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将连续变量转化为分类变量即可,如以连续变量的中位数为界,小于中位数的取值为0,大于的则取值为1。
8 W$ D+ i+ B: c- |2 C' [ w5 u9 g7 V6 E' C% O X6 z# C
尽管这样也可以,但是不够强悍。强悍的做法是事前选取样本时就能够以此变量数值的大小来选择样本,理想的状况是只选大值和小值。通常这样来说太难,几乎没人这样做。
& g" s4 ]+ k1 ^: |5 s
* Y2 |4 F4 K+ ^( u( b% H4 P# X5 s除了表明Trait的变量,如果可能,尽量去Manipulate,从实验设计的角度而言,这样更有助于提升内部效度,而不是去验证连续变量所assumed 的因果关系。
- J% {+ C# G8 g, D* ?0 @; v, ~+ L! J+ s. ~7 u. b7 e2 }
可能还有一招,就是你做个Study2,连续变量保持不变,另外一个分类自变量,换一种有相同Manipulate的功效,但是Manipulate方式不同的自变量。
4 v: |3 [" K) q( f# |6 \. r
~8 R; l; c, T! i( w以上一家之言,只供参考。 |
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