ANOVA에서 상호작용 효과를 확인하는 방법안녕하세요,
이것은 초보적인 질문일 수도 있습니다. 그럼에도 불구하고 나는 피험자 간 2x2x2 실험을 수행했습니다. 주효과를 테스트하기 위해 ANOVA를 실행하고 있지만 상호작용 효과도 테스트하고 싶습니다. 하지만 어떻게 해야 할까요? 예를 들어, X와 Y를 함께 처리하는 상호작용 효과 및/또는 성별의 효과는 무엇입니까? 이 문제를 해결하는 방법에 대한 조언을 주시면 감사하겠습니다.
Re: ANOVA에서 상호작용 효과를 확인하는 방법Mark와 Peter는 전문가이므로 덜 복잡한 답변이 있습니다.
적합 모델을 사용하고 Mark가 말한 대로 하세요.
모델 효과 구성 상자에는 다음이 있습니다.
모든 주 효과, 모든 양방향 상호 작용 및 삼자 상호 작용은 다음과 같습니다.
X1
X2
X3
X1*X2
X1*X3
X2*X3
X1*X2*X3
응답을 추가하고 실행 버튼을 클릭한 후 매개변수 추정 개요 표시줄 아래에서 이 표를 찾으세요.
매개변수 추정
용어
|
추정
|
표준 오류
|
t 비율
|
문제>|t|
|
인터셉트
|
0.0403779
|
.
|
.
|
.
|
X1[L1]
|
-0.240686
|
.
|
.
|
.
|
X2[L1]
|
-0.220783
|
.
|
.
|
.
|
X1[L1]*X2[L1]
|
0.1526094
|
.
|
.
|
.
|
X3[L1]
|
-0.182747
|
.
|
.
|
.
|
X1[L1]*X3[L1]
|
0.1110772
|
.
|
.
|
.
|
X2[L1]*X3[L1]
|
0.3757836
|
.
|
.
|
.
|
X1[L1]*X2[L1]*X3[L1]
|
0.2184517
|
.
|
.
|
.
|
X1[L1]*X2[L1]. X1과 X2 사이의 상호 작용입니다. [L1]은 레벨 1을 의미합니다. 내 2x2x2가 두 가지 수준의 범주형(명목형) 변수를 사용했기 때문에 이것을 얻었습니다. 숫자 연속 변수를 사용한 경우 모수 추정 테이블은 다음과 같습니다.
매개변수 추정
용어
|
추정
|
표준 오류
|
t 비율
|
문제>|t|
|
인터셉트
|
-1.89227
|
1.155937
|
-1.64
|
0.3491
|
X1
|
0.4813715
|
0.436903
|
1.10
|
0.4692
|
X2
|
0.4415666
|
0.436903
|
1.01
|
0.4966
|
X3
|
0.3654941
|
0.436903
|
0.84
|
0.5565
|
(X1-1.5)*(X2-1.5)
|
0.6104377
|
0.873807
|
0.70
|
0.6118
|
(X1-1.5)*(X3-1.5)
|
0.4443089
|
0.873807
|
0.51
|
0.7005
|
(X2-1.5)*(X3-1.5)
|
1.5031345
|
0.873807
|
1.72
|
0.3352
|
레벨은 1이나 2를 사용했으므로 1.5가 중간입니다. (데이터가 정말 다르게 보일 것입니다)
(X1-1.5)*(X2-1.5). X1, X2 상호작용입니다
이것이 조금 도움이 되기를 바랍니다.
-비
Re: ANOVA에서 상호작용 효과를 확인하는 방법내 동료에 추가하려면 @마크_베일리 의 조언. 또한 이 공간에서는 JMP의 대표적인 시각화 및 공유 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 상호 작용이 있는 경우 눈에 띄는 시각화를 제시하려면 Mark가 제안하는 모든 분석을 다음과 같이 보완하는 것이 좋습니다.
JMP 보고서 창, 반응 핫스팟에서 요인 프로파일링 -> 상호작용 도표 및 요인 프로파일링 -> 프로파일러를 선택합니다. 대표적인 JMP 예측 프로파일러의 동적 측면은 상호 작용 효과를 보여주는 훌륭한 방법입니다. 두 요인 상호 작용에서 역할을 하는 한 요인에 대해 요인 슬라이더 막대를 왼쪽 및 오른쪽으로 드래그하고 다른 요인의 예측 추적에 어떤 일이 발생하는지 살펴보세요. 상호 작용의 실제적인 의미를 이해하지 못하는 사람들에게는 이것이 자신의 주장을 밝히는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
마지막으로 전체 보고서를 대화형 HTML 개체 또는 웹 보고서로 저장할 수 있습니다. 그런 다음 동적 상호작용이 예측 프로파일러의 HTML 객체로 확장됩니다. 웹 브라우저를 사용하는 사람이라면 누구나 객체를 열고 HTML 객체 내 예측 프로파일러의 동적 상호작용을 통해 JMP의 모양과 느낌을 일부 얻을 수 있습니다.
Re: ANOVA에서 상호작용 효과를 확인하는 방법세 가지 요인이 있고 선형 모델을 사용한다고 가정하면 다음을 선택하십시오. 분석하다 > 모델 맞춤 . 응답 데이터가 있는 열을 선택하고 와이 . 요인 수준이 있는 세 개의 열을 선택하고 매크로 을 선택하고 완전 계승 . 그게 다야! 또한 중요성 에게 효과 활용 . 딸깍 하는 소리 달리다 .
조사하다 효과 테스트 주효과와 상호작용 효과를 결정하기 위한 증거를 보고합니다.
