Mehrere signifikante Wechselwirkungen und Haupteffekte richtig interpretieren – JMP<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Meine Analyse ergab die folgende p-Wert-Tabelle. Ich habe auf der Grundlage der Ergebnisse einige Schlussfolgerungen gezogen, bin mir jedoch nicht sicher, ob ich angesichts der zahlreichen signifikanten Wechselwirkungen und Haupteffekte auf dem richtigen Weg bin, insbesondere wenn ich zu weit gegangen bin.
Vorläufige Ergebnisse dieser Studie deuten darauf hin, dass der Gehalt an löslichen Feststoffen und das spezifische Gewicht je nach Jahr, Sorte und Standort unterschiedlich waren, bei SSC war der Unterschied im Standort jedoch vom Jahr abhängig. Der titrierbare Säuregehalt war je nach Sorte und Standort unterschiedlich, und der Standortunterschied war auch vom Jahr abhängig. Der Saft-pH-Wert und die Gesamttannine unterschieden sich je nach Jahr und Sorte. Signifikante Schwankungen der jährlichen Faktoren könnten die für SSC und TA beobachteten Wechselwirkungen erklären (Tabelle 3; Abbildung 1).
Um es klarzustellen: Ich bin nicht auf der Suche nach Ratschlägen zu den P-Werten oder zur Interpretation, sondern vielmehr nach meiner Fähigkeit, angesichts der bedeutsamen oder fehlenden Wechselwirkungen und Haupteffekte Schlussfolgerungen zu ziehen.
1) Für SSC habe ich das Modell erneut ausgeführt und die Interaktion zwischen Sorte und Standort entfernt, da diese unbedeutend war (p = .149, a = 0,05) und die Interaktion zwischen Jahr und Sorte unbedeutend wurde. War es also richtig, die Schlussfolgerung zu ziehen, dass die Haupteffekte (Jahr, Sorte und Standort) signifikant waren, der Standorteffekt jedoch vom Jahr abhängt? Ich glaube, dass ich es bin.
2) Für TA bin ich den gleichen Schritten gefolgt wie für SSC und bin zu dem gleichen Schluss gekommen, dass der Effekt des Standorts vom Jahr abhängt. Allerdings war in diesem Fall der Haupteffekt von Year tatsächlich nie signifikant wie bei SSC (p = 0,567 vs. p = 0,0004). Ist mein Fazit noch in Ordnung?
Vielen Dank im Voraus für jeden Beitrag!!!
Betreff: Mehrere signifikante Wechselwirkungen und Haupteffekte richtig interpretieren – JMPTravis,
Einverstanden, ich werde die p-Werte nicht kommentieren.Wie Kevin bemerkte, ist das derzeit ein heißes Thema.Möglicherweise hilft Ihnen dies jedoch dabei, die Wechselwirkungen und die Bedeutung der Haupteffekte besser zu verstehen.
Haupteffekt für NACL signifikant:
Signifikante Wechselwirkungen zeigen, dass die Größe des NACL-Effekts von der Höhe eines zweiten Faktors abhängt. NACL ist immer noch wichtig und sogar noch wichtiger, wenn die blaue Ebene des zweiten Faktors im Spiel ist.
Es könnte sich auch um eine „kreuzende“ Wechselwirkung handeln, bei der der Haupteffekt für sich genommen keine Bedeutung, aber eine große Bedeutung (in entgegengesetzten Richtungen) aufweist, abhängig von der Ebene der interagierenden Faktoren.In diesem Fall ist der Faktor „Haupteffekt“, auch wenn er im Modell „statistisch nicht signifikant“ ist, immer noch sehr wichtig. Und deshalb liebe ich JMP und hasse Zahlentabellen. Sie müssen die Daten in einen Kontext setzen und untersuchen, worauf Ihre Zahlentabelle Sie in Bezug auf Wissen hinweist. Zusätzlich zu den p-Werten sollten Sie, wie Kevin bemerkte, die Effektgrößen berücksichtigen (wie groß ist der Unterschied, den Sie aufgrund der verschiedenen Faktoren sehen).Hoffentlich hilft das. Verwenden Sie Ihre p-Werte, um die wichtigen Beziehungen von den unwichtigen zu unterscheiden.
