Interpretación de anova de tres vías: la prueba de efectos de interacción no es significativa, pero post hoc parece significativamente diferenteHola,
Realicé un anova de tres vías para ver los efectos de los factores (CO2, riego y cultivo) en la cantidad de granos de trigo.
Los efectos mostraron que la interacción del CO2 y el Cultivar no fue significativa (p>0.05), pero la prueba de Tukey parece que sí existe interacción entre ellos.
Cuando analizo la interacción del CO2 y el riego, parece similar a la interacción del CO2 y el cultivo, pero la prueba de efectos fue realmente significativa.
No entendí por qué la comparación múltiple muestra que hay interacción pero la prueba de efecto me dice que no.
Análisis y modelado de datos básicosRe: Interpretación de anova de tres vías: la prueba de efectos de interacción no es significativa, pero post hoc parece significativamente diferente¿No estoy seguro de lo que me estás preguntando? Creo que Mark explicó bastante bien la diferencia en las pruebas. Lo que recomiendo es dejar de lado por un momento las pruebas estadísticas. Trazar los datos. Evaluar la importancia práctica de la variación en los datos. Investigue los datos en busca de puntos de datos inusuales (esto puede ser útil prediciendo los resultados a priori). A menudo se asignan efectos de orden superior cuando en realidad se trata de un punto de datos de "causa especial". El análisis siempre debe seguir la secuencia: práctico, gráfico y luego cuantitativo.
Re: Interpretación de anova de tres vías: la prueba de efectos de interacción no es significativa, pero post hoc parece significativamente diferenteNormalmente, y si entiendo claramente, si se acepta la hipótesis nula significa que no hay diferencias entre las medias, por lo que no es necesario hacer una prueba post-hoc ni esperar ninguna diferencia entre grupos como vemos en mi primera pregunta. Como explicamos esto?
Re: Interpretación de anova de tres vías: la prueba de efectos de interacción no es significativa, pero post hoc parece significativamente diferente8)...entonces Statman que dices??
Re: Interpretación de anova de tres vías: la prueba de efectos de interacción no es significativa, pero post hoc parece significativamente diferenteTuve que reírme... escupir mi cerveza. Cuanta razón tienes.
Re: Interpretación de anova de tres vías: la prueba de efectos de interacción no es significativa, pero post hoc parece significativamente diferenteEn primer lugar, expliqué que el ANOVA general y las pruebas de efectos individuales se basan en agregar un conjunto de términos o un término, respectivamente, y no son una declaración sobre ningún par de niveles. Las comparaciones de Tukey, por otro lado, se refieren a los niveles. Aunque Tukey ajusta el número de comparaciones para que la tasa de error tipo I sea experimental en lugar de comparativa, sigue siendo (aparentemente) 0,05, por lo que cuando realiza suficientes pruebas como en el ejemplo hasta ahora, es probable que obtenga un falso positivo.
También parece que estás probando muchas comparaciones diferentes. Su diseño experimental es inadecuado para soportar tantas pruebas. El diseño supone que estás haciendo inferencias específicas. Tenga cuidado de evitar "seleccionar" hasta que obtenga un resultado positivo.
En cualquier caso, si cree en las comparaciones encontradas por el método de Tukey, entonces debe confirmarlas con observaciones nuevas e independientes.
Finalmente, antes de que Statman tenga la oportunidad de preguntar, ¿las diferencias son significativas o prácticamente importantes, independientemente de la significación estadística?
Re: Interpretación de anova de tres vías: la prueba de efectos de interacción no es significativa, pero post hoc parece significativamente diferenteAl hacer un ANOVA de 2 vías (sin considerar el efecto de riego), veo que el efecto de interacción de lo anterior no es significativo, al igual que una prueba del pavo en el término de interacción. No puedo entender por qué tenemos una diferencia al hacer el ANOVA de 3 vías (como se indicó anteriormente). En una situación en la que necesito considerar todos los términos (factores principales), ¿qué represento o más bien cómo represento tal discrepancia? ¿Puedes ayudar con orientación aquí?
Re: Interpretación de anova de tres vías: la prueba de efectos de interacción no es significativa, pero post hoc parece significativamente diferentePuede obtener diferentes respuestas porque estas pruebas plantean dos preguntas diferentes. La prueba del efecto consiste en preguntar si el término, en su conjunto, cambia significativamente el modelo cuando se agrega junto con los demás términos. Se basa en la suma de cuadrados asociados con la suma del término. Es posible que no haya evidencia suficiente (cuadrado medio) para indicar un término significativo (relación F). La prueba de Tukey, por otro lado, pregunta sobre las diferencias entre medias de mínimos cuadrados de combinaciones de niveles de factores. Por tanto, es posible que la prueba para todo el término no sea significativa, pero que las diferencias entre algunas combinaciones de niveles de factores sí lo sean. A menudo están de acuerdo, pero en realidad no existe ningún requisito que lo exija.
