Re: [問題] 二因子混合設計交互作用不顯著

[Nikira (☆ 妮奇拉 ☆)]

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！ >"<

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推 coldwind0912: 2→7 one way MANOVA 就解決了
→ coldwind0912: 我實在看不懂設定相依目的是什麼.....
→ coldwind0912: 7種情緒之間 彼此也有其相關成份存在
→ coldwind0912: 按照你的假設 憂鬱組在特定情緒會跟控制組有差異
→ coldwind0912: 只要整體模式顯著 再看特定情緒的事後考驗就知道了
→ coldwind0912: 最漂亮的情況 就是整體模式有差異 而事後考驗下去..
→ coldwind0912: 發現效果源只發生在假設的那幾項情緒 而其他沒差異
→ coldwind0912: 那就PERFECT了....
→ coldwind0912: 但照實驗設計跟樣本數以經驗法則來看 結果會有點糟
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
→ coldwind0912: 先看多變量變異數同質性 決定指標 如果n.s 那就GG