简单效应分析语法
交互作用主效应简单效应的例子
交互作用主效应简单效应的例子
交互作用主效应是指两个或更多变量相互作用时对结果产生的影响，而简单效应则是指每个变量对结果单独产生的影响。
下面是一些交互作用主效应和简单效应的例子：
1. 一个实验研究了饮食和锻炼对人体健康的影响。
结果显示，饮食和锻炼之间存在交互作用主效应，即只有在同时控制饮食和锻炼时，人体健康才能得到最大的改善。
而饮食和锻炼的简单效应分别是，饮食可以改善身体健康，锻炼可以提高身体健康水平。
2. 一项研究调查了教育水平和职业对收入的影响。
结果显示，教育水平和职业之间存在交互作用主效应，即只有在具有高教育水平的人选择高收入职业时，收入才会最高。
而教育水平和职业的简单效应分别是，教育水平可以提高收入，高收入职业可以获得更高的收入。
3. 一项研究研究了药物和心理治疗对抑郁症的疗效。
结果显示，药物和心理治疗之间存在交互作用主效应，即只有同时进行药物和心理治疗时，抑郁症的治愈率才会最高。
而药物和心理治疗的简单效应分别是，药物可以减轻抑郁症状，心理治疗可以改善抑郁症患者的情绪状态。
这些例子表明，交互作用主效应和简单效应在研究中都具有重要的意义，研究者需要同时考虑它们对结果的影响。
- 1 -。
二阶效应 简单效应 效应量
二阶效应简单效应效应量当我们进行实验或调查时，我们通常会关注某些变量对结果的影响。
在心理学研究中，我们经常使用“效应”这个概念来描述这种影响。
效应可以是某种干预或处理所产生的改变，也可以是变量之间的关系所产生的改变。
在心理学中，我们通常会区分二阶效应和简单效应。
二阶效应是指某种干预引起的间接影响。
例如，如果我们进行一个心理治疗试验，我们可能会发现，除了治疗本身的效果，受试者可能会从治疗中学到一些技能或策略，这些技能或策略可能会对他们的日常生活产生有益的影响。
这些额外的影响就是二阶效应。
简单效应是指一种变量对另一种变量的直接影响。
例如，如果我们对一个人的注意力进行干预，我们可能会发现他们在处理任务时更加专注、快速或准确。
这就是简单效应。
在量化效应时，我们经常使用效应量。
效应量可以告诉我们一种处理或干预的大小和重要性。
通常，效应量越大，处理或干预对结果的影响就越重要。
在心理学中，我们使用许多不同的效应量测量不同的变量之间的关系。
例如，皮尔逊相关系数可以测量两种连续变量之间的关系，而Cohen's d可以测量两种组之间的差异。
虽然二阶和简单效应以及效应量是心理学研究中非常重要的概念，但我们需要意识到它们并不是万能的。
它们有时可能会受到某些偏差
或错误的影响，从而影响结果的准确性。
因此，在进行心理学实验或调查时，我们需要非常小心，确保我
们使用正确的方法和工具来准确地测量二阶和简单效应以及效应量。
只有这样，我们才能得到有意义和可靠的结果，并为心理学领域的研
究做出重要贡献。
简单效应SPSS编程
被试、被试间、混合实验设计简单效应分析简单效应(simple effect)分析简单效应(simple effect)分析通常是在作方差分析时存在交互效应的情况下的进一步分析。
你需要在SPSS中编写syntax实现。
一、完全随机因素实验中简单效应得分析程序假如一个两因素随机实验中，A因素有两个水平、B因素有三个水平，因变量是Y，检验B因素在A因素的两个水平上的简单效应分析。
TWO-FACTOR RANDOMIZED EXPERIMENTSIMPLE EFFECTS.DATA LIST FREE /A B Y.BEGIN DATA1 3 41 1 21 1 32 2 52 1 61 2 82 1 91 2 82 3 102 3 112 3 92 3 8END DATA.MANOVA y BY A(1,2) B(1,3) /DESIGN/DESIGN=A WITHIN B(1)A WITHIN B(2)A WITHIN B(3).若A与B存在交互作用而进行的进一步分析（即简单效应分析）。
