主要效应（Main Effect）是指在统计分析中，当研究一个因素对结果的影响时，不考虑其他因素的变化，仅分析该因素本身不同水平对结果的影响。简单来说，主要效应指的是单独考察一个自变量对因变量的影响，而不考虑其他自变量。
在实验设计中，主要效应通常是指每个自变量单独对因变量的影响。例如，在一项研究中，研究者可能想要考察性别（男性、女性）对考试成绩的影响，那么性别就是一个自变量，而考试成绩就是因变量。在这种情况下，性别的主要效应就是单独分析男性和女性在考试成绩上的差异。
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主要效应有以下特点：
1. 独立性：主要效应仅考虑一个自变量的影响，不考虑其他自变量的作用。
2. 显著性：通过统计检验（如t检验、方差分析等）来确定主要效应是否显著。
3. 解释性：主要效应可以帮助研究者了解自变量对因变量的影响程度。
在数据分析中，了解主要效应对于理解实验结果和解释现象具有重要意义。然而，实际应用中，研究者还需要考虑交互效应，即多个自变量同时作用对因变量的影响。
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