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完全随机两因素方差分析第四节完全随机两因素方差分析

的效应值和事后检验第十五章完全随机两因素方差分析完全随机两因素方差分析的效应值完全随机两因素方差分析的效应值与完全随机单因素方差分析相同，表示的就是因变量得分的总变异，有多少可以被处理效应所解释。计算方法也是用处理效应的平方和除以总平方和。不同的是，完全随机两因素方差分析有两个主效应和一个交互作用，需要分别计算他们相对于总变异的测量效应。

完全随机两因素方差分析的效应值在上一节的例子中，我们可以分别求出群体性质和群体人数两个因素主效应和交互作用的效应值：

××完全随机两因素方差分析的事后检验与完全随机单因素方差分析类似，完全随机两因素方差分析也能够进行事后检验。不同之处在于完全随机两因素方差分析需要对两个主效应分别进行检验。完全随机两因素方差分析的事后检验对于群体性质这个因素，由于它只有两个水平，因此得出主效应显著的结论后，我们知道显著的差异就是来源于这两个水平之间，因此无须进行事后检验。对于群体人数这个因素，它有三个水平，因此确定主效应后，我们需要进行事后检验确定哪些水平之间的差异是显著的。12完全随机两因素方差分析的事后检验群体人数的事后检验：处理组数量为3，处理内自由度为42，在0.05显著性水平时，q的临界值为3.44.

完全随机两因素方差分析的事后检验

小结完全随机两因素方差分析有两个主效应和一个交互作用，需要分别计算他们相对于总变异的效应值。完全随机两因素方差分

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