1樓：墨汁諾
一、表示含義不同
1、主效應表示在有一個或幾個因子(自變數)的多水平的實驗中，描述一個因子在各水平上對反應量(因變數)影響大小的度量。
二、簡單效應表示一個因素的不同水平在另一個因素的某個水平上的效應。
（2）考慮因素個數不同：
1、主效應：在考慮某因素的主效應時，需要考慮除所有因素的效應。
2、簡單效應：在考慮某因素的簡單效應時，需要考慮該因素的效應，除該因素以外的其他所有因素保持在同一水平。
概念含義
簡單效應是一個因素的不同水平在另一個因素某個水平上的效應，當一個因素在另一個因素的不同水平上產生不同效應的時候，就出現了互動作用（interaction effect）。當然每一個因素可能會有自己的主效應（main effect）。在出現互動作用之後，需要進一步考察簡單效應（****** effect）。
即是考察a1在b1上的效應，a2在b1上的效應，以及a1在b2，a2在b2上的效應。
2樓：匿名使用者
祝效應和簡單效應的區別，建議你可以在網上查詢這類的資料，會有很多類似的資料供你參考的
3樓：匿名使用者
有幾個因素就有幾個主效應。互動作用是2^n-n-1。主效應假設是完全隨機實驗。
以**為例子吧～a因素有兩個水平，一個是吃零食，一個是不吃零食。b因素有兩個水平，一個是運動，一個是不運動。如果有4個200斤的被試（當然真正做實驗的時候不可能只有4個被試），分別接受實驗。
假設吃零食運動的人180不吃運動的100吃不運動的250不吃不運動的150。則a的主效應就是不考慮b因素，單看吃零食和不吃零食對**效果的影響。就是比較180 250和100 150的斤數。
b的主效應同理。比較280和400。a在b1水平上的簡單效應就是，運動時，不吃的100吃的180的比較。
其他簡單效應同理。
4樓：匿名使用者
其實運算結果是根據均方來算的。用加法是更容易明白而已。其實是不對滴～木有解釋清楚～手機黨不容易～
5樓：匿名使用者
有幾個因素就有幾個主效應。互動作用是2^n-n-1。a的主效應與ab的互動作用就是a在b上的簡單效應相加。
可以看舒華老師的多因素設計。很詳細噠～主效應假設是完全隨機實驗。以**為例子吧～a因素有兩個水平，一個是吃零食，一個是不吃零食。
b因素有兩個水平，一個是運動，一個是不運動。如果有4個200斤的被試（當然真正做實驗的時候不可能只有4個被試），分別接受實驗。假設吃零食運動的人180不吃運動的100吃不運動的250不吃不運動的150。
則a的主效應就是不考慮b因素，單看吃零食和不吃零食對**效果的影響。就是比較180 250和100 150的斤數。b的主效應同理。
比較280和400。a在b1水平上的簡單效應就是，運動時，不吃的100吃的180的比較。其他簡單效應同理。
6樓：80後的生活點滴
一、主效應是一個因素的水平之間的平均數差異。
一個因素的水平之間的平均數差異，稱為該因素的主效應。當研究設計被呈現為一個矩陣，並且第一個因素定義行，第二個因素定義列的時候，行與行之間的平均數差異描述就是第一個因素的主效應，列之間的平均數差異描述的是第二個因素的主效應。
不考慮其他自變數，只考慮一個自變數對因變數的效應不考慮其他變數，一個自變數各個水平間的差異。
二、簡單效應就是指一個因素在另一個因素不同水平上的效應，當一個因素在另一個因素的不同水平上產生不同效應的時候，就出現了互動作用（interaction effect）。當然每一個因素可能會有自己的主效應（main effect）。在出現互動作用之後，需要進一步考察簡單效應（****** effect）。
同一因素內兩種水平間的試驗指標的相差（單因素試驗）；一個因素的水平相同，另一因素不同水平間的試驗指標的相差（多因素試驗）。
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？
7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。
請教！事後檢驗，多重比較，簡單效應分析。這幾種有什麼區別，分別在什麼時候使用呢？
8樓：匿名使用者
一、比較的內容不同
事後檢驗：事後檢驗是將市場風險計量方法或模型的估算結果與實際發生的損益進行比較。
多重比較：多重比較是在方差分析後對各樣本平均數間進行比較。
簡單效應分析：簡單效應分析是在同一因素內兩種水平間的比較。
二、方法不同
事後檢驗：事後檢驗的方法包括檢驗計量法、市場風險計量法等。
多重比較：多重比較的方法包括duncan多重比較法、scheffe多重比較法等。
簡單效應分析：簡單效應分析的方法包括單因素試驗、多因素試驗等。
三、應用不同
事後檢驗：事後檢驗主要應用於主效應顯著後，進一步考察一個因素的哪兩個水平存在差異。
多重比較：多重比較主要應用於方差分析後的平均數間差異分析。
簡單效應分析：簡單效應分析主要應用於多因素方差分析總互動作用顯著後，進一步考察一個因素的水平在另外一個因素的不同水平上是否存在差異。
事後檢驗，在檢驗市場風險時候使用；多重比較，在分析樣本時候多重比較可用來進一步確定哪兩個平均數間有差異；簡單效應，。當然每一個因素可能會有自己的主效應（main effect）。在出現互動作用之後，需要進一步考察簡單效應（****** effect）。
即是考察a1在b1上的效應，a2在b1上的效應，以a1在b2，a2在b2上的效應。
9樓：匿名使用者
一、事後檢驗，多重比較，簡單效應分析區別
（一）應用情景不同
1、事後檢驗是指將市場風險計量方法或模型的估算結果與實際發生的損益進行比較，以檢驗計量方法或模型的準確性、可靠性，並據此對計量方法或模型進行調整和改進的一種方法。
2、簡單效應分析是在做方差分析後,知道互動作用存在進行效應分析。
3、多重比較是方差分析後發現各樣本平均數間有顯著差異，多重比較可用來進一步確定哪兩個平均數間有差異，哪兩個平均數間沒有差異。
（二）檢驗方法不同
1、事後檢驗可以用dunnett's t 檢驗，依次檢驗第i 組實驗組和對照組間的差別。
2、效應分析通常採用分層分析的方法。
3、多重比較方法有lsd最小顯著差異檢驗、 n－k（newman－keuls）檢驗、鄧肯（duncan）檢驗、圖基（tukey）檢驗鄧尼特（dunnett）檢驗及謝費（scheffé）檢驗等。
二、事後檢驗，多重比較，簡單效應分析應用時機
1、事後檢驗多用於市場風險估計，對計量方法或模型的估算結果與實際發生的損益進行比較。
2、簡單效應分析是在做方差分析後,發現互動作用存在時。
3、多重比較是在方差分析判斷各總體平均數間有差異，需要進一步確定哪兩個平均數間有差異，哪兩個平均數間沒有差異時進行。
10樓：匿名使用者
事後檢驗是在進行anova方差分析的時候，發現存在差異，對組間進行一對一對的比較
多重比較只是一種形式，把一對一對弄成一個表而已
簡單效應分析是事後檢驗的更進一步，用於存在互動作用的時候，其實就是按條件分組後再比較
在做簡單效應是時，如果只有一個主效應顯著，另外一個主效應不顯著，互動作用顯著。那麼處理方法一樣否？
11樓：匿名使用者
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。
參照張厚粲的心理與教育統計學
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