同时你可以再加一个design: /DESIGN=B WITHIN A(1)B WITHIN A(2).自编数据试试y A B4.00 1.00 3.002.00 1.00 1.003.00 1.00 1.005.00 2.00 2.006.00 2.00 1.008.00 1.00 2.009.00 2.00 1.008.00 1.00 2.0010.00 2.00 3.0011.00 2.00 3.009.00 2.00 3.008.00 1.00 2.00当然，你可也直接贴下述语句至syntax编辑框：应会输出下述结果：The default error term in MANOVA has been changed from WITHIN CELLS to WITHIN+RESIDUAL. Note that these are the same for all full factorial designs.* * * * * * A n a l y s i s o f V a r i a n c e * * * * * *12 cases accepted.0 cases rejected because of out-of-range factor values.0 cases rejected because of missing data.6 non-empty cells.3 designs will be processed.- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -* * * * * * A n a l y s i s o f V a r i a n c e -- design 1 * * * * * *Tests of Significance for Y using UNIQUE sums of squares Source of Variation SS DF MS F Sig of FWITHIN CELLS 10.00 6 1.67X1 15.00 1 15.00 9.00 .X2 6.46 2 3.23 1.94 .224X1 BY X2 33.00 2 16.50 9.90 .013(Model) 80.92 5 16.18 9.71 .008(Total) 90.92 11 8.27R-Squared = .890Adjusted R-Squared = .798- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -* * * * * * A n a l y s i s o f V a r i a n c e -- design 2 * * * * * *Tests of Significance for Y using UNIQUE sums of squares Source of Variation SS DF MS F Sig of FWITHIN+RESIDUAL 16.46 8 2.06X1 WITHIN X2(1) 25.00 1 25.00 12.15 .008X1 WITHIN X2(2) 8.15 1 8.15 3.96 .082X1 WITHIN X2(3) 43.74 1 43.74 21.26 .002(Model) 74.46 3 24.82 12.06 .002(Total) 90.92 11 8.27R-Squared = .819Adjusted R-Squared = .751- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -* * * * * * A n a l y s i s o f V a r i a n c e -- design 3 * * * * * * Tests of Significance for Y using UNIQUE sums of squares Source of Variation SS DF MS F Sig of FWITHIN+RESIDUAL 25.00 7 3.57X2 WITHIN X1(1) 30.30 2 15.15 4.24 .062X2 WITHIN X1(2) 35.58 2 17.79 4.98 . (Model) 65.92 4 16.48 4.61 .039(Total) 90.92 11 8.27R-Squared = .725Adjusted R-Squared = .568另外，三因素完全随机实验中的简单效应和简单简单效应的分析。
SPSS统计简单效应分析语法语句
在SPSS里实现被试间设计简单效应分析的方法作者: Highway 发布时间: 2008-7-7简单效应(simple effect)分析通常是在作方差分析时存在交互效应的情况下的进一步分析。
