作者Nikira (☆ 妮奇拉 ☆)
看板Statistics
標題Re: [問題] 二因子混合設計交互作用不顯著
時間Tue Apr 14 13:48:45 2015
呈上篇原文...突然想到一個有關的問題：
假設各組30人，每種情緒各10題，答對1題得1分，故每種情緒滿分10分；
以下細格內為各組在各種情緒種類之得分平均數，
且假設兩組在不同情緒辨識正確率的表現分別是：
情緒一 情緒二 情緒三 情緒四 情緒五
憂鬱組 0 0 0 0 0
控制組 10 10 10 10 10
這樣看起來控制組在每個情緒的辨識正確率是顯著高於控制組的，
（這也是相關理論支持的結果）
但因為交互作用不顯著的關係...似乎就沒有辦法在統計上呈現這一點了？
還是應該要換一種統計方式呈現呢？例如多變量分析？
※ 引述《Nikira (☆ 妮奇拉 ☆)》之銘言：
: 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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1F：推 sweetJ: 通通都是0跟通通都是10做得出來顯著？ 04/14 13:59
應該說是個比方...因為手邊並沒有這樣的數據...@@
主要是想要呈現兩組之間不管任何一個情緒辨識正確率都相差甚大，
結果混合設計交互作用不顯著的情況～
2F：推 sweetJ: 你是真的有看過這種例子？除非實驗設計得很複雜，有很多 04/14 14:14
3F：→ sweetJ: 個因子，或是樣本數太少，樣本足夠的雙因子不太可能吧 04/14 14:14
4F：推 sweetJ: 組別顯著的話就代表控制組跟對照組有差異了，交互作用不 04/14 14:16
5F：→ sweetJ: 顯著只是代表組別不會造成各題之間的差異 04/14 14:16
6F：推 sweetJ: 也才代表控制組每個題目都高於憂鬱組，你一開始有點搞反了 04/14 14:18
7F：→ sweetJ: 如果每題做出來的結果都很穩定的高或是低，交互作用不顯 04/14 14:19
8F：→ sweetJ: 著是正常 04/14 14:19
那想請問我該如何呈現這樣的結果呢？
是在事後比較的時候採用單因子變異數分析嗎？我有點弄混了>"<
再次謝謝您看文與回覆的耐性～>"<
9F：推 sweetJ: 我還是不懂你要的結果是什麼？ 04/14 14:37
10F：推 sweetJ: 照理說交互作用不顯著應該是比較好解釋的吧。就是對照組 04/14 14:38
11F：→ sweetJ: 跟憂鬱組在答題正確率上有顯著差異，不就是你要的嗎？ 04/14 14:38
12F：→ sweetJ: 交互作用顯著的話是代表有差異，但不是每一題都有差異喔 04/14 14:39
13F：→ sweetJ: 事後比較你就只有兩組而已，幹嘛還要事後比較？ 04/14 14:40
14F：推 sweetJ: 更正「交互作用顯著的話是代表有差異，且每一題差異的情況 04/14 14:44
15F：→ sweetJ: 是顯著不同」 04/14 14:44
我似乎有一點理解了...但我想要的結果是兩組在「某些情緒」上達顯著差異，
而且以理論而言都是憂鬱組得分比較低，
不知道該用什麼方式呈現這樣的統計結果？
因為如果用多變量分析去跑，某些情緒得分是達顯著差異的，
只是整體的F值沒有達顯著...QQ
※ 編輯: Nikira (140.115.141.52), 04/14/2015 14:54:52