二维组间方差分析的简单效应检验的结果应该如何报告？ 2*2重复测量的方差分析spss统计结果组内因素和组间因素都...
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方差分析跟t检验的分析是相近的，从广义上将，t检验是方差分析在假设两组方差相等的情况下进行的差异检验。方差分析对于数据的差异检验分很多种，包括一维和二维方差分析，也可以有组间和组内方差分析。具体看数据分析需要哪一种。
效应值=组之间平方和/总计平方和，即：η2=4577.96/169043.138=0.03，效应值小、中、大分别对应的是0.01、0.06、0.14。可以看出，0.03的效应值还是比较小的。
扩展资料：
注意事项：
1、表达式中效应的顺序在两种情况下会造成影响：(a)因子不止一个，并且是非平衡设计，(b)存在协变量。出现任意一种情况时，等式右边的变量都与其他每个变量相关。
2、一般来说，越基础性的效应越需要放在表达式前面。具体来讲，首先是协变量，然后是主效应，接着是双因素的交互项，再接着是三因素的交互项，以此类推。
3、请注意car包中的Anova()函数（不要与标准anova()函数混淆）提供了使用类型Ⅱ或类型Ⅲ方法的选项，而aov()函数使用的是类型I方法。
参考资料来源：百度百科-方差分析
在某些实验研究中，常常需要考虑时间因素对实验的影响，当需要对同一观察单位在不同时间重复进行多次测量，每个样本的测量数据之间存在相关性，因而不能简单的使用方差分析进行研究，而需要使用重复测量方差分析。
方差分析跟t检验的分析是相近的，从广义上将，t检验是方差分析在假设两组方差相等的情况下进行的差异检验。方差分析对于数据的差异检验分很多种，包括一维和二维方差分析，也可以有组间和组内方差分析。具体看数据分析需要哪一种。
效应值＝组之间平方和／总计平方和，即：η2＝4577．96／169043．138＝0．03，效应值小、中、大分别对应的是0．01、0．06、0．14。可以看出，0．03的效应值还是比较小的。
扩展资料
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：
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的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
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。
参考资料来源：百度百科-方差分析
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