研究变量的主效应与交互效应

实验心理学复习要点名词解释：1.实验者效应：主试在实验中可能以某种方式（如表情、手势、语气等）有意无意地影响被试，使他们的反应附和主试的期望。

这种现象称为实验者效应。

2.韦伯定律：韦伯定律，即感觉的差别阈限随原来刺激量的变化而变化，而且表现为一定的规律性，用公式来表示，就是△Φ/Φ=C，其中Φ为原刺激量，△Φ为此时的差别阈限，C为常数，又称为韦柏率。

3.费希纳定律：费希纳定律是一个表达简单的定律，其公式为S＝KlgR，其中S是感觉强度，R是刺激强度，K是常数。

简单来说，这个定律说明了人的一切感觉，包括视觉、听觉、肤觉（含痛、痒、触、温度）、味觉、嗅觉、电击觉等等，都遵从感觉不是与对应物理量的强度成正比，而是与对应物理量的的强度的常用对数成正比的。

这个定律是19世纪德国心里物理学家费希纳（Gustav Theodor Fechner,1801~1887）在他的表兄和老师韦伯（Ernst Heinrich Weber，1795~1878）的定律基础上建立的，所以又称为韦伯-费希纳定律，也正是因为这个定律，心理物理学才作为一门新的学科建立起来。

4.准实验设计：准实验研究是指在无须随机地安排被试时，运用原始群体，在较为自然的情况下进行实验处理的研究方法。

5.真实验设计：在随机化原则基础上分配被试，能够充分控制全部内在的无效变异源和外在无关因素的影响，以获得比较准确的实验结果的设计。

它是相对于准实验设计而言的，真实验设计是在各种设计方法中要求控制条件最严密、操纵自变量最有效和测定记录因变量最准确的一种。

6.自变量的混淆：自变量混淆——如果应该控制的变量没有控制好，那么，它就会造成因变量的变化，这时，研究者选定的自变量与一些没有控制好的因素共同造成了因变量的变化，这种情况就称为自变量混淆。

7.双盲实验：双盲实验是一种更加严格的实验方法，通常使用与人文科学(humansubjects),旨在消除可能出现在实验者和参与者意识当中的主观偏差(subjective bias)和个人偏好(personal preferenes)。

实验统计测量名词解释汇总前两天出了普心和社心的名词解释，那很多偏理科性质的同学着急了，有木有实验统计测量的呀，这不就出来啦~总的来说，对于实验统计测量的考察还是以计算为主，但对于名词解释和简答也是不可忽视的呦~也不要太担心，这个不会有社心那么长啦，还是比较短小精悍的，大家记得背起来呦~统计心理学名词解释1．【描述统计】主要研究如何整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据,描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质，包括统计图表、集中量数、差异量数、相对量数和相关量数等。

2．【推断统计】是根据局部数据的特征（样本统计量）推测总体情况（总体参数）的方法，包括推断统计的数学基础、参数估计、假设检验、方差分析、非参检验、回归分析等。

3．【变量】就是指心理与教育实验、观察、调查中想要获得的数据。

数据获得前用“X”表示，即一个可以取不同数值的物体的属性或事件，其数值具有不确定性，因而被称为变量。

比如，头发的颜色，它是头发的一个属性，可以取棕色、黄色、红色、灰色等不同的值。

一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测值，也就是具体数据。

4．【集中量数】就是描述一组数据集中程度的统计指标，主要有算数平均数、中数和众数等。

5．【差异量数】就是描述一组数据分散程度的统计指标，主要有全距、四分位差、离差、平均差、方差和标准差等。

6．【标准分数】又称为基分数或Z分数,是以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对量数。

离平均数有多远,即表示为原始分数在平均数以上或以下几个标准差的位置,从而明确该分数在团体中的相对地位的量数。

它是一个原始分数与平均数之差除以标准差所得的商数,无实际单位。

7．【积差相关】也就是Pearson相关，又称积矩相关，它是揭示两个变量线性相关方向和程度最常用和最基本方法，其中 rxy 是积差相关系数。

8．【肯德尔W系数】又称肯德尔和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法，适用于两列以上的等级变量，常用符号W表示。

