系統分量模型即固定效應模型，亦稱系統方差分量模型、方差分析模型I。“隨機效應模型”的對稱。主效應和互動效應都是常數的方差分析模型，描繪因子水平可以完全控制的析因試驗。如，對於化學反應，因子A——催化劑種類，B——反應時間等。其水平在完全控制之下時，或為制定化學分析標準，參與提供數據的實驗室（因子A）為事先選定時，相應的因子效應便是固定效應。
基本介紹
- 中文名：系統分量模型
- 別名：固定效應模型
- 屬性：統計學術語
相關概念,
相關概念
隨機效應模型
亦稱隨機方差分量模型、隨機因子方差分析模型、方差分析模型II。主效應或互動效應部是隨機變數的方差分析模型，描繪各因子水平都是隨機選取的方差分析模型。對於隨仉效應模型，所考慮的因子和各因子水平的數目是確定的，但是各因子的各水平在試驗中是隨機選取，故各水平的效應是隨機變數。
方差分量模型
“隨機效應模型”和“混合效應模型”二者的統稱。對於這類模型，被觀測變數Y的總方差，等於各種因子效應（包括互動效應）的方差——方差分量之和，因此稱做方差分量模型。方差分量模型的統計推斷，主要是方差分量的估計和檢驗。
系統分組模型
亦稱多層分組模型、套分組模型。多因子析因試驗的因子劃分為不同級別，並且按因子的級別依次進行分組的方差分析性型。對於有些多因子析因試驗，各因子是“平等”的，對於系統分組模型則不然，選取因子水平時，首先選定一級因子的水平，然後再根據一級因子的水平選取二級因子的水平……依此類推。例如，研究各種催化劑（因子A）和溫度（因子B）對某化工產品收率Y的作用，A為一級因子，B為二級因子。因為不同催化劑（A的不同水平）往往要求不同的溫度（B的不同水平），故B的水平要按A的水平來選取。
