研究三项因素

三因素方差分析（又称“三因子方差分析”）可决定一个反应如何受到三项因素的影响，例如：

•治疗与对照

•男性与女性

•低剂量与高剂量预处理

本示例中三项因素各有两个水平，因此有2x2x2 = 8个不同的治疗组。该图表可能有助于理解。

 

七个零假设

三因素方差分析检验七个零假设，因此报告七个P值。是，七个！三因素方差分析非常复杂。

三个P值检验主要效果：

•零假设1：平均而言，男性和女性的测量值相同。所以该P值比较上面的红色立方体和蓝色立方体。

•零假设2：平均而言，治疗组和对照组的测量值相同。该P值比较上面的条带立方体和实心立方体。

•零假设3：平均而言，采用低剂量或高剂量预处理时，测量值相同。该P值将深色立方体与上面的浅色立方体进行比较。

其中三个P值检验双因素交互，以及一个P值检验三因素交互。以下是零假设：

•零假设4：汇总男性和女性，低剂量和高剂量预处理的治疗效果与对照相同。

•零假设5：汇总治疗和对照，低剂量和高剂量预处理对男性和女性的影响相同。

•零假设6：汇总低剂量和高剂量预处理，男性和女性受试者治疗与对照的效果相同。

•零假设7：所有这三项因素之间不存在三因素交互。这很难理解。