Three Way anovaのデータ用列私は28のピアノクリップとドラムクリップの両方について、通常の聴覚障害者からの感情反応と好みの反応を示しています。私は曲のテンポと曲のモード（メジャーまたはマイナー）の2つの要素があります。テンポとモードの固定効果と、これらの各グループの相互作用効果の両方を調べたいと思います。 テンポ（連続）、モード（公称）、聴力（公称）の3元配置分散分析を使用しています。
しかし、添付の図に示すように、私のデータから聴覚能力の欄を作成するのに問題があります。ラベル付きの聴力として別の列を作成したい（0 - 通常聴覚、1 - 聴覚障害者）。しかし、私の感情に関するデータと、普通の聴覚障害者および聴覚障害者に対する嗜好性は、別々の列にあります。
両方のグループの感情に関するすべてのデータを1つの列にまとめて感情としてラベルを付けると、聴覚能力として1つの列を作成できますが、28の値を追加してテンポとモードの列を追加する必要があります。
モデルの聴力をどのように考慮し、それを別の変数として作成するのですか。
再：三元配置アノバのデータ列私はこれがあなたが望むことをすると思います：
- NHとCIという2つの新しい列を作成します。
- NH列のすべての行を "0"で埋める
- 列CIのすべての行を "1"で埋める
- Tables ==> Stackプラットフォームを使い、"Multiple series stack"を選択してください。
- 隣接を選択
- 列NH Emotional Response ....、CI Emotional Response ...、NH、およびCIをStack Columns選択ボックスに配置します。
- OKをクリック
結果はあなたが分析できるデータテーブルをあなたに与えるでしょう
再：三元配置アノバのデータ列私は最初の2つのステップを実行し（図に示されている）、それからステップに従った。NHとCIの両方の感情データを1つの列にまとめました。それから私は、テンポ、聴力、そしてモードについて、すべての感情的なデータを分析することになります。相互作用のある3つの変数について、グループ（NHとCI）ごとに別々に分析したい。
再：三元配置アノバのデータ列私はNHをNormal Hearing、CIをClinically Imparedとして解釈しました。そして感情データ上のTempo、Mode、Hearing Ability、そしてPiano Preferencesを比較します。 NHからCIを独立して扱いたい場合は、別のスタッキングが必要になります。
- 2つの新しい列を作成し、それらをEmotional and Preferenceと呼びます
- Emothional列のすべての行を "0"で埋める
- 列Preferenceのすべての行を "1"で埋める
- Tables ==> Stackプラットフォームを使い、"Multiple series stack"を選択してください。
- 隣接を選択
- [NH Emotional Response ....]、[NH Preference ...]、[CI Emotional Respnse .....]、[CI Preference]、[Emotional]、[Preference]の各列を[Stack Columns]選択ボックスに配置します。
- シリーズ数を3に変更
- OKをクリック
結果はあなたが分析できるデータテーブルをあなたに与えるでしょう