需要在SPSS中编写syntax实现。
比如:MANO y BY x1(1 2) x2(1 3)/DESI/DESI=x1 WITHIN x2(1)x1 WITHIN x2(2)x1 WITHIN x2(3)上述只是一个简单的完全随机设计，若x1与x2存在交互作用而进行的进一步分析（即简单效应分析）。
同时你可以再加一个design:/DESI=x2 WITHIN x1(1)x2 WITHIN x1(2).===========说明=============因变量为Y,自变量1为X1,(两水平),自变量2为X2(三水平),DESI即是DESIGN,表示实验设计效应类型计算,/DESI=X1 WITHIN X2(1)表示在自变量X2水平1层面上考察X1的两个水平之间是否存在显著性差异.余类推.下面那句/DESI=X2 WITHIN X1(1)表示在自变量X1水平1的层面上考察自变量X2的三个水平之间是否存在显著性差异.被试内、被试间、混合实验设计简单效应分析作者: Highway 发布时间: 2008-7-7简单效应(simple effect)分析简单效应(simple effect)分析通常是在作方差分析时存在交互效应的情况下的进一步分析。
你需要在SPSS中编写syntax实现。
一、完全随机因素实验中简单效应得分析程序假如一个两因素随机实验中，A因素有两个水平、B因素有三个水平，因变量是Y，检验B因素在A因素的两个水平上的简单效应分析。
TWO-FACTOR RANDOMIZED EXPERIMENTSIMPLE EFFECTS.DA TA LIST FREE /A B Y.BEGIN DATA1 3 41 1 21 1 32 2 52 1 61 2 82 1 91 2 82 3 102 3 112 3 92 3 8END DATA.MANOV A y BY A(1,2) B(1,3)/DESIGN/DESIGN=A WITHIN B(1)A WITHIN B(2)A WITHIN B(3).若A与B存在交互作用而进行的进一步分析（即简单效应分析）。
简单效应和简单简单效应检验
简单效应和简单简单效应检验简单效应和简单简单效应检验⼀个三因素实验设计可以检验多个交互作⽤，其中有两次交互作⽤，也有三次交互作⽤。
当⽅差分析表表明栽些交互作⽤显著的时候，应该如何进步解释它的含义呢？⼀、两次交互作⽤和简单效应检验与在⼀个两因素实验中⼀样，当研究者发现⼀个三因素实验中有显著的两次互作⽤后，需要做的第⼀件事是作交互作⽤的图解。
作图时，应该忽略该两次交互作⽤中未涉及⼀个因素，⽽仅取考察的两个因素的数据。
例如，在第⼀节的例题中的AC 交互作⽤是不是显著的，不需作进⼀步的检验。
AB 和BC 两个两次AB 、BC 平均灵敏表作图。
当初步了解了AB 、BC⽤做⼀个⽅向的简单效应检验。
⽐较简单明了的⽅法党政军是利⽤表5—1—2中的AB 、BC 表进⾏计算。
(1)B 因素在a 1、a 2⽔平的简单效应：2222()222()(35)(31)(66) 1.00088(8)(2)(56)(80)(136)36.00088(8)(2)a SSB SSB =+-==++=1以a ⽔平以⽔平 (2)B 因素在c 1、c 2⽔平的简单效应：2222()222()(48)(48)(96).00088(8)(2)(43)(63)(103)25.00088(8)(2)c SSB SSB =+-==++=1以c ⽔平以⽔平表中可看到了，AB 、BC 两次交互作⽤是显著的，结合图解与简单效应检验，可以对AB 交互作⽤做进⼀步的解释：当⽂章的⽣字密度较⼤(a 1)时，学⽣对叙述⽂(b 2)和说明⽂(b 1)和说明⽂(b 1)的阅读理解都很2 1 12差，且差异不显著(F,(1,24)=.64,p>.05)。
当⽂章⽣字密度较⼩(a 1)时，学⽣的阅读理解明显提⾼，且对叙述⽂的阅读理解显著好于对说明⽂的阅读理解(F(1,24)=23.04,p<.01)。
对BC 交互作⽤的进⼀步解释是：当⽂章中的平均句⼦较长(c 2)时，学⽣对叙述了的阅读理解显著好于对说明⽂的阅读理解(F,(1,24)=16.00,p<.01)。
《简单效应分析》课件
在这个PPT课件中，我们将介绍简单效应分析的重要性和方法，讨论研究设 计、数据分析和结论，帮助您更好地理解和应用简单效应分析。
简单效应的定义
