討論串[問題] 應該要用哪一種anova
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推噓1(1推 0噓 0→)留言1則,0人參與, 最新作者implicit (隱)時間17年前 (2008/10/11 00:47), 編輯資訊
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你要做的應該是 2(A/B 族群) x 2(治療/未治療) between subject design. 首先,若是交互作用顯著的話. 僅僅是知道二個main effect會因為對方而產生效果的擴大或者縮小. 若是想知道. A族群之中 治療與未治療的差異是否顯著. B族群之中 治療與未治療的差異是
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推噓0(0推 0噓 0→)留言0則,0人參與, 最新作者celloes (好久不見)時間17年前 (2008/10/09 23:18), 編輯資訊
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不好意思,我之前說的可能不夠詳細,. 我又想了一下,把我的問題說的仔細一點,想再請教以下各位。. 我是族群A分成有接受(E)和未接受(C)治療兩組,. 族群B也分成有接受(E)和未接受(C)治療兩組,. 想知道族群A中E組和C組的能力是否有差,. 族群B中E組和C組的能力是否有差,. 以及族群A和族
(還有197個字)

推噓0(0推 0噓 0→)留言0則,0人參與, 最新作者powerrun (powerrun)時間17年前 (2008/10/09 19:57), 編輯資訊
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取決於你要不要探討變項間的交互作用...... 你若不看交互作用,其實單因子就可以....... 但是這種題目以及實驗設計..... 若不做交互作用間的探討,會很沒意思..... 另外建議可以做logistic回歸分做族群或是有無接受治療...... 但這但這就要看某能力是否合適探討了... --.

推噓1(1推 0噓 0→)留言1則,0人參與, 最新作者celloes (好久不見)時間17年前 (2008/10/09 15:06), 編輯資訊
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想請問,如果想比較兩個族群. 族群A(生病很久)跟族群B(剛生病). 接受治療與未接受治療對某能力的影響. 應該直接把他們當作四個組別,. 用one-way anova再做事後檢定會比較好,. 還是要把"不同族群"和"是否接受治療"當成兩個factor,. 做two-way anova會比較好,.
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