双因素方差分析表解读cc

双因素方差分析基本假定每个总体都服从正态分布：对于因素的每一个水平，其观察值是来自正态分布总体的简单随机样本。各个总体的方差必须相同：对于各组观察数据，是从具有相同方差的从双因素方差分析结果中可以看出，‘性别’、‘学历’的p值均小于0.05,所以说明性别和学历对产品满意度均具有显著性差异，并且主效应存在，具体差异可以分析事后多重比较，并且进一步查

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):分析当多元方差分析的主效应对因变量有意义时，需要解读单因素分析的主效应结果(univariate main effects),这部分结果在Tests of Between-Subjects Effects表中。如下图所示，干预方式对

双因素方差分析将各值之间的总变异分为四个分量。Prism将行因素与列因素之间相互作用引起的变异百分比、行因素引起的百分比和列因素引起的百分比制成表格。变异的剩余部分存在于重复之间(又称“残1. 单因素方差分析主要是为了实现三个或更多的平均值之间的平等检验。双因素方差分析是为了评估两个自变量与因变量的相互关系。2. 单因素方差分析只涉及一个因素或自变量，而双因