ANOVA
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受試者內設計
前幾篇我們討論的都是受試者間設計，每個人測驗只做一次，並只會分配在一個cell裡面。這種作法收集的樣本數需要比較多，夠多的樣本數也才能夠抵銷這些個體的差異，讓我們能夠真正看見不同factor影響的效果。
但在考量成本與時間下，我們可以考慮使用受試者內設計。這不僅能夠控制個體差異，也
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
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
我們做實驗的目的，
往往是想要量化「確定的不確定性 Certain Uncertainty」。
什麼是「不確定性 Uncertainty」？
其實就是無法透過控制各種變因來控制下來的現象。
在做實驗的時候，
就算你已經把實驗條件盡量控制一樣了，
其實實驗的結果每次還是會有一些差異。
變異數分析(Analysis of Variance, ANOVA)是一種統計分析方法，用於檢驗自變項之間不同水平(或組別)是否存在依變項上具有顯著差異。雙因子就代表說有兩個自變項（也稱為因子）。例如:我們覺得性別和學歷會影響到物理成績，那性別就是因子(男生和女生)/學歷(國小和高中)
變異數分析(Analysis of Variance, ANOVA)是一種統計分析方法，用於檢驗自變項之間不同水平(或組別)是否存在依變項上具有顯著差異。自變項（也稱為因子）是影響觀察到依變項變化的可能原因，例如:我們覺得性別會影響到物理成績，那性別就是因子(男生和女生)，物理成績就是依變項。
