推 mulkcs:我真的覺得cb850626應該要仔細讀這篇 07/23 20:33
※ 引述《cb850626 (Dan~   NNN)》之銘言：
: 我的問題是「不同種族對於心理問題的不同態度是否影響他們對於治療方法的選擇」
: (兩種族 兩治療法)
: 那我做卡方檢定 看不同種族是否偏好不同的治療方法
照理說你這個問題得跑 two way contingency table；算是卡方的一種變形。
一個 factor 是總族，另外一個是治療方法，這樣可以畫出一個兩度空間的表格。接下來
就是調查每一個格子裡面有多少人，然後跑統計。關於這個方法的細節，請翻閱統計書。
你的H0打算怎麼寫呢？
: 做t-test 看不同種族對心理問題的態度是否不同
你如何測量態度？是一個scale？還是選擇題？
如果是選擇題，還是 two way contingency table, 種族和對於心理問題的態度是分組依
據，也是一個找出每個格子多少人，跑統計。
如果是 scale，而且是 X 點量表，那還是比照選擇題處理，就是用態度分成 X 個 level
如果真的是連續的 scale﹝雖然我很難想像這要怎麼測量﹞，那 t-test 的確可能可用。
: 再跑回歸 看態度是否影響治療方法的偏好
: 這樣子可以解答我的問題嗎?
部分恕刪。
回到原始問題：不同種族對於心理問題的不同態度是否影響他們對於治療方法的選擇
你真正應該做的，跑一個 three way contingency table，哪三個 factor 呢？種族、
態度、治療方法。
通常在統計教科書講卡方的那章也會接著講 two way contingency table，這個統計方法
的功能，在於確認兩個 factor 之間是否有交互作用。對應到你的問題因為有三因子，所
以就變成三個因子的交互作用。
如果你的態度測量真的是一個連續的 scale，我想到的方法是把態度當作依變相，種族和
治療方法的選擇當分組依據，簡單地跑 ANOVA 就好。當然這樣做的缺點是：統計中的因果
關係和你理論中的因果關係不符合。老實說這是一個爛方法。
最好還是想辦法把態度測量類別化，然後還是回頭用 contingency table
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