简单效应是指在特定条件下，独立变量对因变量的影响。它帮助我们了解某个条件下变量之间的关系，揭示背 后的规律性。
简单析 • 二因素方差分析
结论
1 研究结果总结
通过简单效应分析，我们得出了关于独立变量和因变量之间关系的结论，并总结了实验 中观察到的规律。
2 结果的局限性和改进方向
我们也要提及研究结果的局限性，并提出改进方向，为后续研究提供参考。
引用
在研究中引用参考文献是很重要的，它能够加强研究可信度，提供更多相关背景和理论支持。 参考文献列表：
2
因变量
因变量是我们研究的主要关注对象，通过观察和测量其变化，来了解独立变量对 其的影响。
3
控制变量
为了准确分析独立变量对因变量的影响，我们需要控制其他可能影响因变量的变 量，保证实验的可靠性。
数据分析
描述性统计
• 频数分布表 • 中心趋势度量 • 离散程度度量
t检验
• 独立样本t检验 • 配对样本t检验
• Smith, J. (2020). The Importance of Simple Effect Analysis. Journal of Experimental Research. • Johnson, R. (2019). Statistical Methods for Simple Effect Analysis. Statistical Review, 15(2), 45-61.
通过设计实验来控制不同条件下的独立变量，观察因变量的变化，从而分析简单效应。
交互作用主效应简单效应的例子
交互作用主效应简单效应的例子
交互作用主效应和简单效应是实验设计中常用的概念。
简单效应是指变量对因变量的影响，而交互作用主效应则表示两个或多个变量之间相互作用的效应。
以下是一些例子，展示了交互作用主效应和简单效应的概念。
1. 假设有两个因素，食物和药物，对老鼠的体重增长有影响。
如果食物和药物的交互作用主效应是显著的，那么这意味着药物对体重增长的影响受到食物的影响，而不是单独的药物或食物对体重增长的影响。
2. 在一个实验中，研究者想要了解不同类型的广告对销售额的影响。
他们测试了三种广告类型，分别是性感、搞笑和情感类型。
结果显示，广告类型和产品类型之间存在显著的交互作用主效应。
这意味着，广告类型的影响取决于产品类型，而不是广告本身的类型。
3. 在一项针对心理健康的研究中，研究者想要了解不同的治疗方法对不同年龄组的人的效果。
他们测试了两种治疗方法，认知行为疗法和药物治疗。
结果表明，药物治疗对年轻人更有效，而认知行为疗法对老年人更有效。
这反映了年龄和治疗方法之间的交互作用主效应。
4. 一项研究想要了解不同的广告展示时间对购买决策的影响。
他们测试了两种广告展示时间，30秒和60秒。
结果表明，广告时间和产品类型之间存在显著的简单效应。
60秒广告对高端产品的销
售额有更大的影响，而30秒广告对低端产品的销售额有更大的影响。
这些例子展示了交互作用主效应和简单效应的概念，以及它们在实验设计中的应用。
理解这些概念可以帮助研究者更好地解释和解释他们的数据，并更好地设计实验。
简单效应分析1
ADJ(LSD) /EMMEANS=TABLES(B*A) COMPARE(A)
ADJ(LSD) /CRITERIA=ALPHA(.05) /WSDESIGN=A /DESIGN=B.
❖
method within textbook (2).
❖ 二因素分析，包括简单效应，多重比较检验！
❖ GLM a1b1 a1b2 a2b1 a2b2
❖ /WSFACTOR = A 2 Polynomial B 2 Polynomial /METHOD = SSTYPE(3) /EMMEANS = TABLES(A*B) COMPARE (A) ADJ(LSD) /'在B 因素的各个水平上A因素的各个水平的多重比较(LSD方法)
❖
❖ GLM a1b1c1 a1b1c2 a1b2c1 a1b2c2 a2b1c1 a2b1c2 a2b2c1 a2b2c2
❖ /WSFACTOR = A 2 Polynomial B 2 Polynomial C 3
Polynomial
/METHOD = SSTYPE(3)
/EMMEANS = TABLES(A*B) COMPARE (A) ADJ(LSD) /*
❖ /CRITERIA = ALPHA(.05) ❖ /DESIGN = textbook method textbook*method .
