簡單主要效果 / 單純效果
在多因子ANOVA中，想要更了解交互作用的關係，因此使用簡單主要效果分析各因子在不同情境下的影響。
簡單主要效果表格需與兩因子ANOVA表格分開撰寫，並免混淆。在上述照片中，我們可以知道在啟發教學方法下，教學氣氛不同有所顯著；而在輕鬆教室氣氛下，不同的教學方法也有所顯著。
心統 | 多因子ANOVA | 簡單主要效果( simple main effect)
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小梁的沙龍
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2025/07/07
多因子ANOVA可以是獨立樣本、相依樣本，甚至是混合設計。多因子設計的好處在於較為省時省力、降低誤差來源，還可了解因子是否會相互影響其對依變項的效果。
在表格設計裡，教學方法和教室氣氛為Factor，演講、啟發、嚴肅與輕鬆為level，可以寫成教室氣氛(2)、教學方法(2)來表示。各個cell稱為
2025/07/07
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2025/07/05
為什麼要有ANOVA？
學到現在，我們知道在處理名義變項上，我們使用卡方檢定；而在等距及比率變項上，我們使用z檢定與t檢定。卡方可以處理三個變項，那z檢定與t檢定呢？答案是可以，但不推薦。
ANOVA也可以使用在2個變項，這時F=t2。
為什麼3組變項時，不推薦z檢定與t檢定？
這兩個檢定方
2025/07/05
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2025/07/01
共變數
當兩個變項之間非獨立時，叉積(cross product)並非等於0，且相同趨勢資料個數越多叉積越大，因此我們取平均讓其更能夠代表兩變項關聯的強弱，我們稱之為共變數(covariance)。
共變數無固定範圍，難以判斷兩個變相間的關係強度，所以將共變數標準化—皮爾森積差相關係數(Pear
2025/07/01
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