完整指南：如何报告双向方差分析结果

双向方差分析用于确定已分成两个变量的三个或更多独立组的平均值之间是否存在统计显着差异。

在报告双向方差分析的结果时，我们始终使用以下一般结构：

• 自变量和因变量的简要描述。
• 两个自变量之间是否存在显着的交互作用。
• 两个自变量是否对因变量有统计上显着的影响。

这是我们可以使用的确切措辞：

进行双向方差分析来分析[自变量1]和[自变量2]对[因变量]的影响。

双向方差分析揭示了[自变量 1] 和 [自变量 2] 的影响之间是否存在统计上显着的交互作用（F（df 交互作用，df 内）= [F 值]，p = [p-价值]）。

简单的手效应分析表明，[自变量 1][有或没有]对[因变量]有统计上显着的影响（p = [p 值]）。

简单的手效应分析表明，[自变量 2][有或没有]对[因变量]具有统计显着性影响（p = [p 值]）。

以下示例展示了如何在实践中报告双向方差分析的结果。

示例：报告双向方差分析的结果

植物学家想知道不同程度的阳光照射和浇水频率是否会影响植物生长。她种下了 40 颗种子，让它们在不同的阳光照射和浇水频率条件下生长一个月。

然后，她进行双向方差分析，以确定阳光照射和浇水频率是否影响植物生长。

下表显示了双向方差分析的结果：

以下是报告双向方差分析结果的方法：

进行双向方差分析来分析浇水频率和阳光照射对植物生长的影响。

双向方差分析显示，浇水频率和阳光照射的影响之间不存在统计学上显着的交互作用（F(3,32) = 1.242，p = 0.311）。

简单的手部效应分析表明，浇水频率对植物生长没有统计学上的显着影响（p = 0.975）。

简单的手部效应分析表明，阳光照射对植物生长具有统计学显着影响（p < 0.000）。

要记住的事情

在呈现双向方差分析结果时，请记住以下几点：

1. 必要时使用描述性统计表。

• 提供一个描述性统计表可能会有所帮助，该表还显示每个治疗组中值的平均值和标准差，以便让读者更完整地了解数据。

2. 如有必要，对 p 值进行舍入。

• 通常，为了简洁起见，方差分析结果中的总体 F 值和所有 p 值都会四舍五入到小数点后两位或三位。
• 无论您选择使用多少位小数，只要在整个报告中保持一致即可。

其他资源

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