雙向（因子）方差分析下午好，
我進行了階乘實驗並獲得了不顯著的方差分析。
但在效果測試中，一個因素很重要。
我如何解釋結果？ 我必須考慮哪些結果是正確的？ 方差分析（概率 > f）還是效果測試？
謝謝
回复：雙向（因子）方差分析是的。
回复：雙向（因子）方差分析
非常感謝你的回答，
但我還是沒明白。
我仍然可以得出結論（方差分析不顯著）我對 TAGLIO 有顯著影響嗎？
謝謝你。
回复：雙向（因子）方差分析您可以首先刪除交互效應的交叉項並重新檢查回歸結果。 您還可以刪除主效應的 CONC 項並重新檢查回歸結果。 此時整個模型就是簡單的TAGLIO，所以F -tests 在方差分析和效果測試中必須相同。
回复：雙向（因子）方差分析這兩個測試都是正確的。 它們是兩種不同的測試。
這F - 方差分析中的測試測試整個模型. 它將完整模型（存在的所有項）與簡化模型（僅截距）進行比較。 這F比率是平均模型平方和除以平均誤差平方和。 在這種情況下可以得出結論，完整模型與使用 alpha = 0/05 的簡化模型在統計上沒有顯著差異。
這F - 效果測試中的測試測試個別條款. 它將完整模型與沒有給定項但以存在其他項為條件的簡化模型進行比較。 這F比率是（項平方和除以分子自由度）除以平均誤差。 在這種情況下得出的結論是，使用 alpha = 0.05，TAGLIO 項在統計上顯著不同於零。
