※ ChatGPTを利用し、要約された質問です（原文：3要因の分散分析について）
3要因の分散分析について
このQ&Aのポイント
3つの独立変数から従属変数を比較する分散分析を行う際、最初の分析結果と後の分析結果で有意確率が異なることがあります。統計の初心者でも理解しづらい部分があるかもしれません。
最初の分析ではAの主効果とABCの交互作用が有意になりましたが、後の分析ではA×B×Cの交互作用が有意ではなくなり、Cの主効果とB×Cの交互作用が有意になりました。
同じ交互作用でも投入する要因によって有意確率が変わることはあります。また、最初の分析方法が筋が通っていないとは言えません。
A（２水準）×B（２水準）×C（２水準）の３つの独立変数から、Dの従属変数を比較する分析をおこなっています。
独立変数は３つとも対応のない要因です。
統計ソフトはSPSSを使っています。
最初に、仮説に沿うような部分だけで分析を実施しました。
Aの主効果、A×Bの交互作用、A×B×Cの交互作用を見たところ、Aの主効果とABCの交互作用が有意になりました。
この結果は仮説どおりで喜んでいたのですが、一応他の要因の主効果や、他の組み合わせの交互作用も検討しようと思い、
A、B、Cの主効果、A×B、A×C、B×Cの交互作用、A×B×Cの交互作用をみました。
その結果、1回目の分析で出ていたA×B×Cの交互作用は有意でなくなってしまい、Cの主効果とB×Cの交互作用が有意に出てきました。
おそらく分析の手順としては後から実施した方が正しかったのだと思いますが、
自分としては最初の分析結果の方が納得のいくものだったので、悩んでいます。
同じ交互作用をみても、投入する要因によっては有意確率が変わってしまうものなのでしょうか？
また、最初の分析方法では筋が通っていないことになってしまいますか？
統計の初心者なので、よく理解できていないところが多いかと思いますが、
よろしくお願いします。
お礼
orrorinさん、ありがとうございました。 １変量一般線形モデルのところで「モデル」をユーザー指定にしたところ、部分的にできてしまっていました・・・ 教えて頂いて、無事分析が終わりました！ ありがとうございました。