醫學研究中的 2x2x2 ANOVA：探索多因子交互作用的關鍵工具 🔬

目錄

1️⃣ 什麼是 2x2x2 ANOVA？
2️⃣ 2x2x2 設計的意義
3️⃣ 在醫學科學中的應用場景
4️⃣ 分析與詮釋重點
5️⃣ 小結與實務建議

1️⃣ 什麼是 2x2x2 ANOVA？

2x2x2 ANOVA 是三因子變異數分析，每個因子各有兩個水準，總共形成 2×2×2=82 \times 2 \times 2 = 8 個組合。
此設計不僅檢測三個主效應（每個因子對結果的獨立影響），還能探索雙因子交互作用與三因子交互作用，特別適合研究複雜的因果結構。

2️⃣ 2x2x2 設計的意義

與單因子或雙因子 ANOVA 相比，2x2x2 設計允許同時考慮三個自變項，例如性別（男/女）、治療方式（A/B）、以及飲食習慣（控制/自由）。
這有助於了解 單一因子效果 是否穩定，以及是否受到其他條件的調節。

3️⃣ 在醫學科學中的應用場景

在臨床試驗或醫學行為研究中，2x2x2 ANOVA 常被用來檢視多變量交互作用，例如：

• 研究案例 1：抗高血壓藥物研究
  性別（男/女） × 藥物類型（新藥/安慰劑） × 飲食介入（低鹽/正常）對血壓控制的效果。
• 研究案例 2：心理壓力對免疫反應的影響
  壓力暴露（有/無） × 補充營養（有/無） × 遺傳變異（高/低風險基因）對免疫指標的交互作用。

透過此設計，研究者可系統性檢驗 多因子整體與局部交互效應，為臨床決策提供深入洞見。

4️⃣ 分析與詮釋重點

在執行 2x2x2 ANOVA 時，重點包含：

• 檢視三個主效應：每個因子是否獨立影響依變項
• 分析三組雙因子交互作用：例如性別 × 藥物的交互影響
• 評估三因子交互作用：即三者共同條件下效果是否顯著不同

此外，當交互作用顯著時，建議進行簡單主效應分析（Simple Effects Analysis），以了解具體在哪些組別之間存在差異。

5️⃣ 小結與實務建議

2x2x2 ANOVA 是在醫學研究中檢測多因子影響與交互作用的強大工具。正確運用此設計有助於：

• 提升臨床研究的嚴謹性
• 避免單因子分析所忽略的潛在調節作用
• 增強解釋力，揭示多變量影響背後的真實機制

未來若研究數據結構更複雜，亦可延伸至混合設計（如加入重複量測）或廣義線性模型（GLM）應用。

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