私は夢中になっていますかそれはどのように可能ですか？事後テストのトラブルシューティングを支援する私が収集したいくつかのデータに対して全階級ANOVAモデルを実行しましたが、出力は次のようになります。
これは問題ないように見えますが、相互作用の効果を調べてみると、LSMEANSプロットによれば、何かが起こっているように見えます。
それから私がLSMEAN TukeyのHSDテストを選択するとき、それは私にTRTxTIMEの間の重要な違いを私に与えます！ここで何が起こっているの？
この相互作用が効果テストでそれほど重要ではない場合、なぜTRTxTIMEレスポンスで重要になるのでしょうか。私は夢中になりますか…？なぜこれが起こっているのか理解するのを手伝ってください。
再：私は夢中になっていますかそれはどのように可能ですか？事後テストのトラブルシューティングを支援するもう1つ質問をして同僚に話を重ねます。 @markbailey そして @カレンC の同意します。あなたがあなたの最初の質問に書いたとき、あなたの書いた "...は完全な要因分散分析を実行しました..."これは完全な要因実験を実行したということですか？次に、JMP Fit Modelプラットフォームでデータを適切に分析しましたか？そして、あなたの要素の組み合わせをほんの少しのレベルと組み合わせで集めただけでなく、Fit Model Macrosドロップダウンウィンドウから 'Full Factorial'オプションを選びましたか？完全な階乗実験を行っていないのであれば、あなたが推定しようとしている効果に対する多重共線性の負荷が、推定効果、モデル項などを作る実行組み合わせに埋もれているのです。標準最小二乗法の枠内では、はるかに問題が多くなります。
再：私は夢中になっていますかそれはどのように可能ですか？事後テストのトラブルシューティングを支援するマークのアドバイスに同意してください - また、データの解釈にあなたの主題の知識を追加してください。 確認/フォローアップは常に良いです。
再：私は夢中になっていますかそれはどのように可能ですか？事後テストのトラブルシューティングを支援するあなたは夢中になるかもしれません。私はその問題を解決することはできません。
あなたの分析に関しては、あなたは同じテストとして異なるテストを混同しています。効果テストは、その項の有無にかかわらずモデルを比較しています。そのテストは8自由度に基づいています。相互作用という用語は全体的には重要ではなく、モデルを大きく損なうことなく削除できるということです。レバレッジプロットは、用語全体の効果にも基づいているため、本質的に同じ結果を示します。LS =平均プロットは、Time = 24からTime = 48への応答の変化がプロットの一番上のレベルを除くすべてのTRTレベルで実質的に同じであるため、この結論と一致しています。信頼区間の幅に注意してください。
今度は2番目のテスト（Tukey比較）が同時に因子レベルの多くのペアリングを比較しています。一方では、レターグループにかなりの重複があります。一方、これらの比較のいくつかは重要であるように見えます。それらがあなたにとって何かを意味するのであれば、あなたはそれらの組み合わせを別々に調査することができます。おそらく確認的なテスト実行です。
つまり、マイナスの効果テストに基づいて用語を削除し、その後の統計テストやモデリングで相互作用効果を無視するか、またはプラスの比較テストを受け入れて見かけの違いを確認するためにさらに実行します。選択を問わず、確認実行はお勧めです。
もう1つのアイデアは、モデル縮小の標準的な手順に従って、最終結果を解釈することです。このモデルはデータを過度に当てはめているため、人為的に低いRMSEと標準誤差の推定につながります。
