如果要分析多个次序性自变项(你称之为因变项)对一个连续性因变项(你称之为果变项) 之间的影响 建议您直接采用"多因子变异数分析法" 如果您四个的自变项各有3,2,2,3类，则可将学童细分成3*2*2*3=36类， 然後以F检定去检定每个因子对於"果变项"的影响 个人是建议你一开始就不要考虑那麽多自变项 只要采取较有研究兴趣的其中两个就好了 ※ 引述《rabbitt2010 ()》之铭言： : 大家好 : 想问一个卡方百分比同质性检定的问题 : 我研究里 因变项是 智力 性别 英文是否及格 家庭社经地位（都是次序变项） : 只有一个果变项：儿童国语分数（连续变项） : 受试者为11岁的国小儿童 共40位 : 我现在想要分别讨论不同因变项 对 果变项的影响力 : 有学姐建议我 当我要讨论其中一个变项时 需要将其他变项控制住 : 比如说讨论智力高度、中度、低度 的影响力 : 就只选择高社经地位＋女生＋英文及格 的受试者 : 但这样就把我能用来比较的受试者人数降到很小 : 我想要转一个方向 : 我希望用卡方检定 : 证明高智力组、中智力组、低智力组中 : 性别 英文及格与否 家庭社经地位 三个变项的比例都是一致的 : 那统计意义上 就是 除了智力之外 三组的其他特质都视为一致的 : 之後我就可以将40位受试者一起 依智力分成三组 : 比较三组的国语分数 : 不知道 这样的想使用卡方 逻辑上是正确的吗？ --

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