Comprendere e interpretare i grafici di interazioneCiao,
Ho una domanda riguardante l'interpretazione dei grafici di interazione per le interazioni identificate come statisticamente significative (con un livello di confidenza del 95%) per un modello di risposta.
Di seguito è riportato uno screenshot dei profili di interazione, che evidenzia le interazioni attive che avevano valori p inferiori a 0,05.
Nei due grafici di interazione nell'ultima colonna, le linee sono quasi corrispondenti, il che dal mio punto di vista indica un'interazione debole. I due grafici di interazione nell'ultima riga che mostrano le interazioni tra gli stessi fattori (i fattori vengono scambiati) non indicano alcun tipo di interazione. Pertanto, è corretto concludere che le interazioni non sono effettivamente significative e quindi possono essere rimosse dal modello? Inoltre, è per questo che non vedo effetti di interazione nelle trame dell'ultima riga?
Apprezzerei i tuoi pensieri.
Combinazione e pulizia dei datiRi: Comprendere e interpretare i grafici di interazioneAggiunta a @Dan_Obermiller Per spiegare questo, voglio dire che "significatività statistica" non è la stessa cosa di "forte" o "importante".
Ri: Comprendere e interpretare i grafici di interazione@Dan_Obermiller Molte grazie per la tua risposta Sono assolutamente d'accordo con te sul fatto che il carico proteico ha un grande effetto principale in relazione alla pressione di filtrazione e alla concentrazione di guanidina. Quando rimuovo questi termini di interazione dal modello, non vedo un cambiamento significativo nell'adattamento dei dati sperimentali. Dal mio punto di vista, non sono praticamente significativi.
Ri: Comprendere e interpretare i grafici di interazioneSono d'accordo che i grafici nell'ultima colonna indicano una piccola interazione. Tuttavia, potrebbe comunque essere significativo perché non capisco il rumore del sistema. Pertanto, sebbene questa interazione sia piccola, potrebbe comunque essere rilevante per te poiché deve essere maggiore del rumore misurato del tuo sistema. È ancora importante per te? L'entità di tali differenze è degna di nota (non dimenticare la scala dell'asse y nel prendere tale decisione). Le linee sono quasi una sopra l'altra perché questi fattori (pressione di filtrazione e concentrazione di guanidina) non hanno un effetto principale.
I grafici nell'ultima riga mi dicono la stessa cosa tranne che quelle linee sono distanti perché il carico proteico ha un grande effetto principale.
Le celle nel grafico visualizzate in grigio sono disattivate perché il termine di interazione non è attualmente presente nel modello.
In definitiva, non confondere la significatività statistica con la significatività pratica. Utilizzi le statistiche (valori p) per guidarti: non prendono le decisioni per te.
