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大家好, 我有四個公式指標,用程式去跑這四個指標之後,便可得出這四個指標各自的集合中的排 序, A指標:{a,b,c,d,e,f,g,h,...} B指標:{x,y,c,d,z,p,a,q,...} C指標:{m,j,k,l,o,.........} D指標:{n,r,s,d,a,.........} (...代表其他元素的排序) 然後我再分別從這四個指標排序集合中選出前5個,所以會選出 A指標:{a,b,c,d,e} B指標:{x,y,c,d,z} C指標:{m,j,k,l,o} D指標:{n,r,s,d,a} 我再把這20個都放在一個題目中讓受測者(70人以上)選,但由於會發現有重複元素{a2次 ,c2次,d3次}的部份, 因此我們會把重覆的元素distinct為一個,因此從20個選項變成16個選項,如 題目:請選擇與xxx相關的元素 選項:{a,b,c,d,e,x,y,z,m,j,k,l,o,n,r,s} 如果我想觀察這四個指標之間是否有顯著性該如何作? 我可以這75個人做分群(依據身份別),可是如果我想全部綜觀(就是不分群)來看呢?就是 到底這全部75個人會選擇的 是哪些指標所選出的元素,而不同指標間又有怎樣的差異? 我知道ANOVA中的post hoc可以做到對自變數的比較,也有去跑過,但他就說我沒分群不 給跑!那我就轉去跑 Paired-Samples T Test,是可以跑出來沒錯,但這就是兩個指標之間的比較,卻不是四 個指標間的顯著優劣差異。 所以我又回到原本的ANOVA,ANOVA要符合三個前提,不過第二個前提是獨立性,這樣看起 來,我的選項並不具備獨立性 ,因為當受測者選{x,n,a,c,s},也就代表相對應的指標對受測者是有意義的,那如果就 次數跟指標來看,選了x,就是 把B指標+1,那如果選a元素呢?到底我該幫B指標+1還是幫D指標+1?原本我設定的排序集 合並選出來,就是代表說, 我認為這個元素在這兩個指標都是非常相關的,所以我希望這元素被選到,被選到也就代 表這兩個指標更貼近受測者的 想法。 但是,這麼一來,我不就違反了可以做ANOVA的獨立性前提!?因為這選項被選到,也就 代表了這兩個指標有關聯!? 所以我的問題是: 1.如果我想了解四個指標間的關係該如何作? 2.這樣得選項是不是真的違反獨立性前提?若是,請問該如何解決? 3.我跑Paired-Samples T Test時,出現一個Paired Samples Correlations,請問這是做 什麼的? --



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◆ From: 140.119.164.172
1F:→ flunk:實在是看不懂原po寫的東西 07/01 01:38
2F:→ c1608:例子是想表示,問卷內的一題的選項如何被產生 07/01 02:12
3F:→ c1608:由於是由四個指標各自選出排名前面的元素,因此有可能會有 07/01 02:12
4F:→ c1608:重複的元素被產生,所以當受測者選到一個選項是同時被兩個 07/01 02:13
5F:→ c1608:指標都選出時,那也代表這兩個指標被選出,因此想問說,這樣 07/01 02:14
6F:→ c1608:子是不是就是不能用anova?因為資料是不獨立的,這樣對嗎? 07/01 02:15







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