编写MANOVA语句
❖检验textbook在method上的简单效应
❖ MANOVA
❖ grade BY textbook(1,2) method(1,3)
❖ /DESIGN = textbook within method(1)
单因素交互作用简单效应分析
单因素交互作用简单效应分析单因素分析是研究一种因素对结果变量的影响的一种统计方法。
在进行单因素分析时，只考虑研究中的一个变量，其他变量保持不变。
这种分析可以帮助研究人员了解不同变量的影响程度，并且可以用于比较不同组别之间的差异。
交互作用是指在进行多因素分析时，不同因素之间的相互作用。
简单来说，当多个因素同时存在时，它们的效应可能不仅是各自的效应之和，而是相互叠加产生的新的效应。
交互作用的存在可以改变我们对因素效应的理解和解释。
简单效应分析是用于研究交互作用的一种方法。
在进行简单效应分析时，研究人员会将原始数据进行重新分组，然后对其中的每个组别进行单因素分析。
通过这种方法，研究人员可以更好地理解在交互作用下各个组别的效应。
为了更好地说明单因素、交互作用和简单效应分析的概念和应用，我们可以举一个具体的例子作为说明。
假设我们正在研究一种新的药物对其中一种疾病的治疗效果。
研究中有两个变量：药物剂量和患者的年龄。
我们希望了解药物剂量和年龄对治疗效果的影响。
首先，我们可以进行单因素分析来研究药物剂量对治疗效果的影响。
我们将患者分为两组，一组给予低剂量的药物，另一组给予高剂量的药物。
然后，我们比较两组患者的治疗效果，例如疾病的缓解程度或者生存率。
通过这种分析，我们可以评估药物剂量对治疗效果的影响。
接下来，我们可以使用交互作用来研究药物剂量和年龄对治疗效果的影响。
我们将年龄分为两组，一组为年轻患者，一组为老年患者。
然后，我们比较低剂量和高剂量药物在两个年龄组内的治疗效果。
如果交互作用是存在的，那么不同年龄组的药物剂量对治疗效果的影响可能是不同的。
最后，我们可以进行简单效应分析，通过比较不同年龄组内低剂量和高剂量药物的治疗效果，来进一步理解交互作用。
例如，我们可以发现对于年轻患者，高剂量药物的治疗效果更好；而对于老年患者，低剂量药物的治疗效果更好。
通过这种方式，我们可以更好地理解交互作用对治疗效果的影响。
总之，单因素分析、交互作用和简单效应分析是统计学中常用的方法，用于研究因素对结果变量的影响。
简单效应.
