Làm thế nào để giải thích tương tác bậc thấp hơn khi tương tác bậc cao là đáng kể?

8

Tôi có một câu hỏi về việc giải thích các thuật ngữ tương tác bậc thấp với sự có mặt của hiệu ứng tương tác bậc cao đáng kể.

Giả sử tôi có thiết kế 2 (yếu tố ) 2 (yếu tố ) 2 (yếu tố ) trong đó tương tác bậc cao nhất ( ) là đáng kể và thời hạn tương tác bậc thấp hơn ( ) cũng có ý nghĩa Có phải tương tác đáng kể làm cho tương tác không thể giải thích được (giống như cách các hiệu ứng chính được biểu hiện không thể giải thích được khi có sự tương tác đáng kể)? $A$ $\times$ $B$ $\times$ $C$ $A\times B\times C$ $A\times B$ $A\times B\times C$ $A\times B$

Trong trường hợp này, tôi có nên chạy một bộ so sánh sau hoc / theo kế hoạch để kiểm tra các điều kiện khác nhau khác nhau như thế nào không?

anova interaction

— chl
nguồn

7

Không phải là các tương tác bậc thấp hoặc hiệu ứng chính hoàn toàn không thể giải thích được khi có tương tác bậc cao hơn. Đó là sự giải thích của họ là đủ điều kiện. Ví dụ, hiệu ứng chính của A chỉ có nghĩa là về tổng thể, trong phạm vi IV bạn đã chọn, các mức của A khác nhau; nhưng độ lớn, hoặc có thể là hướng của sự khác biệt thực sự khác nhau giữa các biến khác. Vì vậy, không hoàn toàn không thể giải thích, chỉ cần đủ điều kiện. Sau khi nghiên cứu dữ liệu bạn có thể thấy bạn thực sự tin rằng có tác dụng chính nói chung chỉ khác nhau về cường độ. Hoặc, bạn có thể thấy rằng hiệu ứng chính chỉ tồn tại trong một phạm vi điều kiện hạn chế.

Trong trường hợp của bạn Bạn có tương tác AxB và cường độ tương tác phụ thuộc vào C. Có thể hướng đi cũng vậy nhưng điều đó tương đối khó xảy ra. Tương tác AxB mà bạn có gợi ý cách kiểm tra ba cách. Tạo 2 ô tương tác AxB 2x2, một ô ở mỗi cấp C. Tương tác 3 chiều của bạn cho bạn biết rằng sự khác biệt trong hai ô tương tác này đáng chú ý.

— John
nguồn

Nó lưu ý rằng việc giải thích một hiệu ứng chính trong sự hiện diện của một tương tác phụ thuộc vào loại tổng bình phương được tính toán. Như John Fox lưu ý , các hình vuông loại II tuân theo tỷ lệ cận biên và cho rằng các tương tác mà hiệu ứng chính là cận biên bằng không. Như vậy, chúng không có ý nghĩa khi tương tác khác không.

— Marcus Morrisey

@john Cảm ơn bạn đã giải thích. Nó rất hữu ích.

Vâng, điểm tốt Marcus. Để thực sự diễn giải sự tương tác, bạn cần loại bỏ các hiệu ứng chính. Có thể là một ý tưởng tốt để đề cập rõ ràng rằng một âm mưu tương tác sẽ loại bỏ những âm mưu tương tác. Nếu tôi có một thời gian sau để cập nhật câu trả lời, tôi có thể thêm cách thực hiện. Lưu ý rằng tôi chỉ thảo luận về hiệu ứng chính để đưa ra một bối cảnh đơn giản hơn để thảo luận về các tương tác đơn hàng ít hơn.

— Giăng

0

Bạn có thể muốn chạy hai ANOVAs 2 chiều, một cho mỗi cấp độ của biến C. Cách tiếp cận đó sẽ cho phép bạn xem xét các hiệu ứng tương tác hai chiều "đơn giản" không bị ảnh hưởng bởi tương tác 3 chiều. Vì có tương tác 3 chiều có ý nghĩa thống kê, chúng tôi hy vọng rằng hai tương tác 2 cách đơn giản sẽ không giống nhau.

— Joel W.
nguồn

1

Tại sao bạn lại làm vậy?

— Giăng

Tôi đã cố gắng làm rõ để trả lời câu hỏi logic của bạn, @John.

— Joel W.

1

OK, nhưng tôi nghĩ những gì bạn thực sự nói là nhìn vào hai tương tác bậc thấp hơn để xem chúng thay đổi như thế nào. ANOVAs riêng lẻ của hai tương tác sẽ không cho bạn biết chúng khác nhau, đó là những gì tương tác 3 chiều dành cho. Ví dụ: nếu bạn thấy rằng hai cách có ý nghĩa ở một cấp độ C và không phải là hai cấp độ khác, bạn không có thông tin mới, chỉ là các thử nghiệm mới. Để làm rõ, chỉ có 3 cách cho bạn biết rằng sự khác biệt về ý nghĩa là khác nhau và bạn đã có điều đó. Bạn thực sự chỉ cần nhìn vào chúng.

— Giăng