Tengo 28 videoclips. 14 de ellos están compuestos en modo mayor y 14 en reposo. Estoy mirando la respuesta emocional para la música y la preferencia por la música en contra del modo de la música y el tempo de la música. También quiero ver el efecto de interacción del tempo y el modo.
La forma en que hago esto es utilizando Analizar -> Ajustar modelo. Luego, respuesta emocional para la música como variable y. Entonces elijo el tempo y el modo. Bajo Macros, hago factorial completo, esto me produce los efectos principales del tempo y el modo y el efecto de interacción de las dos cantidades.
Sin embargo, estoy teniendo dos problemas:
1) Cuando coloco solo una variable, digamos tempo y verificamos que el efecto principal es significativo. Lo mismo ocurre con el modo. Pero cuando uso el factorial completo, el efecto principal del tempo ya no es significativo.
2) También noté un cambio en los valores de relación F para el efecto principal, cuando verifico el efecto principal por separado y cuando uso el Factorial completo.
¿Cuál es la forma correcta de tener en cuenta el efecto principal?
Sí, la interacción del modo tempo * es significativa. Entonces, ¿significa que tengo en cuenta los principales valores de efecto para el tempo y el modo cuando uso Factorial completo?
Su descripción (Factorial completo) de su modelo inicial parece ser un lugar razonable para comenzar. Planteas todos los efectos posibles. Ahora usted decide cuáles son compatibles con los datos.
- Las estadísticas prueban simultáneamente todos los efectos en la combinación lineal (modelo). Cuando se incluye una sola variable, la estimación está sesgada por cualquier otra variable importante que se omitió. Juntos pueden debilitar o cancelar la estimación o pueden inflar artificialmente la estimación. Las variables omitidas conducen a estimaciones sesgadas de las variables en el modelo. La selección del modelo precede a la interpretación del modelo.
- Los cambios en la relación F se relacionan con el primer punto. Cada vez que estima un conjunto diferente de parámetros del modelo, se hacen preguntas diferentes.
Así que un par de puntos generales a considerar:
- Posicionar todos los efectos posibles (por ejemplo, Macro for Full Factorial) es una buena manera de comenzar si tiene más observaciones (es decir, filas) que los términos en el modelo.
- Elimine los términos de orden superior que decida que no son importantes para el modelo (por ejemplo, elimine X ^ 2 antes de X).
- Mantenga la jerarquía del modelo: si X no es significativo pero X ^ 2 es significativo o X * Z es significativo, entonces mantenga X en el modelo.
Los modelos lineales como estos son poderosos, pero se beneficiarán de cierta educación sobre su naturaleza, estimación e interpretación. Esta comunidad es un buen lugar para obtener ayuda, pero también ofrecemos muchas formas de capacitación y educación.
