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了什么问题？两因素不能相互补偿吗？ 对交互作用做一个补充说明：交互作用指的是两个因素在对方的不同水平上的呈现出的效应存在差异，A和B各有两个水平，则A1在B因素上的效应情况与A2在B因素上的效应情况存在差异，反之也存在，这就说明存在交互作用.交互作用不是指两因素存在相互补偿作用，而是指相互影响对方的实验效应
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。
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。
