SPSS如何做三因素三水平有交互作用正交试验的方差分析？

今天宠物迷的小编给各位宠物饲养爱好者分享三水平交互作用的宠物知识，其中也会对SPSS如何做三因素三水平有交互作用正交试验的方差分析？(spss四因素三水平正交设计)进行专业的解释，如果能碰巧解决你现在面临的宠物相关问题，别忘了关注本站哦，现在我们开始吧！

SPSS如何做三因素三水平有交互作用正交试验的方差分析？

使用L27 (3) 13正交表,在spss进行分析时,先把表头全部列上,但是有两个A*B、A*C、B*C和A*B*C,那么我在单因素分析对话框里,把除A,B,C外的所有交互作用（误差列没选）都选在固定因子框内进行分析。 模型对话框内把所有表头选上,类型：主效应,其他选项没怎么动过,保持默认值状态,最后出来结果却是分别显示两个A*B,B*C,A*C的显著性等结果,你这样操作不对。 简介 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加。 SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。

求助spss分析四因素三水平正交试验 方差分析

多因素方差分析
菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量
将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框
点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，
设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok
统计专业研究生工作室为您服务

四因素三水平正交试验设计

我在这只想建议你用均匀实验设计的方法来做实验，做出结果之后再用正交设计的方法去凑数据。这样省时省力，还少了很多麻烦。

四因素三水平正交试验是什么？

假设三因素为a、b、c，四水平为1、2、3、4,则需要16次组合 a b c 1 1 1 1 2 2 1 3 3 1 4 4 2 1 2 2 2 1 2 3 4 2 4 3 3 . 如下：有3个因数，它们的水平数都是4。因为没有为3个因数，4个水平数的正交表，我们可以考虑用相等水平数，找测试用例个数最少而因数略大于3的正交表。 当析因设计要求的实验次数太多时，一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中，选择一部分有代表性水平组合进行试验。因此就出现了分式析因设计，但是对于试验设计知识较少的实际工作者来说，选择适当的分式析因设计还是比较困难的。 正交表具有以下两个特点。 正交表必须满足这两个特点，有一条不满足，就不是正交表。 1、每列中不同数字出现的次数相等。这一特点表明每个因素的每个水平与其它因素的每个水平参与试验的几率是完全相同的，从而保证了在各个水平中最大限度地排除了其它因素水平的干扰，能有效地比较试验结果并找出最优的试验条件。 2、在任意2列其横向组成的数字对中，每种数字对出现的次数相等。这个特点保证了试验点均匀地分散在因素与水平的完全组合之中，因此具有很强的代表性。 以上内容参考：百度百科-正交表

四因素三水平正交试验设计

我在这只想建议你用均匀实验设计的方法来做实验，做出结果之后再用正交设计的方法去凑数据。这样省时省力，还少了很多麻烦。

方差分析中两因素主效应差别不显著,但却有显著的交互作用,怎么分析

很正常，在两因素以上的方差分析上，首先看交互作用，交互作用显著，就进行简单分析，交互作用不显著，才能看主效应。总之，交互作用优先考虑。 一个因素各个水平之间反应量的差异随其他因素的不同水平而发生变化的现象。它的存在说明同时研究的若干因素的效应非**。交互作用的效应可度量一个因素不同水平的效应变化依赖于另一个或几个因素的水平的程度。 扩展资料： 存在交互作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。 如果所有单元格内都至多有一个元素，则交互作用无法测量，只能不予考虑，最典型的例子就是配伍设计的方差分析。 表示方法：A×B、A×B×C等 计算方法：分手动计算和计算机软件计算，如SPSS。 实验设计方法中交互作用表示当两种或几种因素水平同时作用时的效果较单一水平因素作用的效果加强或者减弱的作用。 交互作用是研究中必须考虑的因素。正交试验设计中，有专门的列指标表达交互作用。 参考资料来源：百度百科--交互作用

3因子doe实验中为什么3因子交互作用比主效果占的比例还大

说明交互作用是非常显著的，二因子的数据拟合应该加上交互作用，毕竟也就只有一个。