主效应（main effect）

在有一个或多个因素（自变量）的多水平实验中，单独一个因素在其水平变化时对因变量的影响效果。在单因素实验中，就直接称因素效应或处理效应。在多因素实验中，有主效应与交互效应之分。在模型中，主效应是因素各水平的平均数与总平均数之差。如在完全随机化析因设计中，若因素\(A\)有\(p\)个水平，因素\(B\)有\(q\)个水平，其模型可写成\(Y_{ijk}=\mu+(\mu_{i \cdot}-\mu)+(\mu_{\cdot j}-\mu)+(\mu_{ij}-\mu_{i \cdot}-\mu_{\cdot j}+\mu)+(Y_{ijk}-\mu_{ij})=\mu+\alpha_i+\beta_j+(\alpha\beta)_{ij}+e_{k(ij)}(i=1,2,\cdots,p; j=1,2,\cdots,q;k=1,2,\cdots,n)\)这里\(\alpha_i(i=1,2,\cdots,p)\)与\(\beta_j(j=1,2,\cdots,q)\)都是主效应，而\((\alpha\beta)_{ij}\)是交互效应。参见“交互效应”。