处理效应，主效应怎么区分啊？

处理效应，主效应怎么区分啊？能举例说明吗？

朱滢书上讲完全随机设计时有一个例子，是教学方法、教龄与学生学习效果间的关系。我现在手头没书，记忆中是这样的：
          如果是写实验报告的话，要先有原始数据，整理好后，按照朱滢书上的画个四格表。判断主效应的时候是看边缘值，假设因素A的两个水平分别在因素B的两个水平的边缘值为16、18，而四格表里因素Aa1在因素B的两个水平上分别为7、8，因素Aa2在因素B的两个水平上分别为9、10，此时16<18,7<8,9<10,可大致判断因素A在学生学习效果上有主效应。同理可判断因素B。若做出精确判断的话要用方差分析，看是不是有显著差异，若有表明有主效应。
          大致判断是否有交互作用时，可根据朱滢书上的画图，若两线平行，则无交互作用；若相交则有交互作用。精确判断时也要用方差分析，这里你可以看统计书好像是第13张，多因素方差分析，书上讲得比较详细，我记得不太清，而且这个也不好描述。
         总的来说，主效应是看因素A、B、C...分别对因变量有无影响；接着要判断有无交互作用，若有，要看简单效应。比如在两因素完全随机设计中，若因素AB有交互作用，要看因素A的两个水平在因素Bb1水平上的变化，或是在b2水平上的变化，这叫简单效应。
         应该就是这样的，这部分容易记混，建议在心理科学上找份论文，自己根据上面的数据算一下，应该会好一些。你自己看看比照书看一下吧，我没有书记得不是很清楚，不知道你想要的答案是不是这个...

我很郁闷，说了好多好多，谁知道没发成功。算了，LZ还是看朱滢书上讲的完全随机设计那部分还有统计上好像第13章多因素方差分析。多好的表现机会啊，就这么痛失了，呜呜....

总的来说吧，主效应就是看因素ABC分别对因变量有无影响，用方差分析差异显著表明有主效应

进而看有无交互作用，也是方差分析，有的话在分析简单效应

简单效应是指比如因素A的两个水平在因素B一个水平上的变化，这是简单效应

交互作用是看A×B的方差分析，这个统计上有

有了交互作用才能分析简单效应。如果初步分析是否有交互作用可用朱滢书上的图来说明，平行的话就无交互作用，相交就有交互作用，这只是初步分析，到最后还是得方差分析

不知道是不是LZ想知道的，这个这样子说说不清楚，我表达不怎么好，LZ看书可能会清楚些

咦，我以为刚刚没发成功呢