimuli as a random factor | 26 |
| 次序結果變項 | ordinal outcome | 24 |
| 次序位置-尺度模型 | ordinal location-scale model | 28 |
| 脆弱性 | frailty | 25 |
| 脆弱性的選擇效果 | selection effect of frailty | 25 |
| 存活分析 | survival analysis | 25 |
| 存活函數 | survival function | 25 |
| 叢集 | cluster | 31 |
| 叢集偏誤 | cluster bias | 30 |
| 叢集大小 | cluster size | 16 |
| 叢集大小的調和平均數 | harmonic mean cluster size | 11 |
| 叢集特定效果 | cluster-specific effect | 23 |
| 叢集迴歸線的扇形 | fan of cluster lines | 6 |
| 叢集混淆 | cluster confounding | 31 |
| 叢集資料 | clustered data | 31 |
| 叢集穩健標準誤 | cluster-robust standard error | 32 |
| 測量不變性 | measurement invariance | 22 |
| 測量時間點 | occasion (of measurement) | 20 |
| 測量誤差 | measurement error | 20 |
| 參考條件 | reference condition | 31 |
| 參考類別 | reference category | 24 |
| 參照對象 | referent | 30 |
| 參數拔靴法 | parametric bootstrap | 10 |
| 參數提升 | parameter promotion | 2 |
| 參數空間的邊界 | boundary of the parameter space | 9 |
| 殘差 | residual | 20 |
| 殘差迴歸 | residual regressions | 14 |
| 層次 | level (of a hierarchy) | 8 |
| ㄙ | ||
| 隨機的試題-叢集效果 | random item-by-cluster effect | 30 |
| 隨機截距 | random intercept | 5 |
| 隨機截距交叉延宕模型 | random intercept cross-lagged panel model (RI-CLPM) | 21 |
| 隨機間接效果 | random indirect effect | 29 |
| 隨機係數 | random coefficient | D |
| 隨機斜率 | random slope | 6 |
| 隨機效果 | random effect | 24 |
| 隨機效果變異數分析 | random-effects ANOVA | 3 |
| 隨機效果的預測 | prediction of random effects | 32 |
| 隨機效果共變數矩陣 | covariance matrix of the random effects | 22 |
| 隨機效果後設分析 | random-effects meta-analysis | 27 |
| 隨機效果假定 | random-effects assumption | 7 |
| 隨機尺度效果 | random scale effect | 28 |
| 隨機創新變異數 | random innovation variance | 21 |
| 隨機成分/系統成分 | random / systematic component (GLM) | 23 |
| 隨機森林 | random forest | 32 |
| 隨機遺漏 | missing at random (MAR) | 17 |
| 隨機位置效果 | random location effect | 28 |
| 隨時間變動的共變項 | time-varying covariate (predictor) | 19 |
| 三明治估計式 | sandwich estimator | 10 |
| 三層次模型 | three-level model | 8 |
| 三層次後設分析 | three-level meta-analysis | 27 |
| 三層次成長模型 | three-level growth model | 8 |
| ㄧ | ||
| 一步近似 | one-step approximation | 15 |
| 一階自我迴歸結構 | autoregressive structure, AR(1) | 20 |
| 依共變項分組的平均數圖 | means-by-covariate display | 4 |
| 移動平均 | moving average (MA(1)) | 20 |
| 遺漏變項 | omitted variable | 7 |
| 遺漏訊息比例 | fraction of missing information | 17 |
| 遺漏資料 | missing data | 17 |
| 以模擬為基礎的檢定力 | simulation-based power | 16 |
| 以模擬為基礎的殘差 | simulation-based residuals | 23 |
| 以模型為基礎的遞迴分割 | model-based recursive partitioning | 32 |
| 以模型為基礎的共變數矩陣 | model-based covariance matrix | 10 |
