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多因素与单因素方差分析区别

共同点:

  • 单因素和多因素因变量都只有一个

不同点:

  • 单因素的自变量只有一个
  • 多因素自变量不止一个,多个因素同时研究

多元方差分析

因变量的个数大于一个

  • 例如,学习方式对语文成绩和数学成绩的影响

操作方式

  • 单因素方差分析:【分析——比较均值——单因素】

  • 多因素方差分析:【分析——一般线性模型——单变量】

【若显著,则 Sig. < 0.05】

主效应

主要的影响因素,是否能够显著影响因变量

  • 例如,仅仅考虑【学习方式】对【学习成绩】的影响

交互效应

两种因素的组合会的得到不同的结果,说明这两种因素的交互效应是显著的

  • 例如,【初级学习水平*内隐】 与 【高级学习水平*内隐】导致的【学习成绩】差异大

  • 若有N个因素,则可直接看N个因素的组合,若交互效应为显著,则说明每个因素的变化都会对结果造成影响

简单效应分析

  • 若主效应和交互效应结果是显著的,需进行简单效应分析,从而看出N个因素之间具体是怎么样的显著
    【需要自行编程】

  • 若主效应和交互效应均不显著,则可说明测试的因素均对结果不造成影响——所以不需要做简单效应分析

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