您是否有兴趣检查同一模型中因变量之间的相关性？我无法谈论问题的多个自变量部分，但您可以使用具有多个响应变量的线性混合模型进行调查（如果您的数据是纵向的）。我不知道一个网站（我确定那里有东西，我只是没有参考），但是 Jeffrey Long 的书，“使用 R 进行行为科学的纵向数据分析”可能是利用。第 13 章（第 501 页）有一节介绍具有多个 dv 的模型。

您可能知道这一点，但我经常从这一点开始：http: //www.ats.ucla.edu/stat/stata/whatstat/default.htm

你说“我怎么看两个DV结合起来的效果”。所以，我相信你的两个DV在理论上是相关的。在这种情况下，为一个 DV 运行独立的方程是完全错误的！想象一下，您要衡量“说话技巧”，而您的 DV 之一是“说话的准确性”，另一个是“说话的流利度”。在这方面，理论认为流利度和准确性是相关的，并且是同一概念表达能力的两个子维度。在这种情况下，两个 DV 应该一起考虑。在这种情况下，你有一个连续的 DV 和分类 IV(s)，应该使用多元方差分析 (MANOVA)。MANOVA 是 ANOVA 的一种变体，可以合并多个连续 DV。此外，IV' 的数量

此外，请注意 MANOVA 是一种参数测试，这意味着您的测量必须是连续的。很难假设任何少于 7 个锚点的李克特类型量表的测量是连续的。