方差分析中两因素主效应差别不显著,但却有显著的交互作用,怎么分析

1. 方差分析中两因素主效应差别不显著,但却有显著的交互作用,怎么分析

很正常，在两因素以上的方差分析上，首先看交互作用，交互作用显著，就进行简单分析，交互作用不显著，才能看主效应。总之，交互作用优先考虑。
一个因素各个水平之间反应量的差异随其他因素的不同水平而发生变化的现象。它的存在说明同时研究的若干因素的效应非独立。交互作用的效应可度量一个因素不同水平的效应变化依赖于另一个或几个因素的水平的程度。

扩展资料：
存在交互作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。
如果所有单元格内都至多有一个元素，则交互作用无法测量，只能不予考虑，最典型的例子就是配伍设计的方差分析。
表示方法：A×B、A×B×C等
计算方法：分手动计算和计算机软件计算，如SPSS。
实验设计方法中交互作用表示当两种或几种因素水平同时作用时的效果较单一水平因素作用的效果加强或者减弱的作用。
交互作用是研究中必须考虑的因素。正交试验设计中，有专门的列指标表达交互作用。
参考资料来源：百度百科--交互作用

2. 无交互作用的双因素方差分析

方差分析(analysis of variation, ANOVA) 又称变异数分析或F检验，用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验，其目的是推断两组或多组数据的总体均值是否相同，检验两个或多个样本均值的差异是否有统计学意义。
方差分析需要满足两个前置条件： 独立方差性 和 方差齐性 。独立方差性是指样本必须来自正态分布总体，并且样本间是相互独立的。方差齐性则是指抽样的总体必须是等方差的。
从函数形式上看，方差分析和回归都是广义线性模型的特例。

引起观测值波动的因素主要有两类：一种是试验过程中随机因素的干扰或观测误差因此起不可控制的随机误差；另外一种是由于试验中试验条件不同一起的可以控制的因子效应。
方差分析的基本思路就是将总体变异方差分解成因子效应和试验误差，并对其作出数量估计，明确各个变异因素在总变异中所占的重要程度作为进一步统计推断的依据。
根据引起观测数据波动的因子的数量，方差分析可分为单因素方差分析和双因素方差分析。在单/双因素方差分析的基础上包含一个或多个定量的协变量则称为单/双因素协方差分析。

3. 如果交互作用显著，做完简单效应分析，同时主效应也显著，需要做事后检验吗？

需要，交互效应显著，说明一个自变量的效应受到另一个自变量的影响，此时无法单纯地分析某个自变量的效应。必须选取其中一个自变量，固定其不同的水平，分析在这些水平上另外一个自变量的简单主效应。这是必须做的一步。
有这种情况的，交互作用显著而主效应不显著的情况一般比较少见，但是也是有的。这种情况就是说两个变量之间相互影响都不显著，但是两个变量交互作用显著。


扩展资料：
当交互作用存在时，单纯研究某个因素的作用没有意义，必须分别探讨另一个因素不同水平上该因素的作用模式。若所有实验设计的单元格内都只有一个影响因素时，则无法衡量自变量之间的交互作用。
当存在交互作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。
如果所有单元格内都至多有一个元素，则交互作用无法测量，只能不予考虑，最典型的例子就是配伍设计的方差分析。
实验设计方法中交互作用表示当两种或几种因素水平同时作用时的效果较单一水平因素作用的效果加强或者减弱的作用。
交互作用是研究中必须考虑的因素。正交试验设计中，有专门的列指标表达交互作用。表示方法：A×B、A×B×C等。计算方法：分手动计算和计算机软件计算，如SPSS。
参考资料来源：百度百科-交互作用

4. 如果交互作用显著，做完简单效应分析，同时主效应也显著，需要做事后检验吗？

需要，交互效应显著，说明一个自变量的效应受到另一个自变量的影响，此时无法单纯地分析某个自变量的效应。必须选取其中一个自变量，固定其不同的水平，分析在这些水平上另外一个自变量的简单主效应。这是必须做的一步。
有这种情况的，交互作用显著而主效应不显著的情况一般比较少见，但是也是有的。这种情况就是说两个变量之间相互影响都不显著，但是两个变量交互作用显著。


