我重新發文好了...我覺得我先前的敘述好像很不完整QQ... 我的獨立變項是組別（控制組和憂鬱組各30人） 相依變項是情緒種類（共3種正向情緒＋4種負向情緒） 所以總共有7種情緒圖片要施測，每種圖片有10張，總共70張。 （因為中間還有別的操弄，所以大家看圖片的順序是一樣的； 　而且因為實驗已經結束，也來不及更改了orz） 所以結果是這60個人會依照一樣的順序看完一樣的圖片 　 我希望驗證的是： 「憂鬱症組在焦慮圖片的辨識正確率比控制組差」 這也是目前比較公認的結論 請問我該用什麼方式跑統計呢？ 本來是用二因子混合設計， 但結果只有組別和情緒種類顯著，交互作用不顯著。 這樣一來我是否就沒辦法驗證我的假設了呢？ 而且沒有交互作用的原因似乎是因為 「憂鬱症組幾乎在所有圖片的辨識證確率都比控制組差」 所以畫成圖形的話　幾乎是兩條平行的折線~"~ 還是我一開始就選錯了方法？（因為我並不需要交互作用） 謝謝所有耐心看文和回文的版友，實在真的很感謝，祝大家平安順心！　>< ※ 引述《Nikira (☆ 妮奇拉 ☆)》之銘言： : 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！ >"< --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.115.141.52 ※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Statistics/M.1429003903.A.923.html 請問如果MANOVA的組間未達顯著，是否後續單變量的考驗就不具參考價值了？ ※ 編輯: Nikira (140.115.141.52), 04/14/2015 18:18:23