统计学中处理因素指什么?效应指标又指什么?最好举个例子

处理因素(受试因素) 通常指由外界施加于受试对象的因素,包括生物的、化学的、物理的或内外环境的。但是生物本身的某些特征(如性别、年龄、民族、遗传特性、心理因素等)也可作为处理因素来进行观察。因此,研究者应正确、恰当地确定处理因素。一般应注意以下几点：（1）抓住实验研究中的主要因素。研究中的主要因素是按以往研究基础上(本人或他人)提出的某些假设和要求来决定的。一次实验涉及的处理因素不宜太多,否则会使分组增多,受试对象的例数增多,在实施中难以控制误差。然而,处理因素过少,又难以提高实验的广度和深度。因此,需根据研究目的的需要与实施的可能来确定带有关键性的因素。（2）找出非处理因素。除了确定的处理因素以外,凡是影响实验结果的其他因素都称为非处理因素,所产生的混杂效应也影响了处理因素产生的效应对比和分析,这些非处理因素又称混杂因素。例如上述两种不同药物治疗缺铁性贫血病人的试验,非处理因素可能有年龄、性别、营养状况等。如果两组病人的年龄、性别、营养等构成不一,则可能影响药物疗效的比较。因此设计时便设法控制这些非处理因素,只有这样才能消除它们的干扰作用,减小实验误差。（3）处理因素必须标准化。处理因素的强度、频率、持续时间与施加方法等,都要通过查阅文献和预备试验找出各自的最适条件,然后订出有关规定和制度,并使之相对固定,否则会影响试验结果的评价。如处理因素是药物,必须正确选择批号,给药途径和时间也应标准化和相对固定化。 再问： 效应指标呢？