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单独效应的实质是对交互效应的补充，是在一个因素保持固定时，另一个因素对响应变量的影响，这有助于我们理解在不同条件下一个因素的具体影响；从统计学角度来解读单独效应就是，当自变量X1固定在某水平时，不同水平的X2对Y的影响。 目的 探讨重复测量设计资料单独效应的分析方法.方法 分析单独效应的两种方法分别为基于一般的配对t检验和基于局部调整标准误的配对t检验方法,后者使用SPSS软件中一般线性模型下EMMEANS子句实现.用模拟方法分别比较两种方法的整体I型错误率.结果 使用两种不同标准误,统计分析结果存在较大差异.模拟结果显示,使用EMMEANS子句的整体I型错误率较一般的配对t检验方法有明显的降低.结论 基于局部调整标准误的EMMEANS子句分析单独效应更为合理. 干预因素主效应：把数据合成两列，一列实验组，一列干预组，不需要球形检验，直接方差分析，报告两差值的均数和CI（CI计算方式不详）

Matt Antonucci | eusexua | Instagram

spss重复测量方差分析是一种对因素进行多次测量分析，并研究因素间交互作用的分析方法，其交互作用指的是，数据中的某个因素的单独效应（或水平）会随着另一因素的单独效应（水平）发生变化。 本文介绍了析因设计方差分析的基本原理，包括单独效应（一个因素影响的度量）、主效应（单个因素整体影响的平均）和交互效应（因素间的相互作用影响）。 协方差分析，是将线性回归和方差分析结合起来的一种统计分析方法，在比较两组或多组均数的差异时，这种方法可以排除混杂因素的干扰和影响，从而准确获得干预因素的实验效应。

以实例为载体介绍重复测量资料相关概念及其方差分析的条件和方法.针对医学研究者常更关注重复测量设计处理因素效应或时间效应的情况,详细分析了基于SPSS统计软件单独效应分析,多重比较的各种方法以及多重比较时Ⅰ型错误概率的控制方法.总结了处理因素.

以IAS总分为例，交互是显著的，所以作者做了简单效应分析，没有单独列表格，其实是可以直接用字母标记到上面效应分析的三线表的。