晨晰統計部落格新站（統計、SPSS、BIG DATA討論園地）

相信很多新手開車，不喜歡立刻買新車，怕不熟悉路況一不小心把新車弄壞了，那絕對是非常非常的心疼。買二手車相對的是個好選擇，但是二手車的問題是這個市場好像充滿陷阱與專業，一不小心賠錢事小，買到爛車真的會感覺相當的OOXX。不過現在網路發達，很多訊息都已經在網路上透明化了，如果可以在買車之前先做一些小小的研究，相信可以大大降低買貴買爛的風險。

1.單純主要效果（A at B）

（2）報表

在前一篇提到當自變項個數為2，且皆為獨立因子時，我們使用的是獨立樣本二因子變異數分析，但若兩個自變項中，一個為獨立因子，另一個為相依因子時，則要改用二因子混合設計。

有做過統計的人都知道，舉凡學術性論文或專案調查報告，開頭都會先來一段描述統計，用人數、百分比、平均數等統計量，對調查人口作一番說明，讓讀者了解研究對象的基本資料。只是通常這種統計很死板，不外乎A有OO人最多，佔XX%；B有OO人次之，佔XX%等等。這種文字讀來索然無味，一點感情也沒有，整段看完後，通常都像張無忌學太極劍的最高境界－－全忘了。

雖然SEM有這麼多的優點，但有利就有弊，以下針對SEM幾點重要的劣勢作說明：

台灣整體的統計素養因為高學歷推廣而日漸提升，近年也有越來越多的商業機構開始懂得尊重統計的專業，指名要找統計顧問公司來進行他們的內部研究或商業調查專案。但我發現這許許多的專案中，執行者佔了九成以上都是初次執行，而且常常會犯下一些不可修正的錯誤，雖然說這是新手必經的階段，但有些問題還是可以避免的，所以在這邊整理一些相關注意事項，給商調新手們一些方向。

以下針對SEM幾點重要的優勢作說明：

之前探討當要比較三組（獨立因子）以上的平均數差異時，我們必須用到One-way ANOVA，此時若要同時探討二個獨立因子的差異（譬如說教室氣氛是否會影響到成績，以及教學法是否會影響到成績），甚至這兩個獨立因子是否存在交互作用時（譬如說不同教室氣氛間的成績差異，是否會因為教學法的不同而不同；或不同教學法間的成績差異，是否會因為教室氣氛間的不同而不同），則要使用獨立樣本二因子變異數分析。