简单效应(simple effect分析通常是在作方差分析时存在交互效应的情况下的进一步分析。
你需要在SPSS 中编写syntax实现一、完全随机因素实验中简单效应得分析程序假如一个两因素随机实验中,A因素有两个水平、B因素有三个水平,因变量是Y,检验B因素在A因素的两个水平上的简单效应分析。
TWO-FACTOR RANDOMIZED EXPERIMENTSIMPLE EFFECTSDATA LIST FREE /A B Y.BEGIN DATA1 3 41 1 21 1 32 2 52 1 61 2 82 1 91 2 82 3 102 3 112 3 92 3 8END DATA.MANOVA y BY A(1,2 B(1,3/DESIGN/DESIGN=A WITHIN B(1A WITHIN B(2A WITHIN B(3.若A与B存在交互作用而进行的进一步分析(即简单效应分析。
同时你可以再加一个design:/DESIGN=B WITHIN A(1B WITHIN A(2.另外,三因素完全随机实验中的简单效应和简单简单效应的分析。
当实验设计中的因素多于两个时,做简单效应检验的前提仍然是,方差分析中发现了显著的两次交互作用。
而当三因素完全随机实验中发现了显著的三次交互作用时,可以进一步作简单简单效应检验。
也是DESIGN。
/DESIGN=A WITHIN B(1WITHIN C(1A WITHIN B(2WITHIN C(2.例如:THREE-FACTOR RANDOMIZED EXPERIMENTSIMPLE EFFECTS.SIMPLE SIMPLE EFFECTS. DATA LIST FREE /A B C Y. BEGIN DATA1 3 1 41 1 1 21 1 1 32 2 1 52 1 1 61 2 2 82 1 2 91 2 2 82 3 2 102 3 2 11……2 3 2 92 3 2 8END DATA.MANOVA y BY A(1,2 B(1,3 C(1,2./DESIGN/DESIGN=A WITHIN B(1A WITHIN B(2A WITHIN B(3A WITHIN C(1A WITHIN C(2/DESIGN=A WITHIN B(1 WITHIN C(1A WITHIN B(2 WITHIN C(2.二、被试内因素实验的简单效应分析程序与完全随机实验的不同之处:需要加一个WITHIN关键词说明的WSDESIGN 分命令。
（整理）三因素溷合方差分析简单效应简单简单效应多重比较语法.
（整理）三因素溷合方差分析简单效应简单简单效应多重比较语法.概念笔记Main effect 一个因素的独立效应，即其不同水平引起的方差变异。
三因素的实验有三个主效应。
把某一因素的一个水平同该因素的其他水平比较，不考虑其他因素。
Interaction 多个因素的联合效应，A因素的作用受到B因素的影响，即有交互——two-way interaction. 当一因素作用受到另外两个因素影响，即三因素交互three-way interaction.重复测量一个因素的三因素混合设计3*2*2的混合设计A3*B2*R2 【A, B为被试间因素】需要分析的有——A, B, R 各自主效应二重交互作用，A*B, A*R, B*R三重交互作用，A*B*C结果发现，A, B为被试间因素，交互作用SIG当二重交互作用SIG，需要进行simple effect检验。
A因素水平在B因素某一水平上的变异。
A在B1水平上的简单效应A在B2水平上的简单效应B在A1水平上的简单效应B在A2水平上的简单效应B在A3水平上的简单效应如果三重交互作用SIG，需要进行三因素的简单简单效应分析simple simple effect. 某一因素的水平在另外两个因素的水平结合上的效应在A1B1水平结合上，R1 与R2 差异在A1B2水平结合上，R1 与R2 差异在A2B1水平结合上，R1 与R2 差异在A2B2水平结合上，R1 与R2 差异在A3B1水平结合上，R1 与R2 差异在A3B2水平结合上，R1 与R2 差异重复测量方差分析之后，如果三重交互作用显著，需要编辑语法，得出三个因素各自的简单效应某一因素在其他两个因素的某一实验条件内的简单效应检验三因素重复测量方差分析对应的会有3种简单效应检验结果SPSS在输出简单效应检验结果的同时，也会报告多重比较结果，会有更直观的对比结果。
如果三重交互作用SIG，需要进行简单简单效应检验。
固定某两个因素水平组合，考察研究者最感兴趣的那个变量的效应。
【简单效应分析】使用SPSS完成两变量交互项显著时的简单效应分析——【杏花开医学统计】
【简单效应分析】使用SPSS完成两变量交互项显著时的简单效应分析——【杏花开医学统计】医务工作者的医学统计词典品质源于专注服务源于真心【简单效应分析】使用SPSS完成两变量交互项显著时的简单效应分析关键词：SPSS、简单效应导读我们在医学方差分析研究时，可能会遇到变量与变量的交互项存在显著的交互效应的情况，此时，仅仅只知道两个或多个变量间存在一个因素在另一个因素的不同水平上存在差异，但想进一步了解这种差异具体表现在哪些因素和哪些水平上时，还需要进行简单效应分析。
本期，我们来具体介绍两个变量交互项简单效应分析的基本原理、适用范围及其在SPSS软件中。
下方为视频版和音频版，含软件操作步骤两变量交互项显著简单效应分析来自杏花开医学统计00:00 17:50一、基本原理简单效应（simple effect），可以认为是方差分析时出现因素间交互效应显著时的下一个分析步骤，它是指一个因素的不同水平在另一个因素的某个水平上的效应。
