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（2）報表

1.單因子變異數分析

(1)S有10個樣本，A因子（性別）有2個水準，B因子（性向）有3個水準

(2)整體模式的變異量達245.87

(3)整體模式的效果可拆成5項，分別為性別、組間誤差、性向、交互作用與組內誤差

(4)由摘要表可知，A的F值未達顯著水準（F = 0.68，p = .4334），表示不同性別的分數並無顯著差異

(5)B的F值達顯著水準（F = 13.03，p = .0004），AB交互作用項的F值達顯著水準（F = 5.03，p = .201）。由於交互作用達顯著水準，因此不予理會A與B的主要效果是否達顯著，而之後要進行單純主要效果比較。

二、單純主要效果

（1）語法

1.A at B的單純主要效果

PROC GLM;         利用PROC GLM執行單純主要效果

CLASS A B ;          兩個自變項分別為A與B

MODEL Y=B A(B);    模式的自變項要探討B的效果與A在B水準上的效果

CONTRAST 'A1A2 AT B1' A(B) 1 -1 0 0 0 0;

↑利用CONTRAST進行單純主要效果考驗，首先在B1上，考驗A1與A2的差異，單引號中間為註解，不用指定誤差項

CONTRAST 'A1A2 AT B2' A(B) 0 0 1 -1 0 0;

↑接著在B2上，考驗A1與A2的差異

CONTRAST 'A1A2 AT B3' A(B) 0 0 0 0 1 -1;

↑接著在B3上，考驗A1與A2的差異

2.B at A的單純主要效果（同上）

*比較特別的是，由於B為相依因子，因此在做B at A檢定的誤差項必須用組內誤差，因此要在CONTRAST最後面指定誤差項E=S*A*B，不像A at B檢定的誤差項用整體誤差而不用指定

CONTRAST 'A AT B1' B(A) 1 -1 0 0 0 0,

                    B(A) 0 1 -1 0 0 0/E=S*A*B;

↑此段語法即B的三組在A1上的差異情形，像是聯合檢定

CONTRAST 'A AT B2' B(A) 0 0 0 1 -1 0,

                    B(A) 0 0 0 0 1 -1/E=S*A*B;

↑此段語法即B的三組在A2上的差異情形，像是聯合檢定

CONTRAST 'B1B2 AT A1' B(A) 1 -1 0 0 0 0/E=S*A*B;

↑此段語法即B1與B2在A1上的差異情形

CONTRAST 'B1B3 AT A1' B(A) 1 0 -1 0 0 0/E=S*A*B;

↑此段語法即B1與B3在A1上的差異情形

CONTRAST 'B2B3 AT A1' B(A) 0 1 -1 0 0 0/E=S*A*B;

↑此段語法即B2與B3在A1上的差異情形

CONTRAST 'B1B2 AT A2' B(A) 0 0 0 1 -1 0/E=S*A*B;

↑此段語法即B1與B2在A2上的差異情形

CONTRAST 'B1B3 AT A2' B(A) 0 0 0 1 0 -1/E=S*A*B;

↑此段語法即B1與B3在A2上的差異情形

CONTRAST 'B2B3 AT A2' B(A) 0 0 0 0 1 -1/E=S*A*B;

↑此段語法即B2與B3在A2上的差異情形