自变量的效应：自变量从一个水平变化到另一个水平时，因变量值的改变情况。

两因素
主效应：某个自变量单独的效应（比较自变量不同水平下的平均数有没有显著差异）。

交互作用也称交互效应
两向交互作用：当一个因素在另一个因素不同水平上的效应有差异，则说这两个因素之间存在两向交互作用。

简单效应：一个因素在另一个因素某个水平上的效应称为简单效应。

如果交互作用不显著，就应该重点看主效应。

如果交互作用显著，那么主效应就相对不重要。

此时应该进一步分析交互作用的实质，进行简单效应的分析。

如果简单效应显著，就该进行多重比较，看到底是哪两个水平的差异显著。

三向交互作用：如果两因素的交互作用在第三个因素
的不同水平上有差异，那么就说这三
个因素之间存在三向交互作用。

简单交互效应：两个因素在第三个因素某个水平上的交互效应。

简单简单效应：一个因素在另外两个因素某个水平结合上的效应。

主效应和简单效应
主效应和简单效应是心理学领域中常用的实验效应，表示因变量
受到某个自变量的影响，而不考虑其他自变量的影响。

一、主效应
主效应是指在多个因素或自变量的影响下，某一因素对因变量的
影响。

例如，某个心理实验中，研究人员想要了解颜色对情绪的影响，那么他们可以操纵颜色，将某些实验对象接受蓝色的刺激，将另一些
实验对象接受红色的刺激，最后比较两组实验对象的情绪状态。

如果
实验结果表明，接受红色刺激的实验对象情绪状态更加激烈，那么我
们就认为颜色是影响情绪的一个因素。

二、简单效应
简单效应是指自变量在一个因素或条件下对因变量的影响。

具体
而言，当研究人员通过实验控制所有其他变量并且因变量表现为稳定
的差异时，简单效应就会被测度出来。

例如在前面的心理实验中，当
实验对象接受红色刺激时，比较两个实验组情绪变化的程度，这就是
对颜色的简单效应。

简单效应通常用于检测自变量与因变量之间是否
存在关系，可以用来推断主效应是否存在。

三、主效应和简单效应的不同
主效应和简单效应之间的主要不同在于，前者考虑了所有的自变量，而后者只考虑了其中一个自变量。

主效应根据自变量之间的关系
来推测因变量，而简单效应则使用一个特定的自变量来测度因变量。

总体来说，主效应和简单效应都是心理学和其他实验科学中非常
重要的效应。

通过使用这些效应，研究人员可以推断自变量对因变量
的影响，从而帮助理解行为和心理过程。

所谓交互作用，就是变量A对于结果的影响在变量B出现变化时也会出现变化。

也就是说，可能在变量B较小时变量A与结果成正相关，而变量B较大时变量A与结果成负相关，这样画出来的图自然会是交叉的。

这就叫交互作用。

举一个实例：对于道德品质好的人而言，智商越高往往对社会贡献也越大；但对于道德品质低劣的人而言，智商越高往往对社会破坏越大。

于是这个人的智商高低对于他对社会做的贡献的大小（对社会的破坏算作负值）的影响就与道德品质的好坏发生交互作用。

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。

追问我说的详细点，有一项研究是针对A与B对学业成绩的影响，分出高A高B、高A低B、低A高B与低A低B四组，分析发现A、B分别对学业成绩造成显著影响，但AB的交互作用不显著，接着研究就进行了多重比较，分析四组之间的两两差异。

为什么在交互作用不显著的情况下，要进行这一步呢？如果前面的分析结果显示AB交互作用显著的话，又当如何呢？回答一般来说，如果无交互作用，且为二因素各双水平实验设计时，可以直接报告两个平均数并指出它们的高低关系，比如A1和A2两种处理下，谁的值更大（主效应显著前提），或者反之；题目所说的多重比较具体指的是什么比较，是否能有更为详细的信息呢？交互显著时，需要分析限定条件的主效应整体比较和达到显著性水平后该限定条件的主效应的事后多重比较两种前者可以理解为简单效应的比较，与单因素方差分析相同追问十分感谢，我说的多重比较就是对高A高B、高A低B、低A高B与低A低B 四组间两两比较，比如高A高B组的被试要比高A低B的成绩好，而高A高B 与低A高B的成绩差异不显著，则说明B对被试成绩的影响更大。

