如果要分析多個次序性自變項(你稱之為因變項)對一個連續性因變項(你稱之為果變項) 之間的影響 建議您直接採用"多因子變異數分析法" 如果您四個的自變項各有3,2,2,3類，則可將學童細分成3*2*2*3=36類， 然後以F檢定去檢定每個因子對於"果變項"的影響 個人是建議你一開始就不要考慮那麼多自變項 只要採取較有研究興趣的其中兩個就好了 ※ 引述《rabbitt2010 ()》之銘言： : 大家好 : 想問一個卡方百分比同質性檢定的問題 : 我研究裡 因變項是 智力 性別 英文是否及格 家庭社經地位（都是次序變項） : 只有一個果變項：兒童國語分數（連續變項） : 受試者為11歲的國小兒童 共40位 : 我現在想要分別討論不同因變項 對 果變項的影響力 : 有學姐建議我 當我要討論其中一個變項時 需要將其他變項控制住 : 比如說討論智力高度、中度、低度 的影響力 : 就只選擇高社經地位＋女生＋英文及格 的受試者 : 但這樣就把我能用來比較的受試者人數降到很小 : 我想要轉一個方向 : 我希望用卡方檢定 : 證明高智力組、中智力組、低智力組中 : 性別 英文及格與否 家庭社經地位 三個變項的比例都是一致的 : 那統計意義上 就是 除了智力之外 三組的其他特質都視為一致的 : 之後我就可以將40位受試者一起 依智力分成三組 : 比較三組的國語分數 : 不知道 這樣的想使用卡方 邏輯上是正確的嗎？ --

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