详见：《用SPSS进行两因素两水平的医学析因设计资料的方差分析》即A1情况下B1在因变量上的变化，A2情况下B1在因变量上的变化，A1情况下B2在因变量上的变化，A2情况下B2在因变量上的变化。
二、适用范围简单效应是基于方差分析交互项显著情况下的进一步分析，因此，简单效应分析的样本应符合方差分析对样本数据的要求，即数据不明显偏态，组间方差轻微不齐也可以接受。
三、案例解读我们收集了一份儿童流感持续的天数的数据，欲研究儿童流感症状（发热、咳嗽、鼻塞）和用药情况是否会对儿童流感持续的天数产生影响。
采用多因素方差分析进行研究。
详见：《用SPSS进行两因素两水平的医学析因设计资料的方差分析》若症状与用药情况交互效应显著时，再进行简单效应分析。
具体操作如下：（1）在SPSS中的具体操作①进行多因素方差分析：以持续天数为研究变量，症状和是否用药为因子。
依次点击“分析——一般线性模型——单变量”，出现“单变量”窗口，在“对比”对话框中将“症状”和“是否用药”均选择为“简单”，在“选项”对话框中，勾选“描述统计”，即得到分析结果如下：（点击图片查看大图）由结果可知，症状和是否用药在流感持续天数上交互效应显著，因此，需要进一步做简单效应分析。
简单交互效应和简单简单效应分析
between-subject designif three-way interaction is signifcant , compute the simple interaction effect.**********simple interaction effect******************** manovatotal by gender (1,2) depart (1,2) grade(1,3)/design = gender*grade within depart(1)gender*grade within depart(2).if the simple interaction effect is not signifcant , compute the simple effect.如果简单交互效应不显著，那么就计算***************simple effect*********************** manovatotal by gender (1,2) depart (1,2) grade(1,3)/design = grade within depart(1)gender within depart(1).**************multiple comparison s***************** manovatotal by gender (1,2) depart (1,2) grade(1,3)/contrast (grade) = special (1 1 1 1 -1 0 1 0 -1)/design = grade within depart(1).manovatotal by gender (1,2) depart (1,2) grade(1,3)/contrast (grade) = special (1 1 1 1 -1 0 0 1 -1)/design = grade within depart(1).if the simple interaction is significant ,compute the simple simple effect.简单交互效应显著，计算简单简单效应。
简单效应分析1-PPT课件
三因素条件 GLM a1b1c1 a1b1c2 a1b2c1 a1b2c2 a2b1c1 a2b1c2 a2b2c1 a2b2c2 /WSFACTOR = A 2 Polynomial B 2 Polynomial C 3 Polynomial /METHOD = SSTYPE(3) /EMMEANS = TABLES(A*B) COMPARE (A) ADJ(LSD) /* A 因素在B因素各个水平上的效应（多重比较采用LSD） /PLOT = PROFILE ( A*B) /* 作图(A as 横轴, B为横轴) /EMMEANS = TABLES(A*B*C COMPARE (A) ADJ(LSD) /* A因素在B*C结合的各水平上的效应. /PRINT = DESCRIPTIVE /CRITERIA = ALPHA(.05) /WSDESIGN = A B C A*B A*C B*C A*B*C. 以上全部是重复测量方差分析的例子，其他实验设计在PASTE之后作 相应的修改即可。
简单效应分析
Simple main effect
必要性 方法： 改写EMMEANS语句 编写MANOVA语句
改写EMMEANS语句
Paste到syntax
UNIANOVA grade BY textbook method /METHOD = SSTYPE(3) /INTERCEPT = INCLUDE /POSTHOC = textbook method ( LSD T2 ) /EMMEANS = TABLES(textbook) COMPARE ADJ(LSD) /PRINT = DESCRIPTIVE HOMOGENEITY /CRITERIA = ALPHA(.05) /DESIGN = textbook method textbook*method .
