交互作用プロットの理解と解釈こんにちは、
応答モデルに対して統計的に有意（95％の信頼水準で）として識別された交互作用の交互作用プロットの解釈に関して質問があります。
以下は、相互作用プロファイルのスクリーンショットであり、p値が0.05未満のアクティブな相互作用を強調しています。
最後の列の2つの交互作用プロットでは、線はほぼ一致しており、私の観点からは弱い交互作用を示しています。 同じ因子間の交互作用（因子が交換されている）を示す最後の行の2つの交互作用プロットは、いかなる種類の交互作用も示していません。 したがって、相互作用は実際には重要ではなく、したがってモデルから削除できると結論付けるのは安全ですか？ また、これが、最後の行のプロットに交互作用効果が表示されない理由ですか？
よろしくお願いします。
DOEグラフィックスRe：交互作用プロットの理解と解釈最後の列のプロットが小さな相互作用を示していることに同意します。 しかし、私はシステムのノイズを理解していないので、それでも重要である可能性があります。 したがって、この相互作用は小さいですが、システムの測定されたノイズよりも大きくなければならないため、それでも関連性がある可能性があります。 それはあなたにとってまだ重要ですか？ それらの違いの大きさは注目に値します（その決定を行う際にy軸のスケールを忘れないでください）。 これらの要因（ろ過圧力とグアニジン濃度）は主な影響をあまり受けないため、線はほぼ重なり合っています。
最後の行のグラフは、タンパク質の負荷が大きな主効果を持っているため、これらの線が遠く離れていることを除いて、同じことを教えてくれます。
その交互作用項が現在モデルにないため、灰色で表示されたプロットのセルは灰色で表示されます。
最終的に、統計的有意性と実際的な有意性を混同しないでください。 あなたはあなたを導くために統計（p値）を使用します-彼らはあなたのために決定を下しません。
Re：交互作用プロットの理解と解釈@Dan_Obermillerあなたの答えに感謝します。 タンパク質の負荷は、ろ過圧力とグアニジン濃度に関連して大きな主な影響を与えることに強く同意します。 これらの交互作用項をモデルから削除しても、実験データのフィッティングに大きな変化は見られません。 私の観点からは、それらは実質的に重要ではありません。
Re：交互作用プロットの理解と解釈に追加@Dan_Obermillerの説明ですが、「統計的有意性」は「強い」や「重要」と同じではありません。