扩展资料：
当交互作用存在时，单纯研究某个因素的作用没有意义，必须分别探讨另一个因素不同水平上该因素的作用模式。若所有实验设计的单元格内都只有一个影响因素时，则无法衡量自变量之间的交互作用。
当存在交互作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。
如果所有单元格内都至多有一个元素，则交互作用无法测量，只能不予考虑，最典型的例子就是配伍设计的方差分析。
实验设计方法中交互作用表示当两种或几种因素水平同时作用时的效果较单一水平因素作用的效果加强或者减弱的作用。
交互作用是研究中必须考虑的因素。正交试验设计中，有专门的列指标表达交互作用。表示方法：A×B、A×B×C等。计算方法：分手动计算和计算机软件计算，如SPSS。
参考资料来源：百度百科-交互作用

5. 在存在交互效应的多因素方差分析中,如出现影响不显著的因素,正确的处理方法

首先,交互项不显著表示调节效应不存在；可能存在的改进措施:1.如果是社科调查数据,可尝试进行极端样本剔除后再run；2.如果变量已有类似研究成果,或者说你的研究设计是基于扎实的他人研究成果上的,检查研究方法上可能存在问题,进行相应的改进后重新收集数据；3.如果是初涉研究者,提出研究假设一定要基于现有的研究成果,在巨人的肩膀上进行发挥,凭空下随手棋容易增加研究设计,调查以及数据收集整理分析等成本。通常的研究团队往往是边收集数据边构建研究假设,依据显著的数据再寻找理论和相关成果来进行支撑，这当中往往会消耗大量的资源，从而不值得推荐入门者去模仿。【摘要】
在存在交互效应的多因素方差分析中,如出现影响不显著的因素,正确的处理方法【提问】
首先,交互项不显著表示调节效应不存在；可能存在的改进措施:1.如果是社科调查数据,可尝试进行极端样本剔除后再run；2.如果变量已有类似研究成果,或者说你的研究设计是基于扎实的他人研究成果上的,检查研究方法上可能存在问题,进行相应的改进后重新收集数据；3.如果是初涉研究者,提出研究假设一定要基于现有的研究成果,在巨人的肩膀上进行发挥,凭空下随手棋容易增加研究设计,调查以及数据收集整理分析等成本。通常的研究团队往往是边收集数据边构建研究假设,依据显著的数据再寻找理论和相关成果来进行支撑，这当中往往会消耗大量的资源，从而不值得推荐入门者去模仿。【回答】

6. 无交互作用的双因素方差分析涉及的变量有几个

无交互作用的双因素方差分析涉及的变量有几个：四个
交互作用（interaction）是指一个因素各个水平之间反应量的差异随其他因素的不同水平而发生变化的现象。它的存在说明同时研究的若干因素的效应非独立。交互作用的效应可度量一个因素不同水平的效应变化依赖于另一个或几个因素的水平的程度。
当交互作用存在时，单纯研究某个因素的作用没有意义，必须分别探讨另一个因素不同水平上该因素的作用模式。若所有实验设计的单元格内都只有一个影响因素时，则无法衡量自变量之间的交互作用。

当存在交互作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。如果所有单元格内都至多有一个元素，则交互作用无法测量，只能不予考虑，最典型的例子就是配伍设计的方差分析。
实验设计方法中交互作用表示当两种或几种因素水平同时作用时的效果较单一水平因素作用的效果加强或者减弱的作用。交互作用是研究中必须考虑的因素。正交试验设计中，有专门的列指标表达交互作用。

7. 单因素方差分析与多因素方差分析的区别是什么？交互作用分析不显著说明什么问题？两因素不能相互补偿吗？

单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。
单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。
多因素方差分析就是研究多个变量对于应变量的影响。结果也是一个一个分开的，比如研究施肥多少，和光照强度两个自变量对于庄稼生长的影响，结果算得是施肥多少对于庄稼生长是否存在影响，和光照强度对庄稼生长是否存在影响。
交互作用不显著，表明这些因素之间没有交互作用。既这些自变量之间没有内在联系。这个交互作用是可以有多种情况的，得根据结果具体讨论。比如，施肥多少，和光照强度两个自变量，若当施肥比较多时，光照强度的变化对于庄稼生长影响不大，这就是一种交互作用。

8. 麻烦用SPSS双因素方差分析+交互作用解下题吧：

 
性别显著性水平=0.145>0.05，所以无显著差别；年级显著性水平远小于0.05，所以有显著性差别；性别*年级的交互作用，显著性水平小于0.05，所以二者的交互作用明显。