研究变量的主效应与交互效应完整版_第1页
研究变量的主效应与交互效应完整版_第2页
研究变量的主效应与交互效应完整版_第3页
研究变量的主效应与交互效应完整版_第4页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

研究变量的主效应与交互效应在多因素实验研究中，主效应就是在考察一个变量是否会对因变量的变化发生影响的时候，不考虑其他研究变量的变化，或者说将其他变量的变化效应平均掉。换句话说，就是其他研究变量都不变化的情况下，单独考察一个自变量对因变量的变化效应。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。在分析多个自变量的效应时，要注意主效应与交互效应之间的关联性。我在《应用实验心理学》的第二章末尾，专门就这一问题进行了讨论。现录于此，仅供参考：在析因实验(多因素实验)中，数据收集、数据分析的主要目标是考察自变量的主效应和交互效应是否显着。一个自变量的主效应显着，意味着该自变量的各个水平在其它自变量的所有水B和B2水平下的平均数存在显着性差异。变量间的交互效应则是指一个因子的效应依赖于另一个在析因设计中，方差分析直接给出自变量的主效应和交互效应是否显着的结果，多数研究者也依次判定自变量的作用是否明显、这些自变量的作用是否相互依赖。事实上，自变量的主效应变量的主效应和交互效应来分析。当交互效应不显着的时候，两个自变量相互独立，我们可以直接从其主效应是否显着来评估自变量对因变量的作用大小；当两个自变量间的交互效应显着时，就不能简单地从主效应是否显着直接得出结论了。我们现在以交互效应显着为前提，来区A致，如图2-5中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。所以那么，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？这一点很简应真的不明显；当方差分析的结果显示A的主效应不显着但A与其它自变量的交互效应显着和方向依赖于其它自变量的不同水平。上述分析提醒我们，在说明方差分析结果时你要特别注意，如果因子间的交互效应达到了显着性水平，那么自变量的效应有可能会被歪曲或掩盖，也就是说，不能简单地依据其主效应是否显着来判断它是否对因变量有影响，而是要进行简单效应检验，分别考察其在其它自变量不同水平上的变化情况。否则，可能会得到错误结论。应该记住，一个因子的主效应是对其在另

人人文库> 全部分类> 办公材料 > 办公文档

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论