视频链接：https://tv.sohu.com/v/cGwvOTA1Mjg2NS84MTI4MjUxMC5zaHRtbA==.html
多因素与单因素方差分析区别
共同点：
- 单因素和多因素因变量都只有一个
不同点：
- 单因素的自变量只有一个
- 多因素自变量不止一个，多个因素同时研究
多元方差分析
因变量的个数大于一个
- 例如，学习方式对语文成绩和数学成绩的影响
操作方式
单因素方差分析：【分析——比较均值——单因素】
多因素方差分析：【分析——一般线性模型——单变量】
【若显著，则 Sig. < 0.05】
主效应
主要的影响因素，是否能够显著影响因变量
- 例如，仅仅考虑【学习方式】对【学习成绩】的影响
交互效应
两种因素的组合会的得到不同的结果，说明这两种因素的交互效应是显著的
例如，【初级学习水平*内隐】 与 【高级学习水平*内隐】导致的【学习成绩】差异大
若有N个因素，则可直接看N个因素的组合，若交互效应为显著，则说明每个因素的变化都会对结果造成影响
简单效应分析
若主效应和交互效应结果是显著的，需进行简单效应分析，从而看出N个因素之间具体是怎么样的显著
【需要自行编程】若主效应和交互效应均不显著，则可说明测试的因素均对结果不造成影响——所以不需要做简单效应分析