나는 통계에 새로운 있습니다. 28 개의 피아노와 드럼 클립 모두에 대해 정상적인 청력 및 청각 장애인으로부터 감정 반응 및 선호 반응을 보입니다. 나는 노래의 두 가지 요소 템포와 노래의 모드 (메이저 또는 마이너)를 가지고있다. 템포와 모드의 고정 된 효과와 이들 그룹 각각에 대한 상호 작용 효과를 살펴보고자합니다.
나는 이것 (나는 적합 모델을 사용하지 않는다)과 같은 것을 기대한다.
감정 등급 = a * 모드 + b * 템포 + c * 템포 * 모드
선호도 = a * 모드 + b * 템포 + c * 템포 * 모드
감정 및 선호 - 연속 변수, 템포 - 연속, 모드 - 범주 형 (주 또는 부)
제가하는 일은 Analyze ----> Fit Model ----> 템포와 모드를 선택한 다음 매크로 아래에서 전체 요인을 선택하여 주 효과와 상호 작용 효과를 얻습니다. 감정 등급 (드럼의 경우)에 대해서는 y- 열에 대해 드럼 감정에 대한 정상 및 청각 장애 응답을 선택합니다. 나는 두 그룹 모두에게 피아노 반응에 대해서도 똑같이한다. 그룹의 피사체 내에서의 다양성을 보지는 않지만 감정 및 선호도에 대한 드럼 및 피아노의 템포 및 모드의 효과에 대해 살펴 보겠습니다. 또한, 나는 무작위 효과를보고 있는데, 기술적 인 이유 때문에 그 효과를 살펴보아야 만한다.
나는 이미이 접근법을 시도해 봤지만 두 개의 다른 그룹이 있고 다른 모든 변수가 같을 때 이것이 데이터를 보는 올바른 방법인지는 모른다.
당신은 '올바른 방향으로 가고 있습니다.' 청각 능력의 영향을 고려하여 모델을 확장하십시오 (정상, 손상됨). 매크로를 클릭하기 전에 모드, 템포 및 청각을 선택하십시오. Two-Factor 상호 작용을 원한다면 Three-Factor 상호 작용 효과를 평가하고 테스트하려면 Degree와 Factorial to Degree (기본값은 2)를 사용하려면 Full Factorial을 사용하십시오.