Betreff: Mehrere signifikante Wechselwirkungen und Haupteffekte richtig interpretieren – JMPVielen Dank für Ihre Klarstellung.Ich hatte nicht die Absicht, mit meinem Kommentar destruktiv zu sein; Möglicherweise sind Sie sich der jüngsten Kontroversen rund um die Fehlinterpretation von p-Werten und die Unreproduzierbarkeit vieler veröffentlichter wissenschaftlicher Studien bewusst, aber diese Kontroversen sollten uns alle zur Vorsicht mahnen.Ich hatte nicht die Absicht, Ihre Gefühle zu verletzen, aber ich stehe dennoch hinter meinen Aussagen.Warnsignale sollten immer dann ertönen, wenn wir eine Tabelle mit p-Werten sehen.Sir Ronald Aylmer Fisher selbst warnte davor, p-Werte als letzte Entscheidungshilfe für die Signifikanz zu verwenden, und er wusste wirklich, woher er sprach.
Wenn eine Interaktion signifikant ist, halte ich es für sinnlos (und möglicherweise sogar irreführend), die Bedeutung der Haupteffekte zu interpretieren, die an der Interaktion beteiligt sind.
Eine signifikante Interaktion A*B (mit akzeptablen Designs, Analyseansatz, Effektgrößen, Stärke und Diagnose) impliziert, dass die Wirkung von A vorhanden ist bedingt auf dem Niveau von B und umgekehrt.Es macht im Allgemeinen wenig Sinn, einen Effekt, der von der Ebene einer anderen abhängig ist, so zu interpretieren, als ob dies nicht der Fall wäre, nämlich bei einem festen Wert.
Generell halte ich es auch für sinnvoll, selbst unbedeutende Haupteffekte im Modell zu belassen, wenn deren Wechselwirkung signifikant ist.
Und ich immer noch Wir empfehlen Ihnen, die Hilfe eines Statistikers in Anspruch zu nehmen, um Ihr Design und Ihre Analysen zu überprüfen, bevor Sie zu einer anderen Schlussfolgerung gelangen.
Betreff: Mehrere signifikante Wechselwirkungen und Haupteffekte richtig interpretieren – JMPZunächst einmal vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, zu antworten.
Zweitens muss ich meinen Beitrag klarstellen, da Sie es angesichts Ihres Kommentars „Kein Statistiker mit Selbstachtung würde das tun“ unmöglich gemacht haben, ohne sich dumm zu fühlen. Ich würde Sie oder den Moderator dieser Website tatsächlich bitten, Ihren Beitrag umzuformulieren, da er nicht konstruktiv, sondern destruktiv ist.
ICH SUCHE KEINE INTERPRETATION MEINER SPEZIFISCHEN ERGEBNISSE, ICH SUCHE KEINE RATSCHLÄGE ZU P-WERTEN. Ich suche Rat, ob ich bei der Interpretation wichtiger Wechselwirkungen und Haupteffekte das akzeptierte Protokoll befolgt habe.
1) Wenn eine wechselseitige Interaktion und beide Haupteffekte signifikant sind, können Sie dann Rückschlüsse auf die Haupteffekte außer der Abhängigkeit ziehen?
2) Wenn eine wechselseitige Interaktion vorliegt und nur einer der Haupteffekte signifikant ist, was können Sie dann über den nicht signifikanten Haupteffekt sagen?
Ich frage, ob meine Analyse in Bezug auf die Fähigkeiten richtig war, nicht in Bezug auf den Inhalt.
Da jetzt wahrscheinlich niemand mehr auf meinen Beitrag antworten wird, können Sie mir bitte einen Rat geben.
Danke
Betreff: Mehrere signifikante Wechselwirkungen und Haupteffekte richtig interpretieren – JMPHallo, Travis!
Ich hoffe, kein Statistiker mit Selbstachtung würde sich Ihre p-Werte-Tabelle ansehen und Ihnen (auf die eine oder andere Weise) Ihre Schlussfolgerungen mitteilen!Derzeit herrscht in der gesamten Naturwissenschaft eine „Vertrauenskrise“ rund um p-Werte, und viele herausragende Lehrer haben ganz aufgehört, p-Werte zu unterrichten.
FWIW, ich denke, alle Metriken (einschließlich p-Werte) existieren erweitern Entscheidungsfindung, nicht ersetzen.
Zu den großartigen Eigenschaften von JMP gehören die relative Leichtigkeit, mit der man viele der Modelldiagnosen überprüfen kann, die Größe der Effekte, die Aussagekraft der Studie usw. Man sollte sich nicht über die p-Werte äußern, ohne die zu überprüfen Zuerst müssen die Details aufgeführt werden, und eine Benutzer-Community-Diskussionsseite ist nicht der effizienteste Ort für die Präsentation oder Überprüfung der Details.
Wahrscheinlich nicht das, was Sie hören wollten, aber ich empfehle Ihnen, die Hilfe eines Statistikers in Anspruch zu nehmen, um Ihr Design und Ihre Analysen zu überprüfen.
