Hallo,
Ich habe 3 unabhängige Variablen, eine kontinuierliche Kovariate (Masse), eine kategoriale Nominalvariable (Geschlecht: M und F) und eine weitere kategoriale Nominalvariable (Standort: Norden, Mitte und Süden) und eine abhängige Variable, kontinuierlich (Quecksilberkonzentration) . Ich interessiere mich für das Testen der Hypothese "Wenn die Variation von Masse und Geschlecht in einem Organismus standardisiert (homogenisiert, berücksichtigt, geglättet) werden kann, dann kann dieses Tier die Bioverfügbarkeit von Quecksilber an der Stelle der nördlichen Position, der mittleren Position widerspiegeln , und südliche Lage."
Ich habe versucht, die Verwendung einer ANCOVA zu untersuchen, indem ich meine Kovariate (Masse) in meine Anpassungsmodellanalyse mit der kategorialen Variablen (Geschlecht) und der anderen kategorialen Variablen (Standort) sowie den Interaktionstermen aufgenommen habe. Meine Absicht ist es, Masse und Geschlecht innerhalb der Modellanpassung zu berücksichtigen, ich kann ein Interaktionsdiagramm für die Standortstandorte erstellen, um zu sehen, ob es einen Unterschied in der Quecksilberkonzentration zwischen ihnen gibt, und ihre LS-Mittel melden, da sie statistisch angepasst wurden, als ob die Geschlechter innerhalb dieser Standorte hatte eine standardisierte Masse.
Y= Quecksilberkonzentration
X Masse + Standort + Geschlecht + Masse*Geschlecht + Masse*Standort
Interessanterweise sieht mein Effekttest so aus, wenn dieses Modell ausgeführt wird
Ich möchte bestätigen, dass wir, nachdem ich die Kovariate berücksichtigt habe, da sie mit der Quecksilberkonzentration des Geschlechts und der Quecksilberkonzentration des Standorts variiert, feststellen, dass es keine statistischen Unterschiede zwischen den Geschlechtern und zwischen den Standorten gibt.
Ich bin gespannt, ob ich meine unabhängigen Variablen hier angesichts der Hypothese, die ich testen möchte, richtig behandle. Jede Hilfe wird hilfreich sein
