目录

前言

几个相关概念

算法原理

什么是双因素方差分析？

双因素方差分析的假设和限制是什么？

双因素方差分析的假说是什么？

双因素方差分析中的交互作用

双因素方差分析步骤

基本原理

SPSSAU 

疑难解惑

均方平方和类型？

事后多重比较的类型选择说明？

事后多重比较与‘单独进行事后多重比较’结果不一致？

简单效应是指什么？

边际估计均值EMMEANS是什么？

关于方差分析时的效应量?

SPSS

分析结果

双因素方差分析全流程

一、案例与数据

二、分析问题

三、分析前准备

四、双因素方差分析

五、进一步分析

案例分析

一、案例介绍

二、问题分析

三、软件操作及结果解读

四、结论

五、知识小贴士

代码实现

python

不考虑交互作用

考虑交互作用

MATLAB

R语言

对数据进行正态性、方差齐次检验

 R语言计算

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前言

双因素方差分析（Double factor variance analysis) 有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的效应之间是相互独立的，不存在相互关系；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。例如，若假定不同地区的消费者对某种品牌有与其他地区消费者不同的特殊偏爱，这就是两个因素结合后产生的新效应，属于有交互作用的背景；否则，就是无交互作用的背景。这里介绍无交互作用的双因素方差分析。

几个相关概念

1. 因素（Factors）：双因素方差分析涉及两个因素，每个因素都有两个或更多的水平。这两个因素可以是我们感兴趣的任何变量，像药物类型和治疗时间啊等等。

2. 主效应（Main Effects）：分析主效应时，我们考察每个因素对响应变量的影响，忽视其他因素的影响。在考虑其他因素不变的情况下，每个因素是否对结果产生显著影响。

3. 交互效应（Interaction Effects）：交互效应是指两个因素共同影响响应变量的程度。如果两个因素一起对响应变量的影响不同于它们单独对响应