我看的那篇论文，就是在交互作用不显著的前提下，进行的四组间两两比较，并得出了上述结论：B的主效应更明显。

一、心理与教育研究中的多因素实验设计1、因素指研究者在实验中感兴趣的一个变量，研究者通过操纵、改变它，来估价它对因变量的影响，这个变量也叫自变量。

实验中所操纵的变量的每个特定的值叫因素的水平(1evel)，研究者需要事先确定因素的水平及其数量。

因素的水平可能是数量的，如“灯光强度”、“年龄”等的取值都是以数字表示的，因素的水平也可能是分类的，如“性别”，、“家庭背景”等的取值只是表示类别的不同。

因素的水平可能只有有限的选择，如“性别”只能有两个水平Ia、女。

因素的水平也可能有大量的选择，如“年龄”，在1 岁一100岁之间可有每10岁为一组或每5岁为一组或老中青幼等许多选择。

在与方差分析相结合的实验设计中，因素水平的数量不能过多。

因素设计通常指多于一个因素的实验设计，如一个含有三个因素、每个因素有两个水平的实验设计，称为2×2×2二因素设计，2．处理(treatment)与处理水平的结合处理与处理水平的结合都是指实验中一个特定的、独特的实验条件。

例如，在一个探讨人在快速呈现条件下命名汉字的2×2两因素完全随机实验设计中，有呈现速度(A)和汉字频率(B)两个因素，其中呈现速度有50毫秒(A1)和I00毫秒(A2)两个水平，汉字有高频字(B1)和低频字(B2)两个水平。

这时，实验中有4种处理水平的结合：A1B1、A1B2、A2B1、A2B2每个被试被随机分配接受4种处理水平的结合之一，即接受一个独特的实验条件。

例如，接受A2B2实验处理的被试即在呈现速度100毫秒的条件下对低频汉字进行命名。

在一个单因素完全随机实验设计中，自变量的每个水平相当于一个实验处理，每个被试被随机分配接受自变量的一个水平，也就是接受一个独特的实验条件。

3．主效应(main effects)与交互作用(interaction)实验中由一个因素的不同水平引起的变异叫因素的主效应。

在一个单因素实验中，由自变量的不同水平的数据计算的方差即这个自变量的处理效应，或主效应。

正交实验设计概述正交实验设计是一种常用的实验设计方法，它在考虑多个因素和因子交互作用的同时，最大程度地降低实验次数，提高实验效率。

本文将介绍正交实验设计的基本原理、优势和应用案例。

基本原理正交实验设计是一种基于正交矩阵理论的实验设计方法。

其核心思想是在多个因素和因子间选择互相独立的水平组合，使得实验结果能够准确反映各个因子的主效应和交互效应。

正交实验设计中的关键概念是正交矩阵。

正交矩阵是指矩阵中的任意两列向量互相正交（即内积为0），且每个列向量的模长为1。

通过选择合适的正交矩阵，我们可以将多个因素的取值组合在一起，以实现高效的实验设计。

优势正交实验设计相比于传统的完全随机设计，具有以下几个显著的优势：1.降低实验次数：通过选择互相独立的水平组合，正交实验设计能够最大程度地降低实验次数，从而节省时间和资源。

2.减少试验误差：正交实验设计可以准确反映因素的主效应和交互效应，从而提高实验结果的准确性，并减少试验误差。

3.提高因素分析能力：正交实验设计可以帮助研究人员更好地理解各个因素与响应变量之间的关系，从而提高因素分析的能力。

应用案例以下是一个应用正交实验设计的案例：问题描述：某公司开发了一种新型产品，并希望了解不同因素对产品性能的影响。

在有限的资源下，如何设计实验来评估这些因素对产品性能的影响？解决方法：采用正交实验设计方法进行实验设计。

经过初步分析，确定了三个主要因素：A、B和C。

每个因素都有两个水平：A的水平为高、低；B的水平为高、低；C的水平为高、低。

根据正交实验设计的原理，我们选择了一个8个试验点的正交矩阵。

试验点 A B C1 - - -2 + + +3 - + -4 + - -5 - - +6 + + -7 - + +8 + - +在每个试验点上进行实验，记录产品性能的指标。

