我对统计数据很陌生。对于28个钢琴和鼓乐夹，我对正常听力和听力受损的人有情绪反应和偏好反应。我有歌曲的两个因素节奏和歌曲的模式（主要或次要）。我想看看速度和模式的固定效果以及每个组的交互效果。
我期待这样的事情（我没有使用Fit Model）：
情绪评级= a *模式+ b *速度+ c *速度*模式
偏好等级= a *模式+ b *速度+ c *速度*模式
情感和偏好 - 连续变量，节奏 - 连续，模式 - 分类（主要或次要）
我这样做的方法是，分析---->拟合模型---->我选择Tempo和模式然后在宏下的全因子来获得主效果和交互效果。对于情绪评级（对于鼓），对于y列，我选择正常和听力受损的情绪对鼓的响应。对于两组的钢琴响应，我都是这样做的。我不是在观察小组中主题的变化，而是关注鼓和钢琴的节奏和模式对情感和剪辑的偏好评级的影响。此外，我正在研究随机效应，它应该被调查，但由于技术原因它被淘汰。
我已经尝试过这种方法，但我不知道当有两个不同的组并且所有其他变量都相同时，这是否是查看数据的正确方法。
你是'走在正确的轨道上'。扩展您的模型以考虑听觉能力（正常，受损）的可能影响。单击“宏”之前，选择“模式”，“速度”和“听力”。如果您只想要双因素交互，如果您想要估计和测试三因素交互效果或Factorial to Degree（默认为2），则使用Full Factorial。
