严重求教！方差分析 回归分析 结果对比

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实验法，分6组，自变量xi，i=1,2,3;自变量yj，j=1,2; 因变量Z；
先做方差分析，做交互效应图，进行组间多重比较，各组均值有显著差异，M2>M3>M1>M4>M6>M5;
建立回归方程，Z=b0+b1* xi + b2 * yj  + b3 *xi*yj + e ,  对于偏回归系数b1， 出现B3>B1>B2>B5>B6>B4；
各位大侠，我是否可以根据偏回归系数来说明自变量xi 对因变量的作用大小？
但方差分析的均值比较结果又说明了什么呢？仅仅是表明组间存在差异（而不能根据均值说明自变量对因变量的“贡献”差异）吗？

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关键词：方差分析 回归分析 回归系数 回归方程 各位大侠 回归分析 实验法 因变量 自变量

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问题：
类别变量进行回归分析？哑变量？分析交互效应？
完全被试间实验？
比较大小，可以在完全标准化情况下，表示在控制其他变量情况下，自变量对因变量的影响大小。
猜测：方差分析与回归分析结果差异可能在哑变量的编码存在差异？
这个没看到具体资料，真心说不好。
good luck!

zlgsx 发表于 2012-5-14 10:14
问题：
类别变量进行回归分析？哑变量？分析交互效应？
完全被试间实验？

对刺激材料做了相应处理，被试是按Likert 7 分别对自变量和因变量勾选的，并不直接按均值一分为二。
不是哑变量。X 和 Y 之间存在（UNAVOA验证过）交互效应，当然，也符合理论假设。
被试随机分配到6个组中的任意一组，额满为止。组间设计。
直觉上，方差分析只能验证组间是否存在差异，即实验操控后的结果会不同，但不能比较那个变量影响更大。
回归分析应可以根据标准化回归系数进行比较变量的不同作用。
如果不能这么处理，大侠们，除了SEM，别的还有什么高招么？

comeinman 发表于 2012-5-14 13:11
对刺激材料做了相应处理，被试是按Likert 7 分别对自变量和因变量勾选的，并不直接按均值一分为二。
不是 ...

两个变量，变量X3个水平，变量Y2个水平，6个水平的结合，这个应该是完全被试间实验吧？
我如果没记错，回归分析是处理的数据类型：自变量和因变量都是连续变量，
楼主的描述，看起来X、Y变量是类别变量，或者连续数据人为的类别变量？
不同变量之间作用比较，这个要看变量的数据类型的，然后再标准化结果分析吧，