상호 작용 플롯 이해 및 해석여보세요,
응답 모델에 대해 통계적으로 유의 한 것으로 확인 된 (95 % 신뢰 수준에서) 상호 작용에 대한 상호 작용 그림의 해석에 대한 질문이 있습니다.
아래는 p- 값이 0.05 미만인 활성 상호 작용을 강조하는 상호 작용 프로필의 스크린 샷입니다.
마지막 열에있는 두 개의 상호 작용 플롯에서 선은 거의 일치하며 이는 내 관점에서 약한 상호 작용을 나타냅니다. 동일한 요인 (요인이 바뀜) 간의 상호 작용을 보여주는 마지막 행의 두 교호 작용도는 어떤 종류의 상호 작용도 나타내지 않습니다. 따라서 상호 작용이 실제로 중요하지 않으므로 모델에서 제거 할 수 있다고 결론을 내리는 것이 안전합니까? 또한 이것이 마지막 행의 플롯에서 상호 작용 효과를 볼 수없는 이유입니까?
당신의 생각에 감사드립니다.
암사슴제도법Re : 상호 작용 플롯 이해 및 해석마지막 열의 그림이 작은 상호 작용을 나타냄에 동의합니다. 그러나 시스템의 소음에 대한 이해가 없기 때문에 여전히 중요 할 수 있습니다. 따라서이 상호 작용은 작지만 시스템의 측정 된 소음보다 커야하기 때문에 여전히 관련성이있을 수 있습니다. 여전히 당신에게 중요합니까? 주목할만한 차이의 크기입니다 (결정을 내릴 때 y 축의 크기를 잊지 마세요). 이러한 요소 (여과 압력 및 구아니딘 농도)는 주된 효과가 많지 않기 때문에 선이 거의 위에 있습니다.
마지막 행의 그래프는 단백질 부하가 큰 주 효과를 가지기 때문에 그 선이 멀리 떨어져 있다는 점을 제외하고는 동일한 것을 알려줍니다.
회색으로 표시된 플롯의 셀은 해당 상호 작용 항이 현재 모형에 없기 때문에 회색으로 표시됩니다.
궁극적으로 통계적 유의성과 실제적 유의성을 혼동하지 마십시오. 당신은 통계 (p- 값)를 사용하여 당신을 안내합니다. 그들은 당신을 위해 결정을 내리지 않습니다.
Re : 상호 작용 플롯 이해 및 해석안녕하세요. 답변 해 주셔서 감사합니다. 단백질 부하가 여과 압력 및 구아니딘 농도와 관련하여 큰 영향을 미친다는 점에 강력히 동의합니다. 모델에서 이러한 상호 작용 항을 제거해도 실험 데이터의 피팅에 큰 변화가 보이지 않습니다. 내 관점에서, 그것들은 실질적으로 중요하지 않습니다.
Re : 상호 작용 플롯 이해 및 해석에 추가 안녕하세요. '통계적 유의성'이 '강하다'나 '중요 함'과 같지 않다고 말하고 싶습니다.
