迴歸效應意思

"迴歸效應"（Regression effect）是一個統計學和心理學的概念，指的是當一個變量（通常是測量結果）在連續幾次測量中，其值趨向於某個平均值或基線值的現象。這個效應可以用來解釋為什麼在某些情況下，測量結果可能會在不同的時間點上有所不同，即使實際的變量沒有改變。

迴歸效應並不是指變量本身在回歸到某個狀態，而是指測量結果的變異性導致了看起來像是在回歸到某個平均值的現象。這種效應可能會影響到研究結果的解釋，因為它可能會導致誤差或誤導研究者認為變量實際上有所變化，而實際上這只是測量誤差或變異性的結果。

迴歸效應可以分為幾種類型：

迴歸到平均值（Regression to the mean）：當一個極端值出現時，隨後的測量結果往往會更接近平均值。例如，一個學生成績非常好或非常差的一次考試中，下一次考試的成績通常會更接近其平均水平。
迴歸到基線（Regression to the baseline）：當一個變量受到乾擾而發生變化後，它往往會回歸到乾擾前的狀態。這種效應在治療效果的研究中很常見，例如，一個病人的症狀在治療後有所改善，但一段時間後症狀又恢復到治療前的水平。
迴歸到零（Regression to zero）：當一個變量是從一個非零的起始點開始變化時，它最終會趨向於零。這種效應在許多自然現象中可以看到，例如，物種的數量在受到壓力後會減少，最終可能會滅絕。

迴歸效應在研究設計和數據分析中是一個重要的考慮因素，研究者需要通過控制變異性、增加樣本量或使用適當的統計方法來減少這種效應的影響。