Comprendre et interpréter les tracés d'interactionBonjour,
J'ai une question concernant l'interprétation des graphiques d'interaction pour les interactions qui ont été identifiées comme statistiquement significatives (à un niveau de confiance de 95 %) pour un modèle de réponse.
Vous trouverez ci-dessous une capture d'écran des profils d'interaction, mettant en évidence les interactions actives dont les valeurs p sont inférieures à 0,05.
Dans les deux tracés d’interaction de la dernière colonne, les lignes correspondent presque, ce qui, de mon point de vue, indique une interaction faible. Les deux graphiques d'interaction de la dernière ligne qui montrent les interactions entre les mêmes facteurs (les facteurs sont inversés) n'indiquent aucun type d'interaction. Par conséquent, est-il prudent de conclure que les interactions ne sont pas réellement significatives et peuvent donc être supprimées du modèle ? Est-ce également pour cela que je ne vois pas d'effets d'interaction dans les tracés de la dernière ligne ?
J'apprécierais vos pensées.
Mélange et nettoyage des donnéesRe : Comprendre et interpréter les tracés d'interactionAjout à @Dan_Obermiller Dans l'explication de, je tiens à dire que « signification statistique » n'est pas la même chose que « forte » ou « importante ».
Re : Comprendre et interpréter les tracés d'interaction@Dan_Obermiller Merci beaucoup pour votre réponse. Je suis tout à fait d'accord avec vous sur le fait que la charge en protéines a un effet principal important sur la pression de filtration et la concentration de guanidine. Lorsque je supprime ces termes d'interaction du modèle, je ne vois pas de changement significatif dans l'ajustement des données expérimentales. De mon point de vue, ils ne sont pas significatifs en pratique.
Re : Comprendre et interpréter les tracés d'interactionJe suis d'accord que les tracés de la dernière colonne indiquent une petite interaction. Cependant, cela pourrait quand même être important car je n'ai aucune compréhension du bruit du système. Ainsi, même si cette interaction est faible, elle peut néanmoins être pertinente pour vous puisqu'elle doit être supérieure au bruit mesuré de votre système. Est-ce toujours important pour vous ? L'ampleur de ces différences est-elle remarquable (n'oubliez pas l'échelle de l'axe y pour prendre cette décision). Les lignes sont presque superposées car ces facteurs (pression de filtration et concentration de guanidine) n'ont pas beaucoup d'effet principal.
Les graphiques de la dernière ligne me disent la même chose, sauf que ces lignes sont très éloignées les unes des autres car la charge en protéines a un effet principal important.
Les cellules du tracé grisées le sont car ce terme d’interaction ne figure pas actuellement dans le modèle.
En fin de compte, ne confondez pas signification statistique et signification pratique. Vous utilisez les statistiques (valeurs p) pour vous guider – elles ne prennent pas les décisions à votre place.
