2乘2析因设计_2x3析因设计表示

单因素实验的实验设计

在实验中包括两个或两个以上因素（自变量），并且每个因素都有两个或两个以上的水平，各因素的各水平相互结合构成多种组合处理的一种实验设计。包括Xa和Xb两个自变量的设计，叫做双向析因设计，简写为AB因素设计。（ABC因素设计）

2乘2析因设计_2x3析因设计表示

紧急求助，如何用SPSS13进行2×2析因设计的数

卡方检验 你的数据应该用交叉列联表做，数据录入格式为：建立两个变量，变量1是组别， 正常对照组用数据1表示，病例组用数据2表示；变量2是疗效等分类变量，用1表示分类属性1，用2表示分类属性2， 还有一个变量3是权重，例数 数据录入完成后

析因设计中的交互作用是什么意思？

当某一因素的单独效应随另一因素水平的变化而变化，且相互间的别超出随机波动的范围时候，则称这两个因素间存在着交互效应或交互作用。如在2x2的析因实验中，A，B两种因素的交互效应可以表示为AB或者BA

2×2析因设计资料的方分析_A

古人学问无遗力，少壮工夫老始成。

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

——陆游（冬夜读书示子聿）

本文系公众号推文 SPSS-2x2析因设计资料方分析 ，摘抄整理，以备后观。

本文案例分析结果为两因素无交互作用，若存在交互作用，则分析流程稍有区别。

析因设计分析条件：

实例：

孙振球主编的《医学统计学》第4版，例11-1，将20只家兔随机等分4组，每组5只进行损伤后的缝合实验，欲比较不同缝合方法及缝合后时间对轴突通过率的影响，试做析因设计的方分析，数据见表1。(表2、3分别为总体均数表达和方分析计算公式)

估计边界均值

轮廓图可将因素之间交互作用可视化，若直线平行，表示无交互作用。

重点：

由于本研究Method，Time两因素交互作用无统计学意义，将交互项删除，分析两因素的主效应。

具体操作为：

模型 > 设定(模型导入Time, Method) > 主效应

结论：尚不能认为两种缝合方法对神经轴突通过率有影响。

参考文献：

交互效应是什么意思？

1.单独效应：其他水平固定，同一因素不同水平间的别（单独由某一因素产生的效应，比如单独由CBT导致抑郁改善的多少，时间固定在1周）。

2.主效应：一个自变量的主效应显著，意味着该自变量的各个水平在其它自变量的所有水平上的平均数存在异，比如，在自变量A和自变量B构成的2×2析因设计中，如果A的主效应显著，那就意味着A1在B1和B2水平下的平均数与A2在B1和B2水平下的平均数存在显著性异。

3.交互效应：单独效应随另一因素变化（CBT在第一周产生的和第二周产生的这种抑郁改善量是否相等，如果相等，则无交互作用，两条线也是平行的，反之则有交互，两条线相交，因为其各时间点上的改变量不同，线的斜率也变化了）。

交互效应，则是反映两个或两个以上自变量相互依赖、相互制约，共同对因变量的变化发生影响。换句话说，如果一个自变量对因变量的影响效应会因另一个自变量的水平不同而有所不同，则我们说这两个变量之间具有交互效应。

转载 如何看待22析因设计中的交互效应问题？

在自变量B的两个水平上，自变量A从A1到A2的变化引起的因变量的变化趋势一致，只是变化幅度不一致。这里的交互效应掩盖了自变量A在自变量B不同水平上的效应量的异。很明显，在B1上平上，A的效应量大于其在B2水平上的效应量。图d,图a:交互效应显著，A的主效应也显著，这时A的效应方向可能会被交互效应歪曲。在a图中，A的变化在B1的水平上引起了因变量的显著变化，但在B2水平上却未引起因变量的变化，这就是说A的变化不是在任何情况下都会引起因变量的变化的，它依赖于自变量B的水平；在d图中，虽然A的变化在B的两个水平上都引起了因变量的明显变化，但是变化的方向正好相反，从其主效应看，A的水平提高可以促进因变量分数的提高，但实际情况是，当A在B1水平上提高时，反而会导致因变量分数的下降。所以在这种情况下，显著的交互效应掩盖或歪曲了自变量A的作用机制：它在B的不同水平上效应量是不同的。图c、e、f：交互效应显著，A的主效应却不显著，实际上是交互效应掩盖了A的效应。我们从这些图示中可以明显看到A的效应，但方分析结果却会显示A的主效应不显著，这是因为A在B的两个水平上的效应方向相反，计算A的主效应时A1和A2的异量被掩盖在了平均过程中。 所以，如何依据自变量主效应和其与其它自变量的交互效应来进行结果分析呢？这一点很简单：当方分析结果显示A的主效应及A与其它自变量的交互效应都不显著时，则说明A的效应真的不明显；当方分析的结果显示A的主效应不显著但A与其它自变量的交互效应显著时，则说明A其实是对因变量有明显作用的，即A的效应其实是存在的，只不过其效应的大小和方向依赖于其它自变量的不同水平。-----就是主效应和与其它自变量的交互效应都要看。应该记住，一个因子的主效应是对其在另外一个因子所有不同水平下观测分数的平均而得到的，而这种平均的结果可能很难准确地反映每种具体实验处理的效应。“总之，交互效应可能会掩盖或歪曲两个因子中任何一个因子的主效应。因此，只要是交互效应达到了统计学上的显著性水平，你在就主效应问题作出结论前都要仔细考察具体的数据变化。

2乘2实验是什么意思

就是2个组(groups) 与2中情况(condition) 的交叉实验设计。举个例子，高年级学生与低年级学生（两个组）在两种不同教学方法下（两种情况）的学习效果比较。

22实验设计是多自变量实验设计中简单的一种，指的是有两个自变量，自变量有两个水平，三楼正解。

应该是交叉实验 ，两个实验条件参数，设计四组实验，《工程试验理论》