深入理解重复测量中的简单效应与简单简单效应
在实验设计中，当我们探讨一个因素如何影响结果时，可能需要考虑另一个或多个因素的影响，这便是交互作用的体现。当两个或更多因素的交互作用显著时，我们便能进一步剖析简单效应，即在特定因素水平下，另一个因素不同水平的效果如何。
简单效应示例
想象这样一个例子：教学方法A对聪明的学生和普通学生有着截然不同的效果，而方法B反之。两者之间的交互作用意味着，教学法如何有效取决于学生的类型。为了揭示这种影响，我们可以进行简单效应分析，比如比较:
通过固定一个因素，考察另一个因素在不同水平下的效果，即为简单效应检验。
简单简单效应的扩展
当实验涉及三个因素时，如H、color和local，且三者之间存在显著交互作用，我们需要理解一个因素如何在其他两个因素的特定组合下产生影响。这时，我们需要进行简单简单效应分析，即确定一个因素在特定color和local水平下的效果。例如：
多因素的简单简单效应分析允许我们根据研究目标，探究各因素在特定条件下的独立作用。
操作实践
在SPSS中，虽然没有现成的对话框来直接检验这些效应，但可以通过句法编辑器来实现。对于被试内设计（重复测量），以下步骤提供了操作指南：
通过这些步骤，我们可以深入理解并应用重复测量中的简单效应和简单简单效应，从而更准确地揭示变量间的复杂关系。实验设计的灵活性和细致分析将有助于我们揭示出更深层次的科学洞察。