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简单效应分析,spss简单效应分析

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如何上报简单效应分析和-1效应的检测结果？有人能解释一下效应和-1效应的区别吗？2.-1 效应:在考虑某一因素的-1效应时，需要考虑该因素的效应，除该因素外的其他因素都保持在同一水平 。需要，交互作用效应是显著的，说明一个自变量的效应受到另一个自变量的影响 ， 这时就不可能简单地分析一个自变量 。

1、双因素方差 分析结果解读两因子方差分析结果解释内容如下:无交互作用的方差分析，假设因子AAA和因子BBB的-0相互独立，不存在相关性 。有一个交互方差得分，假设因子AAA和因子BBB的组合会产生一个新的效应 。假设我们要考察两个因素A，Ba，Ba ， B对一个指数的影响 。因子AAA接受sss等级A1、A2、AsA_、A_、\dots、

双向方差有两种类型分析(TwowayANOVA):一种是无交互作用的双向方差分析，另一种是有交互作用的双向方差分析，假设因子A和因子B的组合会产生一个新的 。双因素方差分析有两种:一种是无交互作用的双因素方差 ， 假设A因素和B因素的分析相互独立，不存在相关性；另一种是交互双因子方差分析，假设因子A和因子B的组合会产生一个新的效应 。

2、如果交互作用显著,做完 简单 效应 分析,同时主 效应也显著,需要做事后检...不，只看交互 。交互和master 效应的关系是交互优先 。如果交互不显著，继续看main 效应进行回测 。需要，交互作用效应是显著的，说明一个自变量的效应受到另一个自变量的影响 ， 这时就不可能简单地分析一个自变量 。必须选择一个独立变量，并将其固定在不同的水平上 。分析其他自变量的简单Principal效应在这些水平上 。这是必要的一步 。这种情况一般很少出现交互作用显著而委托人效应不显著的情况，但是有一些 。

扩展资料:当交互作用存在时，单纯研究一个因素的作用是没有意义的，因此需要探索另一个因素在不同层面的作用模式 。如果所有实验设计单元中只有一个影响因素 ， 则无法测量自变量之间的交互作用 。当有交互作用时，单纯研究一个因素的作用是没有意义的，必须分层次研究另一个因素的作用 。如果所有细胞中最多只有一种元素，那么相互作用就无法测量 ， 只能忽略不计 。最典型的例子就是兼容性设计的方差分析 。

3、有谁能解释下主 效应和 简单 效应的区别么?【简单效应分析,spss简单效应分析】 1，表示不同的意思1 。Principal 效应指在一个或几个因素(自变量)的多水平实验中，描述一个因素在每个水平上对反应量(因变量)的影响的度量 。2.-1效应-0/表示一个因子的不同水平处于另一个因子的某一水平 。(2)需要考虑的因素数量不同:1 。本金效应:在考虑某一因素的本金效应时 ， 需要考虑效应除了所有因素 。2.-1 效应:在考虑某一因素的-1效应时，需要考虑该因素的效应，除该因素外的其他因素都保持在同一水平 。

4、二维组间方差 分析的 简单 效应检验的结果应该如何报告?在一些实验研究中 ， 往往需要考虑时间因素对实验的影响 。当同一观测单位需要在不同时间重复测量时，各样本的测量数据之间存在相关性，因此不能使用简单的使用方差进行研究 ， 需要使用分析的重复测量方差 。分析的方差与t检验的分析的方差相似 。广义的t检验是分析的方差，是在两组方差相等的假设下的差异检验 。方差分析数据的方差检验有很多种，有一维和二维方差分析 ， 也可以有组间和组内方差分析 。

效应 value =http://www.lisdn.com/gkrj/shwd/组间平方和/总平方和，即:η 2 = 4577.96/.138 = 0.03，效应 values分别为0.01，0.06，0.14 。可以看出0.03的效应的数值还是比较小的 。扩展数据方差分析的基本原理是:不同处理组均值的差异有两个基本来源:实验条件 ， 即不同处理引起的差异，称为组间差异 。用每组变量的均值与总均值的偏差平方和表示，记为SSb和dfb 。
5、重复测量方差 分析, 简单 效应可以直接使用重复测量 ， SPSS包含组内变量和组间变量 。没必要分开 ， 你分开是不对的，你的设计本来就是三个因素，不是你说的三个层次 。那么结果就是效应进程内 ， 效应进程间，以及交互，如果每个因素都是显性的效应显著的，那一定是像多重比较 。是的 ， 交互作用效应是显著的，这意味着一个自变量的效应受到另一个自变量的影响，它不能简单地是一个自变量的分 。

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