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

來源：整理時間：2023-04-26 15:47:58 編輯：金融知識手機(jī)版

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1，請問心理學(xué)統(tǒng)計中的主效應(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
3，主效應(yīng)顯著是什么統(tǒng)計分析

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

一個自變量主效應(yīng)顯著意味著該自變量的各個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。

請問心理學(xué)統(tǒng)計中的主效應(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

這兩個的分析思路是不一樣的。一般來說，Anova的分析中顯著性會高很多，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。但是，從規(guī)范的統(tǒng)計學(xué)分析而言，一般涉及多個因子的時候，都會要求先做主效應(yīng)，然后再對主效應(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因素不同水平對響應(yīng)變量的影響，對分析結(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)表示在一個或幾個影響因子（自變量）的多水平（每個自變量有不同的水平）的實驗中，描述一個因子（所有水平總體考慮）在另一個因子各個水平上（每一個特定水平）對響應(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），就有幾個主效應(yīng)。一個因子的主效應(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)確反映每種具體實驗處理的效應(yīng)。若主效應(yīng)顯著，意味著該自變量的各個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)，是一個因子的不同水平在另一個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；B的簡單效應(yīng)是B1A1-B2A1和B1A2-B2A2共兩個。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)是指一個因子（一類處理或自變量）的效應(yīng)依賴于另一個因子（另一類處理或自變量）的不同水平，且兩種處理共同對響應(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，兩個自變量相互獨立，可以直接依據(jù)主效應(yīng)是否顯著來評估自變量對因變量的影響；2. 只有當(dāng)一個自變量的主效應(yīng)以及與其它自變量的交互效應(yīng)都不顯著時,才能說明該自變量對因變量無顯著影響；3.當(dāng)兩個自變量間的交互效應(yīng)顯著時，其中單個自變量的主效應(yīng)不顯著但與其它自變量的交互效應(yīng)顯著時，則說明該自變量的效應(yīng)其實是存在的，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。因為自變量的效應(yīng)有可能會被歪曲或掩蓋，即不能簡單依據(jù)自變量主效應(yīng)是否顯著來判斷對因變量影響，需要進(jìn)行簡單效應(yīng)檢驗，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)計書上沒有看到最根本的依據(jù)，用方差分析的比較多，暫時參考認(rèn)定就是方差分析了。簡單效應(yīng)檢驗需要和交互效應(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，直接就是方差分析所得，也可能確實被單因素方差分析代替了。