※ 引述《cb850626 (Dan~   N￾NN)》之铭言： : 我的问题是「不同种族对於心理问题的不同态度是否影响他们对於治疗方法的选择」 : (两种族 两治疗法) : 那我做卡方检定 看不同种族是否偏好不同的治疗方法 照理说你这个问题得跑 two way contingency table；算是卡方的一种变形。 一个 factor 是总族，另外一个是治疗方法，这样可以画出一个两度空间的表格。接下来 就是调查每一个格子里面有多少人，然後跑统计。关於这个方法的细节，请翻阅统计书。 你的H0打算怎麽写呢？ : 做t-test 看不同种族对心理问题的态度是否不同 你如何测量态度？是一个scale？还是选择题？ 如果是选择题，还是 two way contingency table, 种族和对於心理问题的态度是分组依 据，也是一个找出每个格子多少人，跑统计。 如果是 scale，而且是 X 点量表，那还是比照选择题处理，就是用态度分成 X 个 level 如果真的是连续的 scale﹝虽然我很难想像这要怎麽测量﹞，那 t-test 的确可能可用。 : 再跑回归 看态度是否影响治疗方法的偏好 : 这样子可以解答我的问题吗? 部分恕删。 回到原始问题：不同种族对於心理问题的不同态度是否影响他们对於治疗方法的选择 你真正应该做的，跑一个 three way contingency table，哪三个 factor 呢？种族、 态度、治疗方法。 通常在统计教科书讲卡方的那章也会接着讲 two way contingency table，这个统计方法 的功能，在於确认两个 factor 之间是否有交互作用。对应到你的问题因为有三因子，所 以就变成三个因子的交互作用。 如果你的态度测量真的是一个连续的 scale，我想到的方法是把态度当作依变相，种族和 治疗方法的选择当分组依据，简单地跑 ANOVA 就好。当然这样做的缺点是：统计中的因果 关系和你理论中的因果关系不符合。老实说这是一个烂方法。 最好还是想办法把态度测量类别化，然後还是回头用 contingency table --

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