: 不好意思，发现问题的结构有些许类似 : 所以直接回文请教 : 目前实验的设定如下述: : Independent variable: X, Y, Z : 每个condtion各有3个变数(应该都可视为连续变数)如下: : X 测试时间 (15,30,60) 秒 : Y 测试距离 (5,7,9) mm : Z 气体流量 (0.5, 1, 1.5) 每分钟的公升数 如果你认为你的independent variables 可以视为连续型的变数 那你不应该使用 ANOVA 来分析 ANOVA 是针对 independent variables 为离散型的 使用回归分析可能比较适合 但因为你的资料只有三个点 如果你要使用回归分析 你只能了解 independent variables 对 dependent variables 的 linear effect and quadratic effect 而 ANOVA 是比较 例如 三个测试时间的平均差异 没办法看出 时间对杀菌效能的线性效应 例如 测试时间增加一秒钟 杀菌效果增加bababa... 所以想想看你想要的问题是什麽 : Dependent variable(输出结果): A : A 杀菌效能 mm^2 : 目前测试纪录的配对的如下: : XY (X1,Y1)...(X3,Y3) ~ 9个condition : YZ (Y1,Z1)...(Y3,Z3) ~ 9个condition : XZ (X1,Z1)...(X3,Z3) ~ 9个condition 这里是满有趣的实验设计 所以你是针对每9*5 的资料来fit一个model 然後fit 三次吗 : 每个condition分别进行5重复测试， 例如(X1,Y1)测试之的效能为 200, 198, 203, : 210, 208 mm^2， 看来 Dependent variable 是一个为正的值 可以考虑对 Dependent variable 做一些转换 例如 log transformation : 统计目标: : 1.了解X,Y,Z个别condition之变化对於 A 是否有显着性影响 : : 2 way ANOVA + post hoc comparison 或 XA, YA,ZA 做回归分析 : 或以T-test分别比较例如X1,X2的差异 : 2.欲了解X,Y,Z个别condition之变化 何者对於A之影响最显着 : : 以2 way ANOVA 分别比较 XY, XZ, YZ 间对於 A的显着性差异 : 目前以excel将各组记录成平均值作图後已经知道大略结果 (X与A成正比，Y与A成正比，改变Z的参数对A的 : 影响最明显等) : 打算将raw data输入spss进行处理 : 但不确定以何种统计方式表示上述的预测较为合理 : 还烦请各位指教 : P.S附档为其中一组DATA(已经使用EXCEL算初成分别之平均值以及SD) : http://sync.hamicloud.net/_oops/workmanstyle/w8l : 另外参考以SPSS操作ANOVA之方式如以下连结 : http://www.statedu.ntu.edu.tw/lab/SPSS_10/2.8%20Two-way%20ANOVA.pdf : http://a7654311.pixnet.net/blog/post/47447922 --

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