含义

简单效应

当一个因素如何起作用要受到另外一个因素的影响时，便说明两因素的交互作用显著。当交互作用显著时，我们便可以进一步检验简单效应，即验证一个因素的不同水平在另一个因素的某个水平上的效应。

举个例子：

A教学法对聪明的人有用，对普通人无用；而B教学法对普通人有用，而对聪明的人无用。这个时候，教学法（A/B）如何起作用要受到人（普通人/聪明人）的影响，我们就可以说，这两个变量出现了显著的交互作用。

之后使用简单效应进行检验，得出结论：

聪明人，接受A教学法和B教学法后的成绩差异；

普通人，接受A教学法和B教学法后的成绩差异；

接受A教学法，聪明人和普通人的成绩差异；

接受B教学法，聪明人和普通人的成绩差异；

我们可以看到，当固定一个因素在某水平上，检验另外一个因素不同水平的差异就是简单效应检验。

简单简单效应

理解了简单效应，下一步就可以类比理解简单简单效应。

当实验有三个因素时，并且三因素的交互作用显著，说明一个因素如何起作用要受到另外两个因素的制约。想知道到底如何影响，我们便可以进行简单简单效应分析，即指一个因素的不同水平在另外两个因素结合的某个处理上的效应。

操作

SPSS里没有提供对话框可以直接检验简单效应和简单简单效应，不过可以通过其中的句法编辑器实现。

由于不同的实验设计有不同的句法，这篇文章就先跟大家分享一下，在SPSS里，如何通过句法编辑器实现被试内设计（重复测量）的简单效应与简单简单效应检验。

重复测量中简单效应分析操作

1.1 打开数据，本例是2*2的被试内数据，A因素和B因素分别有两个水平。

1.2 点击【一般线性模型】——【重复测量】，先看检验两因素的交互作用是否显著。

1.3 定义被试内因素名称和水平，生成被试内变量，进行方差分析。其他选项可按需选择。

1.4 方差分析结果，找到我们需要的一栏数据，结果显示，A因素和B因素的两因素交互作用显著。因此我们进一步进行简单效应分析，观察两变量之间是如何相互制约的。

1.5 点击【文件】——【新建】——【语法】，启动SPSS中的句法编辑器。

1.6 在句法编辑器中输入下列语句，并运行。

MANOVA A1B1 A1B2 A2B1 A2B2

    /WSFACTORS=A(2) B(2)

    /PRINT=CELLINFO(MEANS)

    /WSDESIGN

    /DESIGN

    /WSDESIGN=A WITHIN B(1) 

                          A WITHIN B(2)

1.7 各语句的含义如下图所示，输入完成后运行。

1.8 部分结果如下图所示。结果表明，在B(1)水平上，A因素无显著差异。而在B(2)水平上，A因素两水平值有显著差异。结合前面每种处理下描述性统计结果，具体可知差异的方向。

若是想探究B因素分别在A(1)和A(2)水平上的差异，同理，可输入：

/WSDESIGN=B WITHIN A(1)

                       B WITHIN A(2)

重复测量中简单简单效应分析操作

2.1 打开数据，本例是2*2*2三因素的被试内数据，H因素、color因素和local因素各有两个水平，一共八种处理。

2.2 点击【一般线性模型】——【重复测量】，进行重复测量分析，先看检验三因素的交互作用是否显著。

2.3 方差分析结果，找到我们需要的一栏数据，结果显示，H因素、color因素和local因素的三因素交互作用显著。因此我们进一步进行简单简单效应分析，观察三量之间是如何相互制约的。

2.4 点击【文件】——【新建】——【语法】，启动SPSS中的句法编辑器。在句法编辑器中输入下列语句，并运行。

MANOVA H1_color1_local1 H1_color1_local2 H1_color2_local1 H1_color2_local2 H2_color1_local1 H2_color1_local2 H2_color2_local1 H2_color2_local2

    /WSFACTORS=H(2) color(2) local(2)

    /PRINT=CELLINFO(MEANS)

    /WSDESIGN

    /DESIGN

    /WSDESIGN=

                H WITHIN color(1) WITHIN local(1)

                H WITHIN color(1) WITHIN local(2)

                H WITHIN color(2) WITHIN local(1)

                H WITHIN color(2) WITHIN local(2)

2.5 各语句的含义如下图所示，输入完成后运行。

2.6 部分结果如下图所示。结果表明，在color(2)和local(1)的处理下，H的水平有显著差异。而在color(2)和local(2)的处理下，H因素的两水平无显著差异。结合前面每种处理下描述性统计结果，具体可知差异的方向。

易知，多因素的简单简单效应检验可以有很多个，可根据理论假设与研究兴趣选择检验某因素在其余因素固定在某个水平时的差异。

例如，若是想探究color因素在H(1)和local(2)处理下的差异，可输入：

/WSDESIGN=color WITHIN H(1) WITHIN local(2)

重复测量中的简单效应与简单简单效应的分析方法大概就是这些啦，大家可以根据因素水平进行灵活的变换。

以上就是本节的全部内容，请大家多多练习~