主效应分析确实属于统计学方法的一种。具体而言，主效应是指在特定条件下，一个自变量对因变量的影响，不考虑其他变量的交互作用。简单来说，就是研究单一变量对结果变量的影响。

举个例子，假设我们研究健康状况（变量C）对老年人做决策时情绪的影响（因变量B）。在这一研究中，健康状况是自变量A。主效应分析会告诉我们，不论决策是否与健康相关（变量C的不同取值），健康状况较好的老年人比健康状况较差的老年人在做决策时表现出更积极的情绪。

进一步分析，假设我们引入另一个变量，比如决策内容的难易程度（变量D），那么主效应分析可以揭示，在决策内容难易程度不同的情况下，健康状况对老年人情绪的影响是否一致。如果结果显示健康状况对情绪的影响在不同难易程度的决策中保持一致，那么我们可以认为健康状况对情绪的主效应显著。

主效应分析在社会科学、医学和行为科学等领域有着广泛的应用。它可以帮助研究者识别单一因素对结果变量的直接影响，为制定政策和干预措施提供有力的数据支持。

通过这种方法，研究者能够更深入地理解各个因素如何独立地作用于结果变量。这对于解释复杂现象、设计有效的干预措施以及制定科学的决策具有重要意义。

主效应分析不仅适用于定量研究，也可以在定性研究中发挥作用。通过结合统计分析和定性分析，研究者可以更全面地理解变量之间的关系。