通过分析实验结果，可以得出各个因素的主效应和交互效应。

结论正交实验设计是一种高效的实验设计方法，它可以在考虑多个因素和因子交互作用时，最大程度地降低实验次数。

在多因素实验研究中,主效应就是在考察一个变量是否会对因变量的变化发生影响的时候,不考虑其他研究变量的变化,或者说将其他变量的变化效应平均掉;换句话说,就是其他研究变量都不变化的情况下,单独考察一个自变量对因变量的变化效应;交互效应,则是反映两个或两个以上自变量相互依赖、相互制约,共同对因变量的变化发生影响;换句话说,如果一个自变量对因变量的影响效应会因另一个自变量的水平不同而有所不同,则我们说这两个变量之间具有交互效应;在分析多个自变量的效应时,要注意主效应与交互效应之间的关联性;我在应用实验心理学的第二章末尾,专门就这一问题进行了讨论;现录于此,仅供参考：在析因实验多因素实验中,数据收集、数据分析的主要目标是考察自变量的主效应和交互效应是否显着;一个自变量的主效应显着,意味着该自变量的各个水平在其它自变量的所有水平上的平均数存在差异；否则,就不存在显着性差异;比如,在自变量A和自变量B构成的2×2析因设计中,如果A的主效应显着,那就意味着A1在B1和B2水平下的平均数与A2在B1和B2水平下的平均数存在显着性差异;变量间的交互效应则是指一个因子的效应依赖于另一个因子的不同水平;在析因设计中,方差分析直接给出自变量的主效应和交互效应是否显着的结果,多数研究者也依次判定自变量的作用是否明显、这些自变量的作用是否相互依赖;事实上,自变量的主效应与交互效应的评估并非这么简单,它们存在关联性,需要具体情况具体分析;我们就以两个自变量的主效应和交互效应来分析;当交互效应不显着的时候,两个自变量相互独立,我们可以直接从其主效应是否显着来评估自变量对因变量的作用大小；当两个自变量间的交互效应显着时,就不能简单地从主效应是否显着直接得出结论了;我们现在以交互效应显着为前提,来区分自变量A的主效应是否显着的三种情况：第一,交互效应显着,A的主效应也显着,而且主效应方向与简单效应方向一致,如图2-5中的b图就属于这类情况;这种情况下,在自变量B的两个水平上,自变量A从A1到A2的变化引起的因变量的变化趋势一致,只是变化幅度不一致;这里的交互效应掩盖了自变量A在自变量B不同水平上的效应量的差异;很明显,在B1上平上,A的效应量大于其在B2水平上的效应量;第二,交互效应显着,A的主效应也显着,这时A的效应方向可能会被交互效应歪曲;比如图2-5中的a图、d图都属于这类情况;在a图中,A的变化在B1的水平上引起了因变量的显着变化,但在B2水平上却未引起因变量的变化,这就是说A的变化不是在任何情况下都会引起因变量的变化的,它依赖于自变量B的水平；在d图中,虽然A的变化在B的两个水平上都引起了因变量的明显变化,但是变化的方向正好相反,从其主效应看,A的水平提高可以促进因变量分数的提高,但实际情况是,当A在B1水平上提高时,反而会导致因变量分数的下降;所以在这种情况下,显着的交互效应掩盖或歪曲了自变量A的作用机制：它在B的不同水平上效应量是不同的;第三,交互效应显着,A的主效应却不显着,实际上是交互效应掩盖了A的效应,如图2-5中的c、e、f图都属于这种情况;我们从这些图示中可以明显看到A的效应,但方差分析结果却会显示A的主效应不显着,这是因为A在B的两个水平上的效应方向相反,计算A的主效应时A1和A2的差异量被掩盖在了平均过程中;那么,如何依据自变量主效应和其与其它自变量的交互效应来进行结果分析呢这一点很简单：当方差分析结果显示A的主效应及A与其它自变量的交互效应都不显着时,则说明A的效应真的不明显；当方差分析的结果显示A的主效应不显着但A与其它自变量的交互效应显着时,则说明A其实是对因变量有明显作用的,即A的效应其实是存在的,只不过其效应的大小和方向依赖于其它自变量的不同水平;上述分析提醒我们,在说明方差分析结果时你要特别注意,如果因子间的交互效应达到了显着性水平,那么自变量的效应有可能会被歪曲或掩盖,也就是说,不能简单地依据其主效应是否显着来判断它是否对因变量有影响,而是要进行简单效应检验,分别考察其在其它自变量不同水平上的变化情况;否则,可能会得到错误结论;应该记住,一个因子的主效应是对其在另外一个因子所有不同水平下观测分数的平均而得到的,而这种平均的结果可能很难准确地反映每种具体实验处理的效应;“总之,交互效应可能会掩盖或歪曲两个因子中任何一个因子的主效应;因此,只要是交互效应达到了统计学上的显着性水平,你在就主效应问题作出结论前都要仔细考察具体的数据变化;”。

