性别差异的显著性检验

本人用入职时间为协变量，年龄为自变量，工作满意度为应变量分男女两组得到男和女各年龄段的工作满意度边际估计平均值（Estimated Marginal Means） 及标准差。请高手指教如何进行不同年龄段工作满意度边际估计均值的性别差异显著性检验。谢谢！

挺有想法 啊 加油！
可惜帮不了你啊
等高手来吧

显著性检验可以用独立样本t检验吧，觉得可能比较合适，因为男生样本的满意度和女生样本的满意度是两个独立的样本，大致就是这个意思吧

这里是边际估计均值，不是原始数据计算的均值，用独立样本t检验的方法应该是行不通的。

我觉得可以多因素协方差分析来处理。即在一般线性模型中选择单变量，然后用入职时间为协变量，年龄和性别为自变量，工作满意度为应变量。如果性别和年龄不存在交互作用的话，就可以根据性别的主效应是否显著来判断是否存在性别差异。如果交互作用显著，那就要做简单效应的检验了。

此方法已尝试过，不进行性别分组的情况下和性别分组的情况，得到的边际估计均值不同，本人更加倾向于将性别分组后协方差分析分别得到的男性边际估计均值和女性边际估计均值的结果，男性和女性按年龄做的边际估计均值的图较为理想。现在就是想求教如何进行男女在不同年龄段的边际估计均值差异显著性检验。谢谢了！
另外，感谢楼上三位的参与，谢谢！

挺好的。

多谢！！！！

把年龄分组当做一个分层因素不行吗？

infowwf 发表于 2011-1-15 14:16
此方法已尝试过，不进行性别分组的情况下和性别分组的情况，得到的边际估计均值不同，本人更加倾向于将性别 ...

    边际估计均值什么意义也没有的，就是为了画出“profile analysis”图，即所谓的轮廓图，看有没有相交，相交表示因素之间没有交互效应。
   以下我提供两个思路：个人觉得任选其一都行
思路一：做多维列联表分析，设置好个层次变量，检验你需要的因素有没有显著性即可；
思路二：做嵌套的方差分析，把年龄嵌套在性别里面。
    仅供参考！