主效应交互效应简单效应
在统计学和实验设计中，我们经常会涉及到“效应”这个概念。
简单来说，效应就是指一个因素对于结果的影响程度。
在实验设计中，我们通常会涉及到三种不同类型的效应，它们分别是：简单效应、交互效应和主效应。
简单效应（Simple Effects）：指一个因素（例如一种药物、一个变量等）在其他因素保持不变的情况下对结果的影响程度。
简单效应通常是通过控制其他因素来观察单个因素的影响，以便更好地理解其影响程度。
交互效应（Interaction Effects）：指两个或多个因素（例如两种不同的药物、两个变量等）对结果的影响程度不仅仅是简单相加的情况。
在交互效应中，一个因素对结果的影响程度会取决于另一个或其他因素的水平，而不仅仅是它自身的水平。
主效应（Main Effects）：指一个因素在其他因素保持不变的情况下对结果的总体影响程度，无论其他因素的水平如何变化。
主效应通常用于描述每个因素对结果的独立影响。
总之，简单效应、交互效应和主效应是统计学和实验设计中常用的概念，可以帮助我们更好地理解不同因素对结果的影响程度。
学习R：bruceR包EMMEANS（）函数简单效应分析
学习R：bruceR包EMMEANS（）函数简单效应分析老师想考察不同文章类型（熟悉或不熟悉）、不同生字密度（高中低）及二者的交互作用对阅读理解的影响。
设计了一个测试，收集到一份符合方差分析要求的数据资料。
R读取数据后，使用bruceR包执行双因素方差分析：•MANOVA(yuedu,dv="成绩",between=c("文章类型","生字密度"))双因素方差分析表如下：交互作用显著，继续做简单效应分析。
•MANOVA(yuedu,dv="成绩",between=c("文章类型","生字密度")) %>% EMMEANS("生字密度", by="文章类型")（表中有一个p值结果和其他软件不同？）这个两两比较的结果和SPSS组织格式是一样的，也是控制其中一个因素然后考察另一个因素不同水平的变化或差异，属于是不完全的两两比较。
并不是从交互作用不同水平组合间两两比较的角度给的结果。
但是这样做专业解读似乎更容易一些。
文章类型不熟悉时，生字密度各水平间的差异均不显著（P＞0.05）。
打个比方，某年高考数学难度是往年的n倍，难度一下子拔高了，管你什么水平的学生，大多数的学生都考不出好成绩了。
而文章类型熟悉时，生字密度各水平的差异均显著（P＜0.05）。
八仙过海，各显神通。
再总体看一下检验结果：以文章类型为调节，生字密度在不同文章类型下对阅读理解的平均影响是不同的（P1=0.674＞0.05，P2＜0.05）。
本文完文/图=数据小兵更多R统计文章练习R语言：bruceR包Freq()函数频率百分比统计练习R语言：CrossTable()函数实现交叉表卡方检验练习R语言：blandr包实现Bland-Altman一致性评价练习R语言：ls()函数列出变量名称学习R：matrix()函数录入矩阵数据学习R语言：CATT()函数实现趋势性卡方检验我做了一个知识星球，叫做「统计问答」，可以说是自找苦吃，我一个非统计专业做这个事情压力很大，有压力也有动力，自从开了这个星球，我学习比以前更多了。