交互效应的分类
交互效应的分类可以从多个角度进行，以下是其中几种主要的分类方式：
1.正向交互效应与负向交互效应：
•正向交互效应：当两个或多个自变量同时增加时，因变量的取值也增加。

•负向交互效应：当自变量增加时，因变量的取值减少。

2.替代作用与互补作用：
•替代作用：在交互作用过程中，一个变量会削弱另一个变量对因变量的影响。

•互补作用：在交互过程中，一个变量会强化另一个变量对因变量的影响，产生溢出效应。

3.协同-替代交互作用：
•当两个变量具有相同的主效应方向，但在交互过程中他们的交互作用方向相反时，这种交互作用被称为协同-替代交互作用。

4.统计交互效应与生物交互效应：
•在流行病学的研究中，交互效应的概念可以大致分为两大类：统计交互效应和生物交互效应。

统计交互效应关注暴露单个风险作用的总和或乘积是否等于同时暴露两个或多个风险因素的作用；而生物交互效应则关注多风险因素在生物机理上的定性概念。

5.空间交互效应：
•空间交互效应一般涉及三类：内生性空间交互效应、外生性空间交互效应和误差项之间的空间交互效应。

内生性空间交互效应指两空间单元的因变量之间互相影响；外生性空间交互效应指某区域自变量对其邻近区域因变量的外生影响效应；而误差项之间的空间交互效应反映误差项之间的空间自相关性。

这些分类并不是完全独立的，它们在某些情况下可能会有重叠或交叉。

因此，在研究和应用过程中，需要根据具体的研究背景和目标，选择合适的分类方式和分析方法。

研究变量的主效应与交互效应集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-在多因素实验研究中，主效应就是在考察一个变量是否会对因变量的变化发生影响的时候，不考虑其他研究变量的变化，或者说将其他变量的变化效应平均掉。

