<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私のデータセットは、数百人の先生からのアンケート回答です。
約3分の1は小学校、中学校、中等学校です。
彼らはそれぞれ0から3のスケールで15項目の重要性を評価しました
私はこれらの評価を区間レベルのデータとして扱うのが快適です、あるいはそれがうまくいけば序数は大丈夫です
私は主な効果には興味がありません：アイテムは一緒に行きません。それぞれが独立型であるため、合計スコアは無意味です
また、グループ間で任意のアイテムのスコアを組み合わせても意味がありません。
代わりに、私の質問はこれらです：
1 - 小学校教員のグループの場合、15項目のうちどれが他の項目よりもかなり高いと評価されますか？
2 - 中学校の先生も同じ
3 - 高校の先生も同じ
4 - 3つの教師グループのうちの1つは、他の2つのグループと比べて項目1を大きく異なりますか？
5-項目2 - 15の同じ
私はアルファをかなり薄くスライスしなければならないことになるだろうことを理解しています
私が最初に考えたのは、フォローアップテストを繰り返し測定するための分散分析であり、フォローアップテストを行うための主な効果は無視してください。
しかし、Mauchlyの球形度テストは重要であり、フォローアップテストを伴うMANOVAの必要性を示唆しています（？）
JMPでMANOVAの後にフォローアップ比較を行うにはどうすればいいですか？
私はまだ上の質問1から5に答えたいです。
あるいは、主な影響には興味がないので、別の分析を検討する必要がありますか。
