spss协方差分析中如何进行交互作用的检验，协方差分析前必须进行交互作用的检验，为的是满足协方差分析的平行性假设，存在交互作用就无法进行协方差分析了。。
自变量和协变量有交互作用时的协方差分析该如何做呢？请专家解答。
重复测量方差分析中交互作用显著，需要做简单效应分析吗 对的，交2113互效应显著，说明一个自变量的效应受到另一5261个自变量的影响，此4102时无法单纯地分析某个1653自变量的效应。必须选取其中一个自变量，固定其不同的水平，分析在这些水平上另外一个自变量的简单主效应。这是必须做的一步。对于重复测量方差分析的简单效应分析，需要编写简单效应分析的语句。这些语句您可以自行搜索，很容易找到
spss有交互作用的方差分析怎么分析？ spss有交互bai作用的方差分析du分析方法如下：analyze-general liner model-Univariate-加入变量-model里中zhi间选interaction-ok方差分dao析版，又称“变异数分析”或“F检验”，是权R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1)随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SSw，组内自由度dfw。(2)实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
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。
