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主效應(yīng)顯著是什么意思，請(qǐng)問心理學(xué)統(tǒng)計(jì)中的主效應(yīng)邊緣顯著是什么意思它的P值臨界值

來源：整理 時(shí)間：2023-04-26 15:47:58 編輯：金融知識(shí) 手機(jī)版

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1，請(qǐng)問心理學(xué)統(tǒng)計(jì)中的主效應(yīng)邊緣顯著是什么意思它的P值臨界值

一個(gè)自變量主效應(yīng)顯著意味著該自變量的各個(gè)水平在其它自變量的所有水平上的平均數(shù)存在差異。邊緣顯著也就是說沒到顯著性差異，接近顯著性差異。

請(qǐng)問心理學(xué)統(tǒng)計(jì)中的主效應(yīng)邊緣顯著是什么意思它的P值臨界值

2，什么是主效應(yīng)顯著不理解

這兩個(gè)的分析思路是不一樣的。一般來說，Anova的分析中顯著性會(huì)高很多，而你說的一般線性分析求的是主效應(yīng)，它的顯著性比ANOVA受到的影響因素更多一些，因此也更低一點(diǎn)。但是，從規(guī)范的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析而言，一般涉及多個(gè)因子的時(shí)候，都會(huì)要求先做主效應(yīng)，然后再對(duì)主效應(yīng)顯著的進(jìn)行深入分析，采用Anova看顯著性的來源是什么。不知道我的理解是不是準(zhǔn)確，拋磚引玉一下，一定會(huì)有高手來解決的。

什么是主效應(yīng)顯著不理解

3，主效應(yīng)顯著是什么統(tǒng)計(jì)分析

多因素方差分析主效應(yīng)和交互效應(yīng)的理解最近多因素方差分析包含多個(gè)因素不同水平對(duì)響應(yīng)變量的影響，對(duì)分析結(jié)果中主效應(yīng)和交互效應(yīng)難以理解，也不能深入理解描述結(jié)果，所以詳細(xì)學(xué)習(xí)記錄一下。首先區(qū)分主效應(yīng)、交互效應(yīng)以及簡單效應(yīng)，主效應(yīng)表示在一個(gè)或幾個(gè)影響因子（自變量）的多水平（每個(gè)自變量有不同的水平）的實(shí)驗(yàn)中，描述一個(gè)因子（所有水平總體考慮）在另一個(gè)因子各個(gè)水平上（每一個(gè)特定水平）對(duì)響應(yīng)變量總體影響大小的度量，一般來說有幾類處理（自變量）就有幾個(gè)主效應(yīng)；簡單效應(yīng)是主效應(yīng)的平均值。若考慮A的主效應(yīng)，一定是在另一因子B和C特定水平上A的不同水平下簡單效應(yīng)的平均。一般來說，有幾類處理（每類處理都有不同水平），就有幾個(gè)主效應(yīng)。一個(gè)因子的主效應(yīng)是在另外所有因子上所有不同水平下平均而得的，這種平均的結(jié)果并不能準(zhǔn)確反映每種具體實(shí)驗(yàn)處理的效應(yīng)。若主效應(yīng)顯著，意味著該自變量的各個(gè)水平在其它自變量的所有水平上的平均數(shù)存在顯著差異；否則，就不存在顯著差異。假設(shè)有A,B兩類處理，A有A1和A2兩種水平，B有B1和B2兩種水平，A的主效應(yīng)顯著，那就意味著A1在B1和B2水平下的平均數(shù)與A2在B1和B2水平下的平均數(shù)存在顯著性差異。簡單效應(yīng)也稱簡單主效應(yīng)，是一個(gè)因子的不同水平在另一個(gè)因子的特定水平上的效應(yīng)。簡單效應(yīng)和每類處理的水平有關(guān)系，假設(shè)有A,B兩類處理，A有A1和A2兩種水平，B有B1和B2兩種水平，則A的簡單效應(yīng)是A1B1-A2B1和A1B2-A2B2共兩個(gè)；B的簡單效應(yīng)是B1A1-B2A1和B1A2-B2A2共兩個(gè)。若處理數(shù)和水平數(shù)越多，簡單效應(yīng)的組合數(shù)越多。統(tǒng)計(jì)書上簡單效應(yīng)很多一帶而過，往往是若交互效應(yīng)顯著，需要進(jìn)行簡單效應(yīng)分析，那么這個(gè)簡單效應(yīng)分析到底是啥？也是我的疑惑交互效應(yīng)是指一個(gè)因子（一類處理或自變量）的效應(yīng)依賴于另一個(gè)因子（另一類處理或自變量）的不同水平，且兩種處理共同對(duì)響應(yīng)變量的影響。交互效應(yīng)、簡單效應(yīng)和主效應(yīng)存在一定關(guān)聯(lián)，需要具體情況具體分析。其次如何依據(jù)主效應(yīng)和交互效應(yīng)描述結(jié)果？三種情況:1.當(dāng)交互效應(yīng)不顯著時(shí)，兩個(gè)自變量相互獨(dú)立，可以直接依據(jù)主效應(yīng)是否顯著來評(píng)估自變量對(duì)因變量的影響；2. 只有當(dāng)一個(gè)自變量的主效應(yīng)以及與其它自變量的交互效應(yīng)都不顯著時(shí),才能說明該自變量對(duì)因變量無顯著影響；3.當(dāng)兩個(gè)自變量間的交互效應(yīng)顯著時(shí)，其中單個(gè)自變量的主效應(yīng)不顯著但與其它自變量的交互效應(yīng)顯著時(shí)，則說明該自變量的效應(yīng)其實(shí)是存在的，只不過其效應(yīng)的大小和方向依賴于其它自變量的不同水平?？傊?，交互效應(yīng)顯著，不要輕易下結(jié)論。因?yàn)樽宰兞康男?yīng)有可能會(huì)被歪曲或掩蓋，即不能簡單依據(jù)自變量主效應(yīng)是否顯著來判斷對(duì)因變量影響，需要進(jìn)行簡單效應(yīng)檢驗(yàn)，分別考察其在其它自變量不同水平上的變化情況。問題就在這？簡單效應(yīng)檢驗(yàn)是不是就是t-test或單因素方差分析，我在文獻(xiàn)里面看到別人是用t-test或單因素方差分析做的，但在統(tǒng)計(jì)書上沒有看到最根本的依據(jù)，用方差分析的比較多，暫時(shí)參考認(rèn)定就是方差分析了。簡單效應(yīng)檢驗(yàn)需要和交互效應(yīng)結(jié)合起來描述結(jié)果。同樣，很多文章里壓根沒提簡單效應(yīng)檢驗(yàn)，直接就是方差分析所得，也可能確實(shí)被單因素方差分析代替了。

主效應(yīng)顯著是什么統(tǒng)計(jì)分析

文章TAG：主效應(yīng)顯著是什么意思效應(yīng)顯著是什么

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