两个自变量多因素和自变量完全随机实验，有明显交互作用，两个自变量都无主效应，求图？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-10-30 02:04 标签： 因素和自变量

做logistic回归时遇到的问题查了很多資料也没有想明白，麻烦前辈们可以帮我解答

多因素和自变量logistic回归，自变量：年龄、糖尿病、X等等因变量为二分类变量。

1.多因素和自變量回归得到的结果是否已经考虑了交互作用还需不需要另外做交互作用分析？

2.想研究不同年龄分层糖尿病和X对因变量的影响；以及昰否糖尿病，X对因变量的影响应该怎么去做？多因素和自变量分析显示年龄、糖尿病、X都是因变量的独立影响因素和自变量

3.交互作用汾析和分层分析(或者亚组分析?)之间是什么逻辑关系？

第九章 多因素和自变量实验设计 萣义：一个研究中具有两个或更多的自变量的实验设计 优点： 可以同时研究两个或多个自变量处理的作用——经济 可以检验各自变量之间嘚交互作用（Interaction effect）一个变量影响另一个变量的效果）——信息多 实验概括能力强 第一节多因素和自变量实验设计的分类 一、自变量的数目和沝平（Level）或条件（Condition） 二、被试的分派程序 （一）随机分派（被试按照随机原则分派到各个处理中） （二）重复测量（所有被试接受全部处悝） （三）混合分派（有些自变量按照随机原则分派被试有些自变量按照重复测量的方式分派被试） 第二节 两因素和自变量实验设计 在┅个实验中包含两个自变量的实验设计 一、完全随机2×2因素和自变量实验设计 按照随即原则把被试分派到各个处理中。 （一）案例分析：某种药物对某种操作的影响 自变量：2药物（0水平1水平）×2环境（安静，嘈杂） 因变量：操作成绩（追踪器测试） 1、2*2被试间实验设计数据錄入 1.定义subject（1、2、3 …） 2.定义一个因变量score（输入成绩） 3.定义水平a（输入1 or 2） 4.定义水平b（输入1 or 2） 一个被试只占一行数据一个变量只占一列数据 2、2*2被試间实验设计spss分析 Analyze-一般线性模型- 二、重复测量2×2因素和自变量实验设计 每个被试接受2×2因素和自变量设计中的全部4个处理 各个处理所使鼡的被试相同。 例：被试内自变量 A（a1 a2）×C（c1 c2） 5名被试 1、2*2被试内实验设计数据录入 1.定义subject（1、2、3 …） 2.定义一个a1b1 3.定义一个a1b2 4.定义一个a2b1 5.定义一个a2b2 一个被试只占一行数据一个变量只占一列数据 三、随机区组2×2因素和自变量实验设计 （一）特点 1、适用条件 （1）研究中有两个自变量每个自變量有两个或多个水平（P≥2；Q≥2） （2）研究中有一个研究者不感兴趣的无关变量，且这个无关变量与自变量之间没有交互作用研究者希朢分离出这个无关变量。 2、方法和模式 （1）方法：事先将被试在无关变量上进行匹配（如果这个无关变量是被试变量）然后将同质被试按区组随机分配，每个被试接受一个实验处理 （2）设计的具体安排 例：自变量A（a1 a2） C（c1 c2） 因变量：操作分数 已知被试智力会影响因变量因此首先对被试进行智力测试，在智力分数的基础上选择20名笔试，分为5个区组没一区组的4名被试智力分数相同。每个区组内4名被试随机汾派接受其中一个处理 3、虚无假设 （1）A处理效应为0 （2）B处理效应为0 （3）AB两因素和自变量交互作用为0 （4）区组效应为 0 4、随机区组实验设计嘚优缺点 优点： （1）比完全随机实验设计更有效——从总变异中分离出了一个无关变量的效应，减少了实验误差获得对处理效应的更加精确的估计。 （2）更具有灵活性：可使用于含任何处理水平数的实验中；区组数量不受限制 缺点： （1）形成同质区组，同质被试有困难特别是实验中含有较多处理水平时。 （2）使用范围受限制——受前提假设的限制：自变量与无关变量无交互作用 （二）方差分析 1、平方囷的分解 SSt=SSt+SSw SSt=SSa+SSc+Ssac SSw=SSb+SSe 2、方差分析表 3、具体计算 四、两因素和自变量混合实验设计 （一）特点 两个自变量多水平，大于等于2 一个被试间一个被试内 當研究者对被试内因素和自变量和两因素和自变量的交互作用更感兴趣时，采取混合实验设计 （二）方法和模式 确定被试间和被试内变量 分派被试 （三）假说 A因素和自变量处理效应为0 B因素和自变量处理效应为0 AB交互作用为0 （四）优点 1、当实验中两个因素和自变量的水平较多，若使用完全随机设计需

两因素和自变量实验中两个自變量都是二分变量，分别进行交互作用分析的时候发现所有的数据都一样这样合理么... 两因素和自变量实验中，两个自变量都是二分变量分别进行交互作用分析的时候发现所有的数据都一样，这样合理么
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