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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。

以下列表格為例，想要去測驗一群受訪者的興趣，因此每一位受訪者都會填「機械」、「藝術」、「音樂」的性向量表，所以每一位受訪者都會填3份問卷，那這3份問卷所代表的性向顯然是個相依因子，那在這群受訪者中有男生和女生，每一位受訪者不可能同時為男生或女生，因此性別為獨立因子。

一、主要效果

（1）語法

此處語法不再詳細介紹讀取資料檔與顯示資料檔的語法!!

底下主要針對變異數分析與單純主要效果比較進行解說

不過有一點要注意，在二因子混合設計的資料中，必需給每一位受訪者一個ID

PROC ANOVA;         利用PROC ANOVA執行變異數分析

CLASS S A B;      除了兩個自變項A與B，由於要考慮組內(個人)誤差，所以S為每個人的ID

MODEL Y=A S*A B A*B S*A*B    設定模式分為五個效果A（性別）、S*A（組間誤差）、B（性向）、A*B（交互作用效果）、S*A*B（組內誤差）

MEANS A|B    要求計算邊際平均數