关于交互作用和主效应的关系，我们需要深入 探讨一下。
话不多说，今天这篇文章来讨论看看什么情况下要分析交互作用，什么情况下要分析主效应？
我们通过实验来说哈~
■??研究目的：检验男女所扮演的社会角色是否会引起这种刻板印象。即女人比男人更强调共享（即无私和关心别人），但不强调果断和追求成功（即自信和控制欲）。
■?实验设计：采用2×3的实验设计。第一个自变量是被描述者的性别：男性或女性。第二个自变量是被描述者的社会角色：无固定职业者、全职雇员和全职家务者。
■??被试任务：实验者要求大学生对一个人（目标对象）进行简单描述，并对其在18个特质上进行评分。
? ? ?得分高的目标对象表现为更具果断和追求成功型的特征，而得分低的则表现为更具共享型特征。
■?实验结果：

图中的非平行线表明实验结果出现了交互作用：
? 男性和女性目标对象得分的差异会随社会角色的变化而变化。
? 对于无固定职业者，女性目标对象被认为更不果断和更不追求成功。
? 对于全职雇员，女性与男性目标得分相当，而且也均与男性在无固定职业者角色中的得分差不多。
? 对于全职家务者，女性和男性的得分也差不多，而且均与女性在无固定职业者角色中的得分差不多
? 从这三个结果可知，如果你被雇佣了你就被认为更具果断和追求成功（且更像一个男性），而如果你是做家务的，你就会被认为更不果断和更不追求成功（且更像一个女性）

■??结果分析的思路趴
1.???在这个实验中，我们可以发现三个可能的系统变异来源：目标对象的性别主效应、社会角色主效应以及目标对象性别和社会角色的交互作用。
如何根据显著性检验的结果来解释主效应和交互作用？在复合设计以及其他设计中，一个统计显著性效应表明虚无假设为真的概率低于5％
2.???在检验了交互作用之后，研究者可以考虑各自变量的主效应。
根据研究结果的平均数，我们可以计算目标对象性别的主效应。男性目标对象平均数为54.0，而女性目标对象平均数为49.0（不考虑社会角色）。
经f检验，针对目标对象性别的主效应的概率值为p＝.0005。因此，目标对象性别主效应在统计上具有显著性意义
无固定职业者的社会角色主效应的平均数为52.5、全职雇员为57.5，而全职家务者为44.5（不考虑性别）。社会角色主效应在统计上具有显著性意义（经f检验，p＝.0005）

■??当主效应和交互作用都显著的时候需要结合起来解释结果
根据目标对象性别主效应具有统计显著性意义这一结果，我们可以说男性被认为比女性更果断、更乐于追求成功。
我们就知道这种情况只有在无固定职业者社会角色条件下是符合的。对于全职雇员和全职家务者，男性和女性之间没有差别
总之，当实验结果出现交互作用时，我们在解释主效应时应谨慎
■??主效应和交互作用分析图解

1.存在交互作用的数据分析
? ? ?一旦我们确定了两个自变量之间存在显著性的交互作用，那么我们还有必要更精确地分析交互作用的来源。
? ? ? 简单主效应是指一个自变量在另一自变量某一水平上的效

应。当在一个简单主效应中要比较三个或三个以上平均数两两之间的差异时，平均数的两两比较可 助分析简单主效应的来源。
? ? ? 交互作用得到了充分的分析，研究者就可以考查每一自变量的主效应。然而，当交互作用显著时，主效应就显得不那么重要了。
? ? ?但是，在实际研究中也确实存在同时关注交互作用和主效应的情况
2.不存在交互作用的数据分析
? ? ?如果对复合设计结果的分析表明交互作用不显著，那么下一步就是确定主效应是否显著。
? ? ?主效应的来源可通过平均数的两两比较，也可以运用置信区间比较两个平均数
■??重点墨迹趴
1.?? 主效应和交互作用两者不是互斥关系，交互作用显著的时候，主效应可以显著也可以不显著
2.?? 原则上我们是先看交互作用是否显著，再去看看主效应是否显著的
3.?? 交互作用的进一步分析是简单效应，主效应的进一步分析是事后比较~

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