方差分析中两因素主效应差别不显著，但却有显著的交互作用，怎么分析 很正常，在两因素以上的2113方差5261分析上，首先看交互作用，交互作用显著，4102就1653进行简单分析，交互作用不显著，才能看主效应。总之，交互作用优先考虑。一个因素各个水平之间反应量的差异随其他因素的不同水平而发生变化的现象。它的存在说明同时研究的若干因素的效应非独立。交互作用的效应可度量一个因素不同水平的效应变化依赖于另一个或几个因素的水平的程度。扩展资料：存在交互作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。如果所有单元格内都至多有一个元素，则交互作用无法测量，只能不予考虑，最典型的例子就是配伍设计的方差分析。表示方法：A×B、A×B×C等计算方法：分手动计算和计算机软件计算，如SPSS。实验设计方法中交互作用表示当两种或几种因素水平同时作用时的效果较单一水平因素作用的效果加强或者减弱的作用。交互作用是研究中必须考虑的因素。正交试验设计中，有专门的列指标表达交互作用。参考资料来源：-交互作用
spss 两个因素对应变量的影响 包括交互作用 用多因素方差分析 Levene检验后方差不齐 如果Y近似正态，可以用线性回归GLM模型：x*c即为交互效应proc glm；class c；model y=x c x*crun；或者在试验设计的时候采用两因素析因设计，在考虑二者交互效应proc anova；class a b；model x=a b a*b；run；方差分析有2个条件：独立正态、方差齐性如果不满足方差齐性的话，只能用非参数检验K-W，或者Friedman M检验
方差分析的作用
方差分析中如果两个因素有交互作用，需固定每因素每个水平做简单效应检验吗？如何解释最终结果？Thx
单因素方差分析与多因素方差分析的区别是什么？交互作用分析不显著说明什么问题？两因素不能相互补偿吗？ 单因素方差分析是研究一个变量的多种水平对观测量的影响。比如研究施肥的多少对于庄稼生长的影响。单因素方差分析就是检测施肥多少这个单因素对于庄稼生长这应变量的影响。若方差分析显著，就表明存在影响，若不显著就表明没有影响。多因素方差分析就是研究多个变量对于应变量的影响。结果也是一个一个分开的，比如研究施肥多少，和光照强度两个自变量对于庄稼生长的影响，结果算得是施肥多少对于庄稼生长是否存在影响，和光照强度对庄稼生长是否存在影响。交互作用不显著，表明这些因素之间没有交互作用。既这些自变量之间没有内在联系。这个交互作用是可以有多种情况的，得根据结果具体讨论。比如，施肥多少，和光照强度两个自变量，若当施肥比较多时，光照强度的变化对于庄稼生长影响不大，这就是一种交互作用。
