※ 引述《celloes (好久不見)》之銘言： : 不好意思，我之前說的可能不夠詳細， : 我又想了一下，把我的問題說的仔細一點，想再請教以下各位。 : 我是族群A分成有接受（E）和未接受（C）治療兩組， : 族群B也分成有接受（E）和未接受（C）治療兩組， : 想知道族群A中E組和C組的能力是否有差， : 族群B中E組和C組的能力是否有差， : 以及族群A和族群B的E組能力是否有差， : 族群A和族群B的C組能力是否有差。 : 若是用two-way的話， : main effect若有顯著差異，代表的是否只能說族群A和族群B能力有差， : 或是E組和C組的能力有差， : 不知main effect和interaction effect是否能解釋以上我原本提出的四個問題？ : 而若是用單因子的話， : 由於我族群的分法是依病人本身的特性（生病較長時間和較短時間）， : 並非隨機分組，所以不知能不能用單因子的分析？ : 謝謝各位版大的幫忙！ 你要做的應該是 2(A/B 族群) x 2(治療/未治療) between subject design 首先，若是交互作用顯著的話 僅僅是知道二個main effect會因為對方而產生效果的擴大或者縮小 若是想知道 A族群之中 治療與未治療的差異是否顯著 B族群之中 治療與未治療的差異是否顯著 以及 治療後 A族群與B族群是否有差異 治療前 A族群與B族群是否有差異 那就必須繼續進行simple main effect test 但是要注意的是 simple main effect最好是用手算的方式進行 若是使用spss將二個群體拉出來進行t-test 將會面臨到樣本群體減半，也就是自由度也減半的情況 事實上是不合理的~~~所以最好用手算才能得到合理結果 --

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