儘管Tukey多重比較的因素水平之間存在統計學顯著性差異，但在效果測試中因素無統計學意義你好，
我正在使用廣義回歸模型對數據進行分析，並使用二項式作為響應分佈（因為我的響應值-ErrorAT-為0或1）。 我正在使用套索作為估計方法。
由於某些因素之間的相關性大，我選擇使用廣義回歸。
我有一個與此模型有關的快速問題：從模型中刪除了一個主要因素（seedAT）。 但是，當我對因子使用Tukey多重比較測試時，因子的三個水平（seedAT）在統計上彼此之間顯著不同。 如果它們之間在統計學上有顯著差異，那麼這個因素也不應該很顯著嗎？
有人可以闡明為什麼因子水平在統計上有顯著差異，但因子對模型仍然不顯著嗎？
謝謝！
分析工具美國能源部回复：效應測試中的因子無統計學意義，儘管Tukey多重比較中的因子水平之間存在統計學顯著性差異統計意義是有條件的陳述。 這取決於要比較的內容，模型中的內容和不相關的內容，構成錯誤項的內容以及推理空間中的內容。
回复：效應測試中的因子無統計學意義，儘管Tukey多重比較中的因子水平之間存在統計學顯著性差異是的，但是這裡的比較是相同的。 因此，如果模型中因素的水平顯著不同，那麼因素本身對模型是否不重要？回复：效應測試中的因子無統計學意義，儘管Tukey多重比較中的因子水平之間存在統計學顯著性差異我不了解您的模型。由於seedAT在某些交叉效應中很重要，因此僅直接效應並未顯示出顯著性。儘管這似乎很不正常，但對我而言，該變量的意義在於其與其他變量的交互作用-一旦考慮了這些變量，便已合併了seedAT的作用。 看來好像seedAT已從模型中刪除-並不是無關緊要，而是表明該模型是多餘的（我相信-我對廣義回歸的經驗很少，所以我可能是錯的）。
