各位大虾,在SPSS统计中有没有遇到交互作用不显著但是简单效应检验结果显著的情况?

各位大虾,在SPSS统计中有没有遇到交互作用不显著但是简单效应检验结果显著的情况?,第1张

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

因素A和因素B都有显著的主效应,但是没有交互作用

有可能说明 有其它未考虑因素左右影响因素B 在此基础上左A

如果 4组中只有1组是这样的 请核查数据 不如就用 Structrual Equation Modeling

sem 的好处就是在不考虑其他因素的作用下 把数据放在一起 就行了

贝叶斯sem间接效应看法

模型是一个简单中介模型,假设是A对B有显著正向影响,做完路径分析之后,直接效应不显著,间接效应和总效应显著,那在报告结果的时候,是说直接效应不显著,所以假设不成立...

如图,我的模型是一个简单中介模型,假设是A对B有显著正向影响,做完路径分析之后,直接效应不显著,间接效应和总效应显著,那在报告结果的时候,是说直接效应不显著,所以假设不成立,还是说总效应显著,假设成立?

Amos有这个功能的,一般采用Bootstrap来处理。如果涉及多重中介,则需要使用贝叶斯语法自定义公式。


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