spss如何进行多因素简单交互作用检验?
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发布时间：2023-12-29 08:49
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时间：2024-10-14 23:02
有这种情况的，A年级（1、2、3）和B性别（1、2）作为自变量进行简单效应检验。其中开始你用年级A1水平上，B1和B2是否有显著性差异（A1B1、A1B2），然后A2B1、A2B2；A3B1、A3B2三个进行简单效应检验。最后判断到底是谁起主要影响。
交互作用显著而主效应不显著的情况一般比较少见，但是也是有的。这种情况就是说两个变量之间相互影响都不显著，但是两个变量交互作用显著，在这种情况下，不能单独讨论二者之间的简单影响作用，要深入讨论二者如何交互的。
扩展资料：
简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可以比较评价不同因果关系的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。
通过结构方程多组分析，我们可了解不同组别 (如不同性别) 内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显着差异。
国际上关于教育与心理统计的研究取得了快速的发展，结构方程模型可以说是其中发展较快，应用广泛的多元统计分析技术；在商业领域的品牌研究、顾客满意度研究等方向上也得到了广泛的应用。在我国，SEM研究方法还在管理学、经济学、医学及社会学研究等领域的应用也得到了快速的发展。
结构方程模型（SEM）是国际管理研究和其他社会科学研究中日益广泛采用的建模技术，每年的美国管理学会年会上都有专题教学和研讨。SEM越来越成为各类高层次学术刊物、高层次管理研究以及社会学和经济学等学科研究领域的必备方法。
参考资料来源：百度百科-spss
