數據處理的過程中你是否也曾遇到這些問題？

使用研究系統如何檢驗自變數數之間的交互作用？如果按照干擾作用處理，似乎無法再選擇題項。

研究系統的資料檢查，有檢查變數的問題及相關，主要是有關於測量模型的部分，干擾效果屬於結構模型，要進行分析才知道干擾效果存不存在。

干擾變數應該先行一開始就要設定誰是干擾，如果前面沒有設定，後面是無法分析的。

如果構面與構面之間的相關度過低，是否有處理辦法？

如果樣本數夠大，只好採用目測的方式，檢查兩個構面的填答是否有很大的差異，如一個構面填得比較一致，而另一構面變化多端，刪除該樣本，刪除幾個後，再跑一次相關，看有沒有改善。

不同群組的模型比較分析是否會受不同群組的樣本數量差異的影響？如何減少這種影響？

受到影響的主要的標準誤，估計值不會有什麼影響，這是基於你的樣本都是有代表性的。

解決方法一種是儘量搜集平衡樣本，另一個方法是利用bootstrap計算標準誤取代原來的標準誤。