【摘 要】
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多因素研究设计在科学探索中应用广泛,可同时探索多个因素对结局指标的影响.在对这类资料进行统计分析时,交互效应是不应轻易回避的问题;对交互效应考察后方决定后续进行主效应分析或单独效应分析.但不少研究者会忽略对交互效应的考察或未根据其检验结果 正确选择分析方法 .本文基于SPSS 20.0和R 3.6.1统计软件,对析因设计和重复测量设计这两种常见的多因素设计资料进行数据模拟与分析,阐释考察交互效应的重要意义及相应的分析要点,指出忽略交互效应的统计学显著性可能导致的后果,包括:导致检验效能降低,容易得出错误结
【机 构】
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中山大学公共卫生学院,广东 广州510080
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多因素研究设计在科学探索中应用广泛,可同时探索多个因素对结局指标的影响.在对这类资料进行统计分析时,交互效应是不应轻易回避的问题;对交互效应考察后方决定后续进行主效应分析或单独效应分析.但不少研究者会忽略对交互效应的考察或未根据其检验结果 正确选择分析方法 .本文基于SPSS 20.0和R 3.6.1统计软件,对析因设计和重复测量设计这两种常见的多因素设计资料进行数据模拟与分析,阐释考察交互效应的重要意义及相应的分析要点,指出忽略交互效应的统计学显著性可能导致的后果,包括:导致检验效能降低,容易得出错误结论 ;导致损失原始资料中的宝贵信息,或导致分析结果 丧失实际意义等.建议在对研究数据进行分析时,首先判断是否存在交互效应,然后正确选择主效应分析或单独效应分析,以避免得出片面的、错误的结论 .
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