統計的に有意ではありませんが、LSDなどの多重比較テストを実行できますか？ブロックを使用して2ウェイANOVAモデルを実行し、それぞれの主な効果は有意でしたが、相互作用は有意ではありませんでした（A）。ただし、LSDを確認すると、相互作用の違いが示されています（B）。プロットグラフ（C）を見ると、視覚的にいくつかの違いがあるようです。そのため、相互作用についてスライスをテストし、遺伝子型3内のTRについて違いを見つけ、TR-3内の遺伝子型についても違いを見つけました（D）。
この場合、LSD結果を受け入れて、「遺伝子型1 x TR-1」相互作用（47.876676）は、示されたLSD結果（B）のように「遺伝子型3 x TR-3」相互作用（36.327143）よりも大きいと言えますか？
私の質問は... 統計的には重要ではありませんが、LSDの結果が異なる文字（a、b、c ..）を提供する場合、結果を使用できますか？
おかげで、
A）分散分析
B）LSD
C）プロットグラフ
D）テストスライス
Re：統計的に有意ではありませんが、LSDなどの多重比較テストを実行できますか？LSDを使用する場合、この状況は珍しくありません。LSDアプローチでは、ペアワイズ比較のエラー率のみが考慮されます（各比較は、指定された信頼レベル（通常は95％）で行われます）。LSDは実験全体のエラー率を制御しません。したがって、9レベルの相互作用では、実験的なエラー率（LSDを使用）は実際には0.95 ^ 9 = 0.63またはすべての結論に対する63％の信頼度に近くなります。あなたが見つけた違いが本当であると確信できるのは約63％だけです。このため、ほとんどの人は、全体のANOVAが重要な場合にのみLSDの使用を検討します。インタラクションは重要ではないため、インタラクションレベルでLSDを使用しないでください。
多くのユーザーが使用する別のアプローチは、実験的なエラー率を制御し、通常この問題を回避するTukey-Kramer HSDメソッドを使用することです。
Re：統計的に有意ではありませんが、LSDなどの多重比較テストを実行できますか？親愛な。ダン・オーバーミラー
お返事ありがとうございます。それは私が理解するのに役立ちます。次の質問があります。
あなたは「 Tukey-Kramer HSDメソッドを使用するには」と結果は以下のようになります
Tukey HSDを使用する場合、「Genotype1 x TR-1」の結果は「Genotype3 x TR-3」の結果よりも大きいと言えますか？
TR-3は私が課した極端な治療法だからです。したがって、私の常識では、相互作用からのすべての結果が同じであると言われるのは不可能のようです。 Genotype1 x TR-1は47.876676であり、Genotype3 x TR-3は36.327143です。違いは10を超えており、実験の価値には大きな違いがあります。だから、Tukey HSDを使用する場合、ANOVAが重要ではない場合でも、Genotype1 x TR-1 'と' Genotype3 x TR-3 'の違いを受け入れることができますか？
また、そのケースが受け入れられる場合、Tukey HSDは受け入れられるがLSDは受け入れられない理由を説明できますか？
どうもありがとう、
心から
JK
Re：統計的に有意ではありませんが、LSDなどの多重比較テストを実行できますか？統計的なテストでは、実際の違いがなくても、統計的に有意な結果が得られることがあります。100％ではなく95％の信頼度であることを忘れないでください。したがって、20個のテストを実施する場合、そのうちの1つは、偶然だけに基づいて統計的に有意である可能性があります。
ANOVAは相互作用は重要ではないと述べたので、なぜ差異がどこにあるかを決定するために多重比較テストを実行するのですか？答えがあります。
多くの人が、イルミネーションよりもサポートのために統計を使用するという有名な引用があります（著者は忘れています）。そのtrapに陥らないように注意してください。統計は照明に関するものでなければなりません。データが何を伝えているかを検討することをお勧めします。違いが重要であるべきであると感じ、そうでない場合は、なぜですか？テストメソッドのエラーが大きすぎませんか？サンプルサイズが小さすぎるのでしょうか？おそらく、因子の変化は、プロセスの固有の変動性を克服するのに十分な大きさではなかったのでしょうか？おそらく実験的なプロトコルに従わなかったのでしょうか？
実験は、ほとんどの場合、探索して説明するための新しい手段を提供するため、素晴らしいことです。
Re：統計的に有意ではありませんが、LSDなどの多重比較テストを実行できますか？親愛な。ダン・オーバーミラー
コメントありがとうございます。実験の原理についてもっと考えさせられます。
どうもありがとう、
心から
JK
