1樓：楓默凍凍76袌
如果只是初步判斷的話，根據資料畫圖，看兩條線是平行還是相交，抑或交於一點，如果精確判斷互動作用是否顯著，就得用二因素方差分析了（一般情況下都只是兩個因素吧） 檢視原帖》
麻煩採納，謝謝!
實理心理學中的主效應、互動作用以及簡單效應有什麼區別？
2樓：雙魚貝貝
以三因素實驗設計為例好了，axbxc。
主效應:三個。(有幾個因素就有幾個主效應。)互動作用:ab、ac、bc、abc四個。(其實就是排列組合)簡單效應是一個因素在另一個因素不同水平上的效應。
多因素設計中怎麼得到主效應和互動作用的個數
3樓：趙文毓
2x3的多因素設計表示，有兩個自變數，一個自變數有2個水平，另一個自變數3個水平。主效應指實驗中由一個因素的不同水平引起的變異，所以有幾個自變數就有幾個主效應。當一個因素的水平在另一個因素的不同水平上變化趨勢不一致時，稱為兩個因素之間存在互動作用。
互動作用數=2的n次方—n—1(n代表因素的數量)。所以2x3的這個互動作用就是2的2次方—2—1=1
實驗心理學中的互動作用
4樓：高小清清
互動作用在心理學中的解釋為，當實驗研究中存在兩個或兩個以上自變數時，其中一個自變數的效果在另一個自變數每一水平上表現不一致的現象。
某一因素的真實效應隨著另一因素的改變而改變。
當互動作用存在時，單純研究某個因素的作用沒有意義，必須分別**另一個因素不同水平上該因素的作用模式。若所有實驗設計的單元格內都只有一個影響因素時，則無法衡量自變數之間的互動作用。
5樓：
所謂互動作用，就是變數a對於結果的影響在變數b出現變化是也會出現變化。也就是說，可能在變數b較小時變數a與結果成正相關，而變數b較大時變數a與結果成負相關，這樣畫出來的圖自然會是交叉的。這就叫互動作用。
舉一個例項：對於道德品質好的人而言，智商越高往往對社會貢獻也越大；但對於道德品質低劣的人而言，智商越高往往對社會破壞越大。於是這個人的智商高低對於他對社會做的貢獻的大小（對社會的破壞算作負值）的影響就與道德品質的好壞發生互動作用。
6樓：眩暈瞬間
這個問題其實不難理解，但分析互動作用卻是在研究中十分值得注意的問題。至於在現實研究中的分析，有興趣咱們再交流。就針對你的問題大家一起討論一下，希望對你有幫助。
你如果知道為什麼會產生互動作用那就應該能理解為什麼它表現在圖形上時交叉的了。產生互動作用有兩種可能：
1. 變數a在變數b不同水平上的效應方向相反
例如，年輕教師用新教學方法有助於提高學生成績，老教師用新教學方法無助於提高學生成績。此時，以新舊教學方法為橫座標，學生成績為總座標，分別畫年輕教師、老教師的教學效果曲線。得到的結果就應該是，年輕教師的直線斜率為正，老教師的直線斜率為負。
因此二者必然會相交，不信你自己畫兩條斜率相反的曲線試試。
2. 變數a在變數b不同水平上的效應方向相同，但效應量不同
還是教學方法和教齡的那個例子，但假設現在得到的資料是這樣：年輕教師和老教師使用新方法教學都有助於提高學生成績，但是年輕教師使用新方法，學生成績提高更快（也就是說教學方法這個因素對年輕教師作用更大）。座標系和上一例中的建立方法一樣。
此時得到的兩條直線的斜率都應該為正，但是年輕教師的斜率大於老教師的斜率，此時它們也必定相交。
至於你說的重疊的情況，理論上也是成立的，前提就是：1.實驗採用的是同質組 2.年輕教師和老教師的教學效果無差異 3.教學方法對年輕教師和老教師的影響無差異
互動作用不顯著只能保證兩直線的斜率相等，至於它們是否重合需要其他條件（實際研究中這種可能性極小）
7樓：偷蜂蜜的熊
我理解的互動作用，其實是這麼回事。
如果沒有互動作用，應該是指，一個自變數的變化在另一個自變數不同水平上的變化趨勢相同。注意，是趨勢，並不是說完全一樣！所以肯定不能說一定是重疊的！
比如，閱讀材料的難易程度對不同年齡的人的閱讀速度的影響是一樣的（這個命題是假設的哈，不是事實，舉個例子！！），這個就表明閱讀材料和年齡是沒有互動作用的。也就是說閱讀材料難，那麼老年人和年輕人閱讀速度就都慢，閱讀材料容易，老年人和年輕人閱讀速度就都快。
但是請注意！！老年人和年輕人的閱讀速度本身就是存在差異的！這樣兩條線就根本不可能重合！比如在同樣閱讀材料難度下，年輕人的閱讀速度本來就比老年人快，那兩條線怎麼可能重合呢。
也就是說，只是隨著材料難度的變化，老年人和年輕人的閱讀速度變化趨勢是相同的，都是隨著材料難度增加而閱讀速度變慢，所以兩條直線的斜率相同，當然就是平行的。但是，只要在年齡這個自變數上本身存在差異，就不可能重合。
8樓：雪妖梅若
互動作用是兩個自變數之間的關係。
你的意思是有互動作用表現為交叉，你能理解，但是沒有互動作用你覺得不應該是平行，而應該是重合？
沒有互動作用的話，兩條線可以平行，也可以是重合的。
因為沒有互動作用的話，就要看兩個自變數各自的主效應了，平行的話就說明兩個自變數都有主效應，可能不顯著，但是有。就是說兩個自變數對因變數都有一點效果。
但是如果重合的話，就是說其中一個自變數的水平變化，對因變數沒有任何作用，沒有主效應。就好像該實驗完全找了一個沒有關係的無關變數來當自變數。一般是不可能發生的，雖然理論上存在。
用最簡單的話說，只要兩條線不平行不重合，就存在互動作用，即使圖上看不出交叉也是有互動作用的，至於顯不顯著就要做方差分析了，不是靠作圖的。這個夠簡單了吧？
9樓：非本體
04-14 9:16
方差分析中兩因素主效應差別不顯著,但卻有顯著的互動作用,怎麼分析
10樓：匿名使用者
很正常，在倆因素以上的方差分析上，首先看互動作用，互動作用顯著，就進行簡單分析，互動作用不顯著，才能看主效應。總之，互動作用優先考慮。
11樓：推開蒼白得等待
如果互動作用顯著，那麼單純主效應的分析就意義不大了，這樣的話就針對互動作用做簡單效應檢驗，在spss中編寫syntax實現
如果互動作用顯著，做完簡單效應分析，同時主效應也顯著，需要做事後檢驗嗎？
12樓：匿名使用者
需要，互動效應顯著，說明一個自變數的效應受到另一個自變數的影響，此時
無法單純地分析某個自變數的效應。必須選取其中一個自變數，固定其不同的水平，分析在這些水平上另外一個自變數的簡單主效應。這是必須做的一步。
有這種情況的，互動作用顯著而主效應不顯著的情況一般比較少見，但是也是有的。這種情況就是說兩個變數之間相互影響都不顯著，但是兩個變數互動作用顯著。
13樓：匿名使用者
不需要，直接看互動作用。互動作用和主效應的關係是，互動作用優先。若互動作用不顯著，才繼續看主效應，進行事後檢驗。
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