换句话说，就是其他研究变量都不变化的情况下，单独考察一个自变量对因变量的变化效应。

交互效应，则是反映两个或两个以上自变量相互依赖、相互制约，共同对因变量的变化发生影响。

换句话说，如果一个自变量对因变量的影响效应会因另一个自变量的水平不同而有所不同，则我们说这两个变量之间具有交互效应。

在分析多个自变量的效应时，要注意主效应与交互效应之间的关联性。

我在《应用实验心理学》的第二章末尾，专门就这一问题进行了讨论。

现录于此，仅供参考：在析因实验（多因素实验）中，数据收集、数据分析的主要目标是考察自变量的主效应和交互效应是否显着。

一个自变量的主效应显着，意味着该自变量的各个水平在其它自变量的所有水平上的平均数存在差异；否则，就不存在显着性差异。

比如，在自变量A和自变量B构成的2×2析因设计中，如果A的主效应显着，那就意味着A1在B1和B2水平下的平均数与A2在B1和B2水平下的平均数存在显着性差异。

变量间的交互效应则是指一个因子的效应依赖于另一个因子的不同水平。

在析因设计中，方差分析直接给出自变量的主效应和交互效应是否显着的结果，多数研究者也依次判定自变量的作用是否明显、这些自变量的作用是否相互依赖。

事实上，自变量的主效应与交互效应的评估并非这么简单，它们存在关联性，需要具体情况具体分析。

我们就以两个自变量的主效应和交互效应来分析。

当交互效应不显着的时候，两个自变量相互独立，我们可以直接从其主效应是否显着来评估自变量对因变量的作用大小；当两个自变量间的交互效应显着时，就不能简单地从主效应是否显着直接得出结论了。

我们现在以交互效应显着为前提，来区分自变量A的主效应是否显着的三种情况：第一，交互效应显着，A的主效应也显着，而且主效应方向与简单效应方向一致，如图2-5中的b图就属于这类情况。

三个变量的交互作用简单效应简单效应分析Main effect 一个因素的独立效应，即其不同水平引起的方差变异。

三因素的实验有三个主效应。

把某一因素的一个水平同该因素的其他水平比较，不考虑其他因素。

Interaction 多个因素的联合效应，A因素的作用受到B因素的影响，即有交互——two-way interaction. 当一因素作用受到另外两个因素影响，即三因素交互three-way interaction.重复测量一个因素的三因素混合设计3*2*2的混合设计A3*B2*R2 【A, B为被试间因素】需要分析的有——A, B, R 各自主效应二重交互作用，A*B, A*R, B*R三重交互作用，A*B*C结果发现，A, B为被试间因素，交互作用SIG当二重交互作用SIG，需要进行simple effect检验。

A因素水平在B因素某一水平上的变异。

A在B1水平上的简单效应A在B2水平上的简单效应B在A1水平上的简单效应B在A2水平上的简单效应B在A3水平上的简单效应如果三重交互作用SIG，需要进行三因素的简单简单效应分析simple simple effect. 某一因素的水平在另外两个因素的水平结合上的效应在A1B1水平结合上，R1 与 R2 差异在A1B2水平结合上，R1 与 R2 差异在A2B1水平结合上，R1 与 R2 差异在A2B2水平结合上，R1 与 R2 差异在A3B1水平结合上，R1 与 R2 差异在A3B2水平结合上，R1 与 R2 差异重复测量方差分析之后，如果三重交互作用显著，需要编辑语法，得出三个因素各自的简单效应某一因素在其他两个因素的某一实验条件内的简单效应检验三因素重复测量方差分析对应的会有3种简单效应检验结果SPSS在输出简单效应检验结果的同时，也会报告多重比较结果，会有更直观的对比结果。

如果三重交互作用SIG，需要进行简单简单效应检验。

固定某两个因素水平组合，考察研究者最感兴趣的那个变量的效应。

市场调查名词解释1.市场：一般人所说的市场，是指买卖双方聚集在一起进行交换的场所。

2.市场调查：就是为了满足营销需要进行的调查活动，有狭义和开广义之分。

狭义的市场调查是指对消费都的调查，了解购买，消费等各种事实，动机和偏好。

广义的市场调查则是指针对营销过程的第一阶段，对消费者，营销环境，市场运行状态，营销效果进行调查。

3.市场调查的任务：是判断信息需求，并向管理提供相关，准确、可靠、有效、和及进的信息。

4.文案调研：是指利用企业内部现有的各种信息，情报资料，对调查内部进行分析研究的一种调查方法，也称间接调查法，室内调查法桌面调查法。

5.实地调查：是运用科学的方法，系统地现场收集，记录，整理分析有关市场信息，了解商品或劳务在供需双方之间转移的状况和趋势，为市场预测和经常性决策提供正确可靠的信息。

