作者Nikira (☆ 妮奇拉 ☆)
看板Statistics
標題[問題] 二因子混合設計交互作用不顯著
時間Tue Apr 14 11:22:56 2015
統計的方式是二因子混合設計
獨立樣本是
組別（憂鬱組和控制組）
相依樣本是
情緒種類
依變項是情緒的辨識正確率
結果
組別和
情緒種類分別都顯著
但
交互作用不顯著
第一個問題：
照統計書的寫法 接下來應該是要跑主要效果的檢定
請問這時候是使用單因子變異數分析嗎
第二個問題：
研究目的是想兩個
組別在各種
情緒種類辨識正確率上的差異
（即兩組在哪些情緒的辨識正確率上會有顯著差異，
而不是哪幾種情緒的整體正確率上會有顯著差異...這部分有點拗口~"~）
所以對我來說 重要的資料應該是
獨立樣本的主要效果
此時應該是使用獨立樣本單因子變異數分析嗎？
那以結果呈現而言 此前提下可以省略呈現
相依樣本的主要效果嗎？
（因為非實驗目的）
第三個問題：
主要效果的alpha值還是0.05嗎？
例如如果是
獨立樣本的主要效果
alpha值需要除以2嗎？
◎自問自答：因為只有進行一次比較，故alpha值仍為.05。
謝謝大家的回答！ >"<
--
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※ 編輯: Nikira (140.115.141.52), 04/14/2015 11:31:10
1F：→ coldwind0912: 既然是二因子 獨變項應該有2個吧? 依變項哪來的效果 04/14 11:44
2F：→ coldwind0912: 看獨變項誰主要效果顯著就作誰 2個都顯著就都做 04/14 11:44
3F：→ coldwind0912: 第3個問題 應該是調整錯誤率 作幾次就除以幾吧.... 04/14 11:45
4F：→ andrew43: 解釋變數和反應變數交代不清楚。要不要再重po一次？ 04/14 11:50
感謝樓上的提醒...大概睡眠太少用錯專有名詞...QQ
應該是指混合設計的獨立樣本與相依樣本，不是獨變項與依變項...耍笨了~"~
5F：→ andrew43: 我猜猜的，DV是正確率，fixed IV是組別，randomIV是情緒 04/14 11:51
是a大敘述的意思沒錯！好厲害>"<
6F：→ coldwind0912: 原則上 照你修改完的想法做就對了.... 04/14 11:57
哇，這陣子翻了好幾本書才有這樣的猜測...如果對了我會很感動的QQ!!
謝謝樓上二位的解答！
7F：→ andrew43: 一位受測者貢獻幾個反應值？ 04/14 14:41
8F：→ Nikira: 每種情緒都做，每種情緒共10題～ 04/14 14:55
9F：→ andrew43: 那麼至少還有一個隨機因子是受測者。 04/14 14:59
10F：→ andrew43: 建議你還是把實驗設計交代清楚，免得一來一往白問白答 04/14 15:02
憂鬱組30人，控制組30人，
圖片分為7種情緒類型（正向情緒3種，負向情緒4種），每種情緒類型各10張；
每個受試者都要看完7*10=50張情緒圖片，
答對得1分，答錯得0分。
實驗假設是，憂鬱組在其中一到兩種負向情緒的辨識正確率會低於控制組。
不知道這樣算不算詳細的實驗流程...如果有需要補充的部分還請不吝告知QQ!!
11F：推 andrew43: 5*10 的5是什麼？sorry我還是沒看懂 04/14 15:43
對不起...應該是7...指七種情緒種類QQ
12F：→ andrew43: 那反應變數是不是指同一人同一情緒處理的總分或平均分？ 04/14 15:53
對喔是平均分!!
13F：→ andrew43: 重覆你所說的，受測者被隨機分配到二種A處理。每位受測 04/14 15:58
14F：→ andrew43: 者會看7種圖，每種圖10次。同受測者同圖的分數平均為 04/14 15:59
15F：→ andrew43: 反應變數。這樣的描述正確嗎？ 04/14 15:59
我不太理解「兩種A處理」的意思？
受試者有兩組，不太算隨機分配，因為是臨床組和控制組，誰在哪一組是一開始就選好的；
所有的受試者都要看過一模一樣的圖片，所有人的施測過程都是一樣的～
※ 編輯: Nikira (140.115.141.52), 04/14/2015 16:11:32
16F：→ andrew43: sorry那是個冗字。不過，你目前已經說明得很清楚了。 04/14 16:13
17F：→ andrew43: 回到模型的話題，你確實需要受測者這個隨機因子，還有 04/14 16:14
18F：→ andrew43: 這個因子要不要安排與其它因子的交互作用也需要想想。 04/14 16:16
19F：→ andrew43: 另外，也要考慮受測者不是隨機由你指定對解釋結果的影響 04/14 16:18
20F：→ andrew43: 這或許不影響分析過程，但解釋結果時要注意解釋的方式。 04/14 16:19
21F：→ andrew43: 還有一個可能更讓你頭痛的問題：同受測者看70圖的順序， 04/14 16:21
22F：→ andrew43: 以及如何排除受測者內的經驗效應。 04/14 16:21
23F：→ andrew43: 這都有可能要納入混合模型之中。 04/14 16:22
因為data已經收集完畢了...所以有一些實驗設計的部分也來不及更改了orz
目前是只能假設沒有其他可能的干擾因素，單純以雙因子混合變異數分析來跑資料><
※ 編輯: Nikira (140.115.141.52), 04/14/2015 16:29:39
24F：→ andrew43: 不考慮受測者這個因子並不洽當。那只適用於1人只看10圖 04/14 16:33
25F：→ andrew43: 而不是70圖的情況。 04/14 16:33
26F：→ andrew43: 換句話說，這樣會有嚴重的假重覆數問題。 04/14 16:34
27F：推 coldwind0912: 我不想說太多 這實驗設計 我認為用二因子MANOVA才對 04/14 16:58
28F：→ andrew43: 同意c大看法。這會單純很多。 04/14 17:04
※ 編輯: Nikira (140.115.141.52), 04/14/2015 17:14:03
※ 編輯: Nikira (140.115.141.52), 04/14/2015 17:15:20