Als er twee cursussen zijn, is dat 1 variabele: 'cursus', met twee waarden: 'cursus 1' en 'cursus 2'. Maar, niet iedereen krijgt elke cursus. Deze varieert dus niet over tijd. Alleen of mensen een cursus hebben gehad varieert over tijd. Tijdens de voormeting is iedereen hetzelfde; niemand heeft een cursus gehad. Tijdens de nameting zijn er misschien verschillen, als de cursussen verschillen.
Als je dit in een 2x2 split-plot anova zou gooien, met 'cursus' between-, en 'tijd' als within-factor, zou je drie p-waarden krijgen.
De p-waarde voor 'cursus' toetst of, als je tijd negeert en dus de voor- en nameting middelt, de groep die cursus 1 krijgt, verschilt van de groep die cursus 2 krijgt. Dit is geen interessante vraag; een eventueel verschil zit hem immers pas in de nameting, dus als je de nameting gaat middelen met de voormeting, krijg je een verstoord (verzwakt) effect. Geen zinvolle toets.
De p-waarde voor 'tijd' toetst of, als je cursus geneert en dus 'cursus 1' en 'cursus 2' bij elkaar gooit, de meting op de voormeting verschilt van de meting op de nameting. Ook geen interessante vraag natuurlijk; we willen juist weten of cursus iets uitmaakt. Een algemeen effect van tijd, los van cursus-type, is irrelevant voor die onderzoeksvraag. Geen zinvolle toets.
De p-waarde voor de interactie tussen die twee toets of het effect van tijd hetzelfde is voor de mensen die cursus 1 volgden als de mensen die cursus 2 volgden. Als cursus 1 en cursus 2 hetzelfde doen, is de interactie dus niet significant. Als een van de twee cursussen meer effect heeft, dan gaat het verschil tussen voor- en nameting (het verschil wat je zien in de variabelen 'tijd') hoger zijn voor die cursus. Deze toets toetst dus of de cursussen even goed werken. Dit is dus de enige interessante toets.
ALs er 5 vooropleidingen zijn, dan heeft de variabele 'vooropleiding' 5 verschillende mogelijke meetwaarden. Het is een ordinale variabele met 5 mogelijke waarden, net zoals cursus een dichotome variabele is, die dus noodzakelijkerwijs twee mogelijke waarden heeft.
(Dus: vooropleiding is een variabele: de waarde van vooropleiding varieert van persoon tot persoon.)