interpretazione delle stime dei parametriDevo determinare quali termini appaiono più dominanti nella risposta in base alla tabella delle stime dei parametri. Sono un po' confuso a causa dei coefficienti negativi per alcuni termini nella colonna delle stime.
AnaliticaTabella datiDAIRi: interpretare le stime dei parametriPenso che questo caso sia un esperimento misto. quindi l'intercettazione è presente ma non esplicita.
Ri: interpretare le stime dei parametriOltre alla spiegazione e alla raccomandazione di Mark, ho i seguenti pensieri:
1. Quanto di un cambiamento nella variabile di risposta ha un significato pratico? Le stime sono indicatori di quanto cambierà la risposta per ogni "unità" di cambiamento nel Parametro.
2. Non vedo l'intercetta nella tabella delle stime dei parametri? Questa è in genere la media dei dati.
3. Le interazioni possono essere difficili da comprendere e il modo in cui ottimizzarle dipende sia dal valore target della risposta sia dalle implicazioni pratiche. Un'interazione è quando l'effetto di un fattore dipende da un altro fattore. Per interazioni con fattore 2 segno positivo, l'effetto dell'interazione è maggiore quando questi fattori hanno lo stesso segno (-,- o +,+), per interazioni negative, l'effetto è maggiore quando hanno segni opposti ,(-,+ o +,-). È buona pratica valutare le interazioni prima di trarre conclusioni sugli effetti principali. Guarda i grafici di interazione per la valutazione.
Ri: interpretare le stime dei parametriI termini di interazione rappresentano un effetto al di là degli "effetti principali", degli "effetti lineari" o degli "effetti additivi". Il parametro negativo indica un effetto 'antagonista': questo modello prevede un cambiamento meno positivo nella risposta di quanto previsto dai soli termini lineari.
Sembra che alcuni dei parametri non siano significativamente diversi da zero, quindi questi termini possono essere eliminati. La migliore pratica è rimuovere il termine meno significativo (valore p più alto) e valutare il nuovo modello. Rimuovi un termine alla volta e valuta il nuovo insieme di stime e valori p.
Ti suggerisco di usare il Profilo di previsione una volta selezionato il modello per aiutare nell'interpretazione della relazione tra i fattori e la risposta.
