多因子方差分析的因子交互作用可以這樣理解,,比如經(jīng)常吃的消炎藥頭孢,,通常會(huì)認(rèn)為服用三片要比服用一片效果好,但經(jīng)過(guò)實(shí)際驗(yàn)證測(cè)試發(fā)現(xiàn),,男女之間用藥效果并不相同,。對(duì)于男性而言,吃三片的效果好些,,而對(duì)女性而言,,吃一片效果要更好,。這種情況下,頭炮劑量和性別之間便產(chǎn)生了了交互作用,。 多因子方差分析中,,當(dāng)交互作用存在時(shí),單純?nèi)パ芯磕硞€(gè)因素的作用已沒有意義,,需要分別探討這個(gè)變量在另一個(gè)因素不同水平上的作用模式,。 多因子方差分析可以理解為下圖的形式,即模型中,,工資是由基準(zhǔn)值,、受教育程度、性別,、受教育程度與性別的交互作用 以及未解釋的變量 等幾部分構(gòu)成,,這其中便涉及到了多因子交互作用的問題。 在雙因素方差分析模型中,,如果模型沒有交互項(xiàng)的概念,,則模型可以簡(jiǎn)化理解為:工資=教育程度+性別;如果模型帶有交互項(xiàng)的概念,,則模型可以簡(jiǎn)化理解為工資=教育程度+性別+教育程度*性別,。 多因子方差分析中,是否需要設(shè)置交互項(xiàng)呢,? 在控制實(shí)驗(yàn)中,方差分析是否含有交互項(xiàng)是很明確的,,如果兩個(gè)因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響是相互獨(dú)立的,,那么只需考慮主效應(yīng),使用無(wú)交互的方差分析,;如果兩因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響非獨(dú)立,,那么就應(yīng)該使用有交互項(xiàng)的方差分析。換個(gè)角度說(shuō),,或者如果模型中只有研究變量和控制變量,,此時(shí)不需要交互項(xiàng),如果模型中除了研究變量和控制變量,,還有調(diào)節(jié)變量,,那么就需要交互項(xiàng)。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)中,,除了主要研究的變量以外,,其他因素都是控制變量,只會(huì)起到降低方差分量的作用,。 在回顧性實(shí)驗(yàn)研究中,,由于事前無(wú)法對(duì)變量進(jìn)行有效的控制,而且各因素對(duì)結(jié)果的影響程度也缺乏理論體系的支撐,即變量間的交互行為沒有理論判斷依據(jù),,這時(shí)可以只通過(guò)檢驗(yàn)交互項(xiàng)是否顯著來(lái)決定模型中是否納入交互項(xiàng),。 其實(shí),除非有理論認(rèn)為交互項(xiàng)沒有意義,,否則一般都可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)交互項(xiàng)的顯著性去判斷并決定要不要納入交互項(xiàng),。 方差分析中解釋變量有研究變量、控制變量,、 調(diào)節(jié)變量以及中介變量 等幾種類型: 1 研究變量:只在解釋類模型中出現(xiàn),,是模型中最為關(guān)鍵的變量,例如營(yíng)銷場(chǎng)景中的銷售量這個(gè)變量即為研究變量,; 2 控制變量:除了研究變量外,,任何對(duì)Y有影響的變量均為控制變量,這里的控制變量對(duì)于研究變量沒有調(diào)節(jié)作用,,控制變量只起到承擔(dān)方差分量的作用,。例如教育程度和年齡對(duì)收入都有影響,年齡和教育程度可能是相關(guān)的,,但是年齡的變化對(duì)教育程度,、對(duì)收入不存在影響; 4 中介變量:如果某個(gè)變量通過(guò)另一個(gè)變量來(lái)影響Y,,那么另一個(gè)變量承擔(dān)的角色就是中介變量,。例如餐廳服務(wù)水平的提升能帶來(lái)客戶的滿意度,客戶的滿意度能帶來(lái)就餐的忠誠(chéng)度,,那么客戶滿意度就是中介變量,。 假如有四個(gè)因子,則交互作用可以分為三個(gè)等級(jí),,一般說(shuō)的交互作用指的是兩兩交互,,其實(shí)兩兩交互已經(jīng)不太好解釋了,更高層級(jí)的交互作用更加難以解釋,,所以實(shí)際場(chǎng)景中多級(jí)交互作用基本不會(huì)見到,。一般因子的交互狀態(tài)為:無(wú)交互作用、正向交互作用以及反向交互作用幾種類型,。 |
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