3.1 交互作用的概念 在多因素实验中,不仅因素对指标有影响,而且因素之间的联合搭配也对指标产生影响因 素间联合搭配对实验指标产生的影响作用称为交互作用因素间的交互作用总是存在的,这 是客观存在的普遍现象,只不过交互作用的程度不同,一般的,当交互作用很小时,就认 为交互作用不存在,对于交互作用,设计时应引起高度重视 在试验设计中,表示A,B 间的交互作用记作A*B, 称为 1 级交互作用在实验设计中,交 互作用一律当作因素看待,这是处理交互作用的原则作为因素, 各级交互作用都可以安排 在能考察交互作用的相应列上,它们对实验指标的影响都可以分析清楚,而且计算分厂简单, 但交互作用又与因素不同,表现在:用于考察交互作用的列不影响实验方案以及实施 3.2 模型建立 这是一个2 个因素的1 级交互作用, 如果交互作用图的两条直线相互平行,我们就认为没有 交互作用 3.3 SPSS实现步骤 第一步:将两个3 个因素变量( A 为药物组合 ,B 为疗程 ,AB ,其中 AB :因素 A 与 B 之间的 交互作用 A*B ) 第二部:在菜单上选择Analyze→General Linear Model →Univariate 单击,出现Univariate 框,将变量“头疼程度”选入Dependent Variable 框,将“ A,B ”依次选入Fixed Factor(s)框。
单击“ Model ”按钮,选择Plot,做出轮廓图,单击“Continue”按钮 第三步,单击“OK ”按钮,得出主体间效应的检查表和概要文件图从表中可以得知,因 素药物组合和疗程之间有显著地交互作用 主体间效应的检验 因变量 :程度 源III 型平方和df 均方F Sig. 校正模型1313.900a 7 187.700 3.773 .004 截距3204.100 1 3204.100 64.404 .000 疗程2.500 1 2.500 .050 .824 药物组合590.900 3 196.967 3.959 .017 疗程* 药物组合 720.500 3 240.167 4.827 .007 误差1592.000 32 49.750 总计6110.000 40 校正的总计2905.900 39 a. R 方 = .452(调整R 方 = .332) 3.4 总结 输出的线形图,很明显的证明了两个自变量(A 药物组合, B 疗程)之间存在交互作用,并 且 药物组合 *疗程对应的P值=0.0070.05,存在显著的交互作用。