APIM是 Actor-Partner Interdependence Model 的简称，
下图是用于表示APIM的常用概念图， 今天我们将要从介绍概念开始，
带你理解APIM及其使用条件， 然后使用mplus做APIM的分析，
如果你没有学习过mplus， 不用担心， 我们尽量让教程保持简单， 适合刚入门的学生。
在本文中,我想讨论一下基于 Transformer 神经网络的代码细节，
因为很多人看了Transformer的理论架构以后还是云里雾里的，
所以你必须了解代码细节才能更深入的掌握Transformer架构。
这个架构是在这篇文章中提出《Attention Is All You Need》， 由Ashish Vaswani等人撰写。
Transformer已经有代码实现， 我已经在参考部分列出了其中一些。在阅读这些源代码时,我学习了一些技巧,这些技巧并未写在论文中，
所以我们想专门写一篇教程来介绍代码细节。
我们经常接触一般线性回归分析， 特点是自变量是是一次幂， 如这个回归方程式y = bx + c，
这种关系绘制到直角坐标系上就是一条直线， 但是很多时候， 这种关系过于理想，
实际情况是自变量和因变量之间的关系是曲线关系， 其中U型曲线是很常见的关系，
今天的教程里， 我们介绍了如何使用SPSS软件分析这种U型关系， 并且在U型回归的基础上证明中介和调节效应，
然后我们还提供了可视化方法， 使用Excel软件绘制这种U型关系，
并且在最后我们提供视频教程， 如果你愿意， 可以在下面的链接里下载我们的数据，
这个数据是真实的研究数据。
另外注意， 我们还提供了R代码和Python代码， 实现了SPSS同样的分析过程。
共同方法偏差通常在研究中普遍存在，其中自变量和因变量的数据是从同一测量环境中的同一个人使用相同的项目上下文和相似的项目特征获得的。
最近在 MIS Quarterly 和 Management Science 等期刊上的论文强调了评估共同方法偏差 (CMB) 对统计分析结果的影响的重要性。
几项研究就共同方法偏差（CMB）的普遍性进行了辩论
。本文重点介绍了各种程序和统计补救措施
评估和控制任何组织研究中的共同方法偏差。
如果一个研究没有通过程序和统计补救措施进行适当控制，
共同方法偏差 (CMB) 可能会显着影响研究结果。然而，研究人员通常
不使用程序性补救措施来消除 CMB 的潜在影响。因此，统计上的补救措施可能是你的必选项。
我们从现有文献中找到了一些常见和有效的统计补救措施。
此外，我们描述了可能的
通过使用几种方法的组合来最小化共同方法偏差的影响的解决方案。
假定你是一个即将毕业的学生， 那么很不幸， 2022年是我见过的就业形势最严重的一年，
所以你最好的策略就是尽快做完毕业论文， 然后为你的后路开始奋斗， 投简历也好， 考研也好。
那么问题就来了， 我数据还没有， 怎么尽快做完论文？
我作为一个有经验的人， 从数据采集到分析完， 只需要1天。 这篇文章就介绍一下我是怎么做的。
本篇教程展示了如何在jupyter notebook中运行R代码， 并用一个案例介绍了这种方式编写R代码的好处。
SPSS的Process插件由 Andrew F. Hayes, Ph.D 开发, 大家可以免费使用。Process的主要用途就是进行一些路径分析, 比如中介效应/调节效应的检验, 不过, 其实没有这个插件, 我们也能进行这些分析, 有了Process插件的好处就是我们不必重复劳动, 而且提高了工作效率。
今天这篇文章我主要介绍一下Process的下载和安装方法。