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[心理统计] 交互效应是相关关系么?

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楼主
pow5562055 发表于 13-12-5 07:08:52 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
两变量有交互效应可以理解为两个变量的相关性比较强么?
沙发
5jack 发表于 13-12-5 09:17:57 来自手机设备或APP | 只看该作者
不可以。相关关系表示两个变量一起变化的程度,同方向变化或者反方向变化,不一定有直接相互影响的关系;而两变量交互作用,是指两变量相互影响,A变量出现会影响B变量作用效果,或者B变量影响A变量作用效果,两者发生了直接实质的联系。
板凳
笔为剑 发表于 13-12-5 13:36:28 | 只看该作者
不可以这样理解!
实验设计希望自变量尽量独立,也就是说自变量之间没有相关关系。
比如年龄和性别,这二者是独立的。因为不管你的年龄怎么变,性别都不会变。但如果以这二者为自变量来设计实验,常常交互作用是显著的。
地板
dajilin 发表于 13-12-5 16:23:56 | 只看该作者
本帖最后由 dajilin 于 2013-12-5 16:25 编辑

“因为不管你的年龄怎么变,性别都不会变”,这个例子好像举得牵强了,感觉容易让人理解成“一个人的性别是固定的,不会因为年龄增长而变化。”这个意思,尽管年龄和性别的确是相互独立的变量。但这不是概念的本质,因为把内涵范围缩小了。而且楼上两位领导的看法原谅我才疏学浅没太看懂……甚至还有点小不同意

我这样看的:

相关性强是用在相关性研究中,变量之间的相关性大小,仅仅是变量本身之间看有没有互相影响,比如A factor和B factor,A的变化会因为B变化而受到影响,就说明他们之间有相关关系,另一个定义——“一个变量会随着另一个变量变化”,呈现一种类似函数形式,但只是大致上的函数,所以才有了“回归”的概念

交互作用显著的定义和相关性强的定义很类似,是说:“当一个自变量的效果在另一个自变量的每一个水平上不一样时,我们就说存在着自变量的交互作用。 ”

有个细微的区别,在“的效果”上。交互作用属于“析因实验”里的,找主效应,找交互效应什么的,不同的factor是自变量,另外还必须有因变量 。当自变量A对应的因变量,因为自变量B的变化而变化了,就说AB之间有交互作用。

综上——

相关:“AB两变量数据之间直接比,没有因变量”
交互:“A因素对因变量的影响,会因B因素的变化而变化,必须有因变量参与”

尽管两个概念都能画出“八叉”图,但是意思是不一样的。嗯,欢迎有逻辑,有证据的批斗
5#
苏洛潇 发表于 13-12-5 22:19:42 | 只看该作者
5jack 发表于 2013-12-5 09:17
不可以。相关关系表示两个变量一起变化的程度,同方向变化或者反方向变化,不一定有直接相互影响的关系;而 ...

个人觉得你的回复有个小问题,相关不一定是同方向或者相反反向的变化,这个说法的前提是,两变量之间是直线性关系,但是也存在曲线相关哦。
6#
苏洛潇 发表于 13-12-5 22:23:23 | 只看该作者
dajilin 发表于 2013-12-5 16:23
“因为不管你的年龄怎么变,性别都不会变”,这个例子好像举得牵强了,感觉容易让人理解成“一个人的性别是 ...

求问:相关的“八叉图”是什么呀?
我只知道散点图
7#
五妖妖 发表于 13-12-6 15:01:34 | 只看该作者
相关可以是由于第三变量导致同时共变,两个变量相关并不一定是“直接”的。

作图看可以直观地发现不同:
相关的横轴竖轴分别为X、Y变量,看XY变量有没有共变的趋势。
交互作用则是以因变量为竖轴,以因素A为横轴,看因素B随着因素A的变化在因变量上的变化。

笔版的性别和年龄的例子我反而觉得证明的角度很巧妙:性别和年龄本身是独立的,它们常常用于二因素设计,由此推出它们之间的交互作用自然就跟相关是完全两回事。这样讲解让我一下就理解到了两者的不同之处。

更深层的含义还不懂,暂时也没有这样的能力,先加油初试吧~
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