Interpretar correctamente múltiples interacciones significativas y efectos principales- JMP<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Mi análisis produjo la siguiente tabla de valores p. He llegado a algunas conclusiones basadas en los resultados, pero no estoy seguro de estar en el camino correcto dadas las múltiples interacciones significativas y los efectos principales, específicamente si he llegado demasiado lejos.
Los resultados preliminares de este estudio indican que el contenido de sólidos solubles y la gravedad específica diferían entre años, cultivares y ubicaciones, pero para SSC la diferencia en la ubicación dependía del año. La acidez titulable difirió entre los cultivares y las ubicaciones, y la diferencia en las ubicaciones también dependió del año. El pH del jugo y los taninos totales difirieron entre años y cultivares. Una variación significativa en los factores anuales podría explicar las interacciones observadas para SSC y TA (Tabla 3; Figura 1).
PARA QUE QUEDE CLARO, NO ESTOY BUSCANDO CONSEJOS SOBRE LOS VALORES DE P O LA INTERPRETACIÓN, SINO MI CAPACIDAD PARA SACAR CONCLUSIONES DADA LA SIGNIFICACIÓN O LA FALTA DE LAS INTERACCIONES Y LOS EFECTOS PRINCIPALES.
1) Para SSC, volví a ejecutar el modelo eliminando la interacción Cultivar*Ubicación ya que era insignificante (p = .149, a = 0.05), y la interacción Año*Cultivar se volvió insignificante. Entonces, ¿era correcto llegar a la conclusión de que los efectos principales (Año, Cultivar y Ubicación) eran significativos, pero que el efecto de la Ubicación dependía del Año? creo que lo soy
2) Para TA, seguí los mismos pasos que SSC y llegué a la misma conclusión en el sentido de que el efecto de la ubicación dependía del año. Sin embargo, en este caso, el efecto principal de Year en realidad nunca fue significativo como lo fue para SSC (p = 0.567 vs. p = 0.0004). ¿Sigue siendo buena mi conclusión?
Gracias de antemano por cualquier aporte!!!
Re: Interpretar correctamente múltiples interacciones significativas y efectos principales- JMPTravis,
De acuerdo, no comentaré sobre los valores p.Como Kevin señaló, ese es un tema candente en este momento.Sin embargo, tal vez esto lo ayude con la comprensión general de las interacciones y los significados del efecto principal.
Efecto principal para NACL significativo:
La interacción significativa muestra que el tamaño del efecto NACL depende del nivel de un segundo factor. NACL sigue siendo importante y aún más importante cuando el nivel azul del segundo factor está en juego.
También podría tener una interacción de "cruce" en la que el efecto principal no muestre importancia por sí mismo pero sí una gran importancia (en direcciones opuestas) según el nivel de los factores que interactúan.Entonces, en ese caso, el factor de "efecto principal", aunque "no estadísticamente significativo" en el modelo, sigue siendo muy importante. Y, por lo tanto, amo JMP y odio las tablas de números, tienes que poner los datos en contexto y explorar a qué te está apuntando tu tabla de números en términos de conocimiento. Además de los valores p, como señaló Kevin, debe considerar los tamaños del efecto (cuán grande es la diferencia que ve debido a los diversos factores).Con suerte, esto ayuda, use sus valores p para ayudarlo a clasificar las relaciones importantes de las no importantes.
Re: Interpretar correctamente múltiples interacciones significativas y efectos principales- JMPGracias por tu aclaración.No pretendía que mi comentario fuera destructivo; Usted puede o no estar al tanto de las controversias recientes que giran en torno a la mala interpretación de los valores de p y la irreplicabilidad de muchos estudios científicos publicados, pero esas controversias deberían advertirnos a todos.No tenía la intención de herir tus sentimientos, pero sigo respaldando mis declaraciones.Los claxones de advertencia deben sonar siempre que veamos una tabla de valores p.El mismo Sir Ronald Aylmer Fisher advirtió contra el uso de valores p como árbitro final de importancia, y realmente sabía de dónde hablaba.
Si una interacción es significativa, considero inútil (e incluso posiblemente engañoso) interpretar el significado de los principales efectos involucrados en la interacción.
Una interacción A*B significativa (con diseños, enfoque de análisis, tamaños del efecto, potencia y diagnósticos aceptables) implica que el efecto de A es condicional en el nivel de B, y viceversa.Generalmente tiene poco sentido interpretar cualquier efecto que esté condicionado al nivel de otro como si no lo estuviera, a algún valor fijo.
En general, también considero una buena práctica dejar incluso los efectos principales insignificantes en el modelo cuando su interacción es significativa.
Y yo aún Le recomendamos que contrate la ayuda de un estadístico para revisar su diseño y análisis antes de llegar a cualquier otra conclusión.
Re: Interpretar correctamente múltiples interacciones significativas y efectos principales- JMPEn primer lugar, gracias por tomarse el tiempo para responder.
En segundo lugar, dado que ha hecho imposible que alguien más responda sin sentirse estúpido, dado su comentario de "ningún estadístico que se precie lo haría", necesito aclarar mi publicación. De hecho, le pediría a usted o al moderador de este sitio que reformulen su publicación, ya que no es constructiva sino destructiva.
NO ESTOY BUSCANDO INTERPRETACIÓN DE MIS RESULTADOS ESPECÍFICOS, NO ESTOY BUSCANDO CONSEJOS SOBRE VALORES P. Estoy buscando consejo sobre si seguí el protocolo aceptado al interpretar las interacciones significativas y los efectos principales.
1) Si una interacción bidireccional y ambos efectos principales son significativos, ¿puede sacar alguna conclusión sobre los efectos principales, excepto la dependencia?
2) Si una interacción bidireccional y solo uno de los efectos principales es significativo, ¿qué puede decir sobre el efecto principal no significativo?
Pregunto si mi análisis fue correcto en términos de capacidad, no en términos de contenido.
Nuevamente, dado que nadie más probablemente responderá a mi publicación ahora, ¿puede darme su consejo?
Gracias
Re: Interpretar correctamente múltiples interacciones significativas y efectos principales- JMP¡Hola, Travis!
¡Espero que ningún estadístico que se precie mire su tabla de valores p y le diga (de una forma u otra) sus conclusiones!Hay una "crisis de confianza" en torno a los valores de p en toda la ciencia en este momento, y muchos maestros icónicos preeminentes han dejado de enseñar valores de p por completo.
FWIW, creo que todas las métricas (incluidos los valores p) existen para mejorar toma de decisiones, no reemplazarlo.
Algunas de las mejores cosas de JMP son la relativa facilidad con la que uno puede revisar muchos de los diagnósticos del modelo, y el tamaño de los efectos, y el poder del estudio, etc. Uno no debe opinar sobre los valores p sin revisar el los detalles primero, y un sitio de discusión de la comunidad de usuarios no es el lugar más eficiente para que alguien presente o revise los detalles.
Probablemente no sea lo que quería escuchar, pero le recomiendo que contrate la ayuda de un estadístico para revisar su diseño y análisis.