6.询问调查：就是利用调查人员和调查对象之间的语言交流来获取信息的调查方法。

7.观察调查：就调查人员通过直接观察和记录调查对象的言行来收集信息资料。

8.全面调查：即普查，是对需要研究的总体中全部个体进行无一例外挂观察，询问、登记的调查方法。

9.典型调查：是对总体中具有代表性的少数个体进行调查。

10.实验调查：是通过小规模的实验来了解企业产品对社会需求的适应情况，以测定各种经营手段取得效果的市场调查方法。

11.重点调查：就是只对总体中且有举足轻重的个体进行调查。

12.抽样调查：就是从总体中按一定方法抽取部分个体进行调查，从而分析推断总体的情况。

13.探测性调查：通常是在对调查对角缺乏了解的情况下，要回答有没有，是不是等问题时常进行的调查。

14.描述性调查：通常是在对调查对对角有相当程度了解的情况下，要回答怎么样，是什么等问题时进行的调查。

15.因果性调查：通常是在对调查对象有相当程度了解情况下，要回答为什么，相关系如何等问题时进行的调查。

16.混合式调查：将多个调查内容混合在一张问卷中，在这种情况下，混合调查的问卷由不同的部分组成，每个部分处理的主题不同，是不同客户的需求17.搭车调查：指将一项调查（次要的）附在另一项调查上（主要的）18.查阅式调查：如方案调研，以属于二手资料的利用19.描述统计：是对数据资料进行的概括，主要是描述现象的集中趋势（众数，中位当数，平均数等）和离散趋势（极差，标准差，方差，离散系数等）20.参数估计：是利用概率样本中的信息在一定的把握程度下，推断本系数的置信区间21.列联分析：是将两个或多个变量的观察值按一定的设计要求对应排列在一张表中，从中分析变量之间的相互关系，并对某种假设进行验证）22.探索性研究：是通过对一个问题或一些情况的探索和研究，达到对问题的进一步了解和理解，由此产生想法和思路。

统计学中的ANOVA与MANCOVA的比较在统计学中，ANOVA（方差分析）与MANCOVA（多元协方差分析）是两种常用的分析方法。

本文将对这两种方法进行比较，并分析它们在不同数据情境下的应用。

一、ANOVA（方差分析）ANOVA是一种用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。

它基于对数据方差的分解，通过比较组内和组间变异的大小来判断组之间的统计显著性。

在ANOVA中，我们将总体的平方和方差分解为组内平方和方差和组间平方和方差两部分，从而得出是否存在显著差异。

ANOVA的优势在于它可以比较多个组之间的差异，不需要两两比较，节省了分析时间。

此外，ANOVA能够检验多个因素对于组间差异的影响，并从中推断出主效应和交互效应。

因此，ANOVA在食品工业、医学研究和社会科学等领域具有广泛的应用。

二、MANCOVA（多元协方差分析）MANCOVA是ANOVA的扩展形式，它不仅考虑了因变量的差异，还考虑了多个自变量对于因变量的影响。

MANCOVA将协方差矩阵引入方差分析中，用以消除自变量之间的相关性，从而更准确地评估自变量对因变量的影响。

与ANOVA相比，MANCOVA更加灵活，可处理多个自变量和多个因变量之间的关系。

它能够探究多个自变量对于因变量的主效应和交互效应，同时考虑到变量之间的相关性。

因此，MANCOVA广泛应用于生物医学领域、心理学研究和教育科学等复杂数据分析中。

三、ANOVA与MANCOVA的比较1. 数据限制：ANOVA适用于单一的连续因变量和一个或多个分类自变量的情况，而MANCOVA适用于多个连续因变量和一个或多个分类自变量的情况。

2. 数据分析方式：ANOVA通过比较组内和组间的方差差异，来评估组之间的差异。

MANCOVA在考虑因变量之间的关系的基础上，进一步消除自变量之间的相关影响，从而更加准确地评估自变量对因变量的影响。

3. 基本假设：ANOVA和MANCOVA基于相同的基本假设，即数据的正态分布、方差齐性和观测之间的独立性。

一、名词解释1.自变量：实验者操纵的、对被试的反应产生影响的变量。

2.额外变量：不准备研究而对被试反应产生影响的变量。

在有关变量中，主试不打算研究的变量叫做额外的有关变量，简称额外变量。

3.混淆变量：如果应该控制的变量没有控制好，那么，它就会造成因变量的变化，这时，研究者选定的自变量与一些没有控制好的因素共同造成了因变量的变化，那些没有控制好的因素就是混淆变量。

