台大心理系

人類社會的各類組織由個體組成，隨著時間遞延而產生各種集體與個體的發展、變化與行動，因此社會與行為科學研究無法逃脫「空間」與「時間」兩個基本元素。在統計領域，近年來發展出多層次模式（multilevel modeling）來處理研究資料當中的空間與時間嵌套結構，並進一步可利用結構方程模式（structural equation modeling）技術以潛在變數模型來分析多層次與縱貫資料，然後在一個看不到的資料空間中，可以用混合模式（mixture modeling）進行分群估計，使得研究資料可以提供更多的資訊，例如市場區隔、學障分群、成長軌跡辨識、甚至選擇績優股票。藉由幾個研究案例的分享，我們可以看到三種統計模型如何來處理橫斷面與縱貫面的資料，這也就是統計3M一詞的由來。