→ andrew43: 受測者也是在A1和A2分別抽出？這樣A1和A2各只有一個單元 02/21 16:47
→ andrew43: 嗎？ 02/21 16:47
→ andrew43: 多看了幾次似乎没錯。我只是在考慮A1和A2不隨機可能要先 02/21 16:50
→ andrew43: 考慮它可能造成的麻煩 02/21 16:51
目前預想一個實驗設計的方法如下
因子A為兩個level (A1 A2)
在不同的level下分別找到m個及n個受試者
再來是因子B的部分
為4個level(B1 B2 B3 B4)
在A1下及A2下之受試者會在因子B的4個level下做實驗
每個實驗次數的level不一定相同
可能 一個受試者B1：2次 B2：3次 B3：4次 B4：5次
原先是想先用two way anova去分析兩個因子的效果
但是後來想到受試者在因子B的4個level實驗結果，似乎不能算是獨立
有想到用nested model或是split plot design的方式去分析
可是實驗設計的方式也不全與上述兩種相同
請問該使用何種分析方法，可以考慮到受試者對因子B的影響?
或是直接用two way anova即可?
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