| 以叢集為單位的交叉驗證 | cluster-wise cross-validation | 32 |
| 異質變異數 | heterogeneous variance | 20 |
| 異質變異數模型 | heteroscedastic model | 28 |
| 異質性 | heterogeneity | 27 |
| 異質性模型 | heterogeneity model | 12 |
| 義大利麵圖 | spaghetti plot (display) | 4 |
| 壓力反應性 | stress reactivity | 21 |
| 壓力源 | stressor | 29 |
| 由上而下與逐步建立 | top-down and step-up model building | 14 |
| 有效自由度 | effective degrees of freedom | 32 |
| 有效樣本數 | effective sample size (ESS) | 13 |
| 有限訊息估計式 | limited-information estimator | 29 |
| 有向無環圖 | directed acyclic graph (DAG) | 31 |
| 延宕(延宕 k 期相關) | lag (lag-k correlation) | 21 |
| 延宕預測變項 | lagged predictor | 21 |
| 延續比模型 | continuation-ratio model | 24 |
| 驗證性因素分析 | confirmatory factor analysis (CFA) | 22 |
| 因果標記 | causal badge | 31 |
| 因果推論 | causal inference | 31 |
| 因素負荷量 | factor loading | 22 |
| 因素組內相關係數 | factor intraclass correlation | 30 |
| 樣本流失 | attrition | 16 |
| 影響力 | influence (diagnostics) | 15 |
| ㄨ | ||
| 無單位間干擾假定 | no-interference assumption | 31 |
| 無條件平均數模型 | unconditional means model | 19 |
| 無條件成長模型 | unconditional growth model | 19 |
| 無結構共變數矩陣 | unstructured covariance matrix | 20 |
| 誤差對比 | error contrast | 9 |
| 外顯聚合 | manifest aggregation | 7 |
| 位置-尺度模型 | location-scale model | 28 |
| 位置-尺度相關 | location-scale correlation | 28 |
| 位置子模型/尺度子模型 | location submodel / scale submodel | 28 |
| 偽陽性率 | false positive rate | 30 |
| 完全條件設定 | fully conditional specification | 17 |
| 完全合併 | complete pooling | 3 |
| 完全交叉與部分交叉設計 | fully and partially crossed designs | 26 |
| 完全隨機遺漏 | missing completely at random (MCAR) | 17 |
| 完整訊息最大概似估計 | full information maximum likelihood (FIML) | 22 |
| 穩定單位處理值假定 | stable unit treatment value assumption (SUTVA) | 31 |
| 穩健標準誤 | robust standard error | 10 |
| 穩健變異數估計 | robust variance estimation (RVE) | 27 |
| 穩健最大概似估計 | robust maximum likelihood (MLR) | 30 |
| ㄩ | ||
| 語言作為固定效果之謬誤 | language-as-fixed-effect fallacy | 26 |
| 閾值 | threshold | 24 |
| 預先註冊 | preregistration | 18 |
| 預測區間 | prediction interval | 27 |
| 預測值圖 | predicted-values plot | 18 |
| 預測誤差變異數 | prediction error variance | 12 |
| 原始分數 | raw score | 7 |
| 原子謬誤 | atomistic fallacy | 1 |
| 遠端結果 | distal outcome | 22 |
| ㄢ | ||
| 安慰劑法律 | placebo law | 31 |
| ㄦ | ||
| 二階成長模型 | second-order growth model | 22 |
| 二項分配 | binomial distribution | 23 |
| 二次成長 | quadratic growth | 19 |
| 二參數邏輯斯模型 | two-parameter logistic (2PL) model | 30 |
| 二元結果變項 | binary outcome | 23 |
註:依中文譯名逐字的注音符號(ㄅㄆㄇㄈ……ㄦ)排序,注音符號相同者依聲調(一聲、二聲、三聲、四聲、輕聲)排序,再依字碼;標題為第一個字的第一個注音符號。以英文字母或數字開頭的譯名列在最前,依字母排序。主要:出現次數最多的章(同表 F.2)。