如何在方差分析中检查交互作用你好呀，
这可能是一个菜鸟问题。 尽管如此：我已经在受试者之间进行了 2x2x2 实验。 我正在运行方差分析来测试主效应，但我也想测试交互效应。 但如何做到这一点呢？ 例如，治疗 X 和 Y 一起的交互作用和/或性别的影响是什么？ 任何有关如何解决此问题的建议将不胜感激。
回复：如何检查方差分析中的交互作用所以，马克和彼得是专家，所以这里有一个不太复杂的答案。
使用拟合模型，按照马克说的做。
在构建模型效果框中，您将拥有
所有的主效应，所有的双向交互作用和三向交互作用，就像这样
X1
X2
X3
X1*X2
X1*X3
X2*X3
X1*X2*X3
添加您的响应并单击运行按钮，然后在参数估计大纲栏下查找此表
参数估计
学期
|
估计
|
标准误差
|
t 比率
|
概率>|t|
|
截距
|
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]。是 X1 和 X2 之间的相互作用。 [L1]表示一级。 我得到这个是因为我的 2x2x2 有两个级别的分类（名义）变量。 如果我使用数字连续变量，那么参数估计表将如下所示：
参数估计
学期
|
估计
|
标准误差
|
t 比率
|
概率>|t|
|
截距
|
-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
|
我使用 1 或 2 作为我的级别，所以 1.5 是中间值。 （你的数据看起来应该很不同）
(X1-1.5)*(X2-1.5)。是X1，X2相互作用
希望这有所帮助。
-B
回复：如何检查方差分析中的交互作用添加到我的同事@马克贝利的顾问。 我还建议在这个领域使用 JMP 的签名可视化和共享工具。 为了在存在交互的情况下呈现一些引人注目的可视化效果，我建议补充 Mark 建议的所有分析：
从 JMP 报告窗口的响应热点中，选择因子刻画 -> 交互作用图和因子刻画 -> 刻画器。 标志性 JMP 预测刻画器的动态方面是显示交互效果的好方法。 只需向左和向右拖动在两因素交互作用中起作用的任何一个因素的因素滑块...并观察另一因素的预测轨迹会发生什么情况。 对于那些不了解交互的实际含义的人来说，这确实可以帮助您阐明自己的观点。
最后，整个报告可以保存为交互式 HTML 对象或 Web 报告。 然后，动态交互性扩展到预测刻画器的 HTML 对象...任何拥有 Web 浏览器的人都可以打开该对象，并通过 HTML 对象内的预测刻画器的动态交互性获得一些 JMP 的外观和感觉。
回复：如何检查方差分析中的交互作用由于您有三个因素并假设您想要使用线性模型，因此选择分析>适合模型。 选择包含响应数据的列，然后单击是。 选择具有因子水平的三列，单击宏，然后选择全阶乘。 就是这样！ 您可能还想更改强调到效果杠杆。 点击跑步。
检查效果测试报告以确定主要影响和相互作用的证据。
