El factor no es estadísticamente significativo en las pruebas de efectos, aunque hay una diferencia de significancia estadística entre los niveles de los factores de la comparación múltiple de TukeyHola,
Estoy usando el modelo de regresión generalizada para realizar análisis en mis datos, con Binomial como distribución de respuesta (porque mis valores de respuesta, ErrorAT, son 0 o 1). Estoy usando Lasso como método de estimación.
Opté por utilizar la regresión generalizada debido a la gran correlación entre algunos factores.
Tengo una pregunta rápida relacionada con este modelo: uno de los factores principales (seedAT) se eliminó del modelo. Sin embargo, cuando utilicé la prueba de comparación múltiple de Tukey en el factor, los tres niveles del factor (seedAT) son estadísticamente significativamente diferentes entre sí. Si son estadísticamente significativamente diferentes entre sí, ¿no debería el factor ser también significativo?
¿Alguien podría arrojar algo de luz sobre por qué los niveles del factor son estadísticamente significativamente diferentes pero el factor aún no es significativo para el modelo?
¡Gracias!
AnalíticaGAMARe: factor no estadísticamente significativo en las pruebas de efectos, aunque hay una diferencia de significación estadística entre los niveles de factor de la comparación múltiple de TukeyLa importancia estadística es una declaración condicional. Depende de lo que se está comparando, lo que está en el modelo y lo que no, lo que constituye los términos de error, lo que está en el espacio de inferencia.
Re: factor no estadísticamente significativo en las pruebas de efectos, aunque hay una diferencia de significación estadística entre los niveles de factor de la comparación múltiple de TukeyCorrecto, pero la comparación aquí es la misma. Entonces, si los niveles del factor son significativamente diferentes en el modelo, ¿no debería el factor en sí ser significativo para el modelo?Re: factor no estadísticamente significativo en las pruebas de efectos, aunque hay una diferencia de significación estadística entre los niveles de factor de la comparación múltiple de TukeyNo entiendo tu modelo.Dado que seedAT tiene algunos efectos cruzados que son significativos, es solo el efecto directo el que no muestra importancia.Si bien esto parece inusual, me sugiere que la importancia de la variable radica en su interacción con otras variables; una vez que se tienen en cuenta, se han incorporado los efectos de seedAT. Parece que seedAT se eliminó del modelo, eso no es insignificante, pero es una indicación de que el modelo es redundante (creo que tengo poca experiencia con la regresión generalizada, por lo que podría estar equivocado).
Re: factor no estadísticamente significativo en las pruebas de efectos, aunque hay una diferencia de significación estadística entre los niveles de factor de la comparación múltiple de TukeySería extremadamente útil comprender el conjunto de datos y cómo adquirió los datos, pero entiendo que es posible que no desee que esto se publique en un foro público. Esto hace que sea difícil saber exactamente qué hizo o qué está tratando de hacer. No estoy necesariamente de acuerdo con usted en que las comparaciones sean las mismas. Una comparación es el factor (seedAT) con los otros factores, interacciones y error en el modelo. Al observar las diferencias de nivel en los niveles de seedAT, está comparando dentro de un nivel con otro nivel. No hay factores en esta comparación y la base para la comparación es la variación dentro del nivel (no los DF no asignados del modelo, error).
No estoy seguro de tu modelo, pero parece que eliminaste el efecto de primer orden y mantuviste los efectos de segundo orden. ¿Esto no sigue el principio de jerarquía a la hora de construir modelos? Algo al punto de Dale.
Un comentario adicional: no tengo idea de cuáles son las diferencias en términos prácticos. No olvide que la significación práctica es siempre más importante que la significación estadística.
