析因设计资料的方差分析SPSS操作教程及结果解读
在前一章节中，我们学习了随机区组设计资料的方差分析的SPSS操作及结果解读。现在，我们继续深入，学习析因设计资料的方差分析。本章节将主要从析因设计资料的方差分析介绍、使用条件及案例的SPSS操作演示等方面进行讲解。
一、析因设计资料的方差分析介绍
析因设计（factorial design）亦称全因子实验设计，该设计是将两个或多个试验因素的各水平进行全面组合。这样不仅可以分析各试验因素的单独效应（simple effect）和主效应（main effect），还能深入探讨因素间的交互效应（interaction）。与随机区组设计相比，析因设计具有更大的优势，因为它考虑了多个试验因素及其交互作用。
在析因设计中，最简单的情况是2×2两因素2水平的析因试验。也就是说，A因素有两个水平，B因素也有两个水平，析因试验就是要让各因素各水平之间全面交叉组合，从而形成不同的处理组。这种设计不仅效率较高，而且在处理因素较多时，需注意样本含量的充足性。
二、析因设计资料的方差分析使用条件
为了确保析因设计资料的方差分析结果的可靠性，需要满足以下条件：
1. 研究的目标（因）变量应为连续变量（计量资料）。
2. 各处理组样本（任意组内残差）均应符合正态分布。
3. 各样本的总体应满足方差齐性。
4. 涉及至少两个处理因素，且各因素至少有两个处理水平。
5. 组间组内观测值应相互独立。
三、案例的SPSS操作演示
研究背景：研究者欲研究煤含量及作用时间对细胞毒性的影响。具体地，煤含量设置为3 μg/ml和75 μg/ml两个水平，作用时间设置为6小时和8小时两个水平。将细胞随机分为四组，接受不同组合的处理，并测得处理液吸光度的值(%)。
数据录入与操作流程
1. 进入SPSS软件，进行变量视图设置。设置名称标签，如“煤”值1为3 μg/ml，值2为75 μg/ml；“时间”值1为6小时，值2为8小时；“吸光度”为因变量。
2. 进入数据视图，录入数据。
3. 进行析因设计分析。选入因变量和固定因子（如煤和作用时间），进行描述性统计和方差分析。
结果解释
SPSS将输出各种描述性统计量、交互效应、主效应等信息。重点查看交互效应和主效应的F值与P值，以判断因素间是否存在交互作用和主效应的显著性。
例如，若煤的P值小于0.05，则认为煤含量对吸光度有显著影响；而若作用的P值大于0.05，则认为作用时间对吸光度无显著影响。
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