→ andrew43: 20個子任務在受測者間都是一致的嗎？ 10/18 15:44
目前想法是20個子任務都是一樣的
但也想知道假設主任務有三種(3組不同的20個子任務) 應該怎麼做比較好
→ andrew43: 我目前看來像是個mixed model，留意受測者和子任務可能 10/18 15:45
→ andrew43: 是隨機因子的組成項目 10/18 15:45
※ 編輯: st900278 (130.158.124.99), 10/18/2018 15:50:43
所以應該是
random factor: 受測者 子任務順序
fixed factor: 兩個題目 + 系統種類嗎?
※ 編輯: st900278 (130.158.124.99), 10/18/2018 15:52:31
考慮子任務順序 是擔心慢慢習慣系統
※ 編輯: st900278 (130.158.124.99), 10/18/2018 15:54:09
→ andrew43: 子任務順序如何安排我不太了解。全部隨機化嗎？ 10/18 16:15
子任務順序 是有一點關聯的
但不會彼此之間難度差異不大
所以目前有準備三套任務 每套任務有20個子任務
子任務順序是固定的 一定要先做完第一個子任務 才能進行下一步
→ andrew43: 我原意中，子任務為隨機因子是讓同子任務可以成為區集。 10/18 16:17
※ 編輯: st900278 (130.158.124.99), 10/18/2018 16:18:58
※ 編輯: st900278 (130.158.124.99), 10/18/2018 16:20:10
※ 編輯: st900278 (130.158.124.99), 10/18/2018 16:22:09
→ andrew43: 這樣的話，子任務（20種）和子任務順序（3種）皆可能為 10/18 16:23
→ andrew43: 因子，但是固定或隨機我不敢說。 10/18 16:24
如果只考慮一種順序
每個受試者都是做那個順序呢
這樣是不是就只有 子任務順序
※ 編輯: st900278 (130.158.124.99), 10/18/2018 16:27:00
→ andrew43: 如果你擔心子任務造成的重覆測量讓分析很麻煩，也可能 10/18 16:26
→ andrew43: 把同受測者的觀測取總和或平均來分析，會簡單很多。 10/18 16:27
我不取總時間 而是每個子任務的時間就是擔心
受試者在做不同子任務的時候 使用的系統外 會受到不同因子的影響
舉例 在做A任務的時候 不同人對說明書理解能力不同等因素 會影響結果
※ 編輯: st900278 (130.158.124.99), 10/18/2018 16:32:16
→ andrew43: 若只有一種順序，就沒有順序這個因子了。 10/18 16:28
→ andrew43: 所以就有一個因子，內容是1號-20號，我叫它子任務題號 10/18 16:30
→ andrew43: (開始懷疑我們在雞同鴨講了) 10/18 16:30
→ st900278: 好 用題號比較好懂 10/18 16:32
→ st900278: 有三組題目 1-20 or 21-40 or 41-60 10/18 16:33
→ st900278: 我想知道受試者 用A系統完成的比較快 是因為系統好 還是 10/18 16:35
→ st900278: 因為題目難易度不同 10/18 16:36
→ andrew43: 要比較系統與問題難度的影響力，在設計上要注意有無交叉 10/18 16:38
→ andrew43: 例如A系統與B系統皆存在相同的簡單題與困難題。 10/18 16:40
→ andrew43: 如果可以客觀先定義每個題目的難度（而非受測者表達）也 10/18 16:41
→ andrew43: 可能會容易一點。這我不能判斷。 10/18 16:42
→ st900278: 了解 所以系統種類 題目難度就直接跑regression 嗎 10/18 16:43
→ st900278: 另外三組題組 兩邊都會做到就是了 10/18 16:45
→ andrew43: 可先把模型寫出來。例如你考慮哪些交互作用要先想清楚。 10/18 16:46
→ st900278: 好的 我想清楚之後 會再發一篇文 到時候有機會希望可以 10/18 16:49
→ st900278: 在得到你的提點 10/18 16:49
推 andrew43: 我明白你提到的題目順序當自變數的意思了。你應該是想 10/18 17:26
→ andrew43: 考慮受測者內學習經驗的效應。這東西我不知道如何適當 10/18 17:26
→ andrew43: 處理。 10/18 17:26
→ st900278: 沒錯 感謝你花那麼多時間 研究我的問題~~ 10/18 18:24
→ st900278: 我覺得會有學習效應的問題 10/18 18:24