研究者选定的自变量与一些未控制好的因素共同造成了因变量的变化，这就叫变量混淆。

（把不对因变量起作用的因素当作自变量）4.主效应：指由一个自变量的不同水平引起的因变量变化。

5.交互效应：指一个自变量对因变量的作用受其他自变量的影响的情况。

6.嵌套设计：指在实验设计中一个自变量的每个水平仅与另一个自变量的某个水平相结合。

7.真实验设计：就是通常所说的实验设计，是以数理统计为基础的实验设计。

其特征在于对影响内部效度的无关变量采取了严格的控制，能有效地控制研究中自变量的不同取值和因变量的指标，以及被试的分配情况，并可应用统计方法帮助分析实验结果。

实验者可以有效地操纵实验变量，能有效地控制内在无效来源和外在无关因素的影响，能在随机化原则基础上选择和分配被试，从而使实验效果更能客观地反映实验处理的作用的一种研究计划。

8.随机区组设计：将控制的额外变量分为几个组，组内同质，每一个区组接受全部实验处理。

对某些特殊额外变量进行控制，使处理效应的估计更加准确。

9.混合实验设计：是指在一个实验设计中既有被试内自变量，又有被试间自变量的设计，是重复测量设计的一种复杂形式，是一种最有实用价值的实验设计。

当一个实验设计中，既包含非重复测量的因素（被试间因素），又包含重复测量的因素（被试内因素）时，叫做混合实验设计。

被试内实验设计：是重复测量设计的一种形式，由一个被试（而不是一组同质被试）接受所有的自变量水平或自变量水平的结合的设计。

每个或每组被试接受所有自变量水平的实验处理的真实验设计。

三个变量的交互效应-回复交互效应是指当两个或多个变量同时作用时，它们对某一结果变量的影响不仅仅是简单的加和，而是存在相互作用的结果。

本文将围绕三个变量的交互效应展开讨论。

首先，我们来明确本文的主题，即三个变量的交互效应。

在许多研究领域中，研究人员经常需要探索多个变量之间是否存在交互作用，以更全面地理解变量之间的关系。

在这种情况下，我们通常使用多元回归分析来验证交互效应。

在解释变量之间的交互效应时，我们通常使用交互后的项来表示。

例如，假设我们研究的是三个变量A、B和C对结果变量Y的影响。

我们在回归模型中添加两个变量的交互效应项，即AB、AC和BC，表示变量A与变量B、变量A与变量C以及变量B与变量C之间的交互作用。

那么，为什么我们要考虑变量之间的交互效应呢？简单来说，这是因为在实际问题中，变量很少以孤立的形式存在，它们通常以复杂的方式相互影响。

通过分析交互效应，我们可以更准确地预测结果变量，并为问题提供更深入的理解。

接下来，我们来讨论如何检验三个变量之间的交互效应。

在多元回归分析中，我们可以通过检验交互项的显著性来判断变量之间是否存在交互效应。

首先，我们需要运行一个基本模型，其中包含变量A、B、C以及它们各自的主效应。

然后，我们加入交互项AB、AC和BC，并进行显著性检验。

如果交互项的系数显著不等于零，即p值小于设定的显著性水平，那么我们可以得出结论：变量A、B和C之间存在交互效应。

进一步地，我们可以使用实际数据来进行演示和验证。

假设我们研究一个销售预测的问题，变量A表示广告费用，变量B表示产品价格，变量C 表示市场规模。

我们希望探索广告费用、产品价格和市场规模对销售额的综合影响，并检验它们之间的交互效应。

首先，我们建立一个基本模型，包括广告费用、产品价格和市场规模的主效应。

然后，我们添加两两交互项，并对它们的系数进行显著性检验。

如果交互项的系数显示出显著不为零的影响，那么我们可以得出结论：广告费用、产品价格和市场规模之间存在交互效应对销售额有影响。