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2x3 ANOVA de interacción no significativa después de haber incluido una covariable?

Mi experimento había un 2x3 diseño con una covariable. Si analizo los resultados mediante un ANOVA, tengo una fuerte interacción significativa entre los dos factores (p<.001). Si puedo añadir la covariable en el análisis y hacer un ANCOVA, la interacción entre los dos factores no es significativa (p=.252).

La covariable en sí no fue significativa, ni tampoco tiene ningún interacciones significativas.

Hay preguntas similares en este sitio web, pero yo estaba esperando para entender lo que hace un resultado patrón de decir acerca de la covariable? ¿Cómo debo interpretar los resultados?

La adición de la covariable fue la característica novedosa de mi estudio y por lo tanto es importante para mí para entender esta interacción correctamente.

Es la covariable que influyen en los resultados?

EDITAR:

He estado pensando en eso todo el día y supongo que la posible interpretación sería: Cuando el control de la covariable, la interacción de los efectos principales es no significativo.

En cuyo caso no entiendo un par de cosas:

a) ¿que significa la covariable es responsable de la interacción?

b) ¿por Qué es la interacción entre la FactorA*FactorB*Covariable no es significativa, entonces?

c) ¿por Qué no la covariable significativamente la interacción con nada en absoluto, cuando su presencia parece estar influyendo en los resultados?

EDIT 2:

Tal vez estoy haciendo algo mal, porque no está haciendo mucho sentido para mí. Aquí están mis resultados:

http://imageshack.us/g/580/ancova1.png/

Las dos últimas imágenes muestran cuando ejecuto un ANOVA sin la covariable (medidas repetidas, el Factor 1 (2 niveles). El Factor 2 (3 niveles).

Los tres primeros cuando ejecuto un ANCOVA en los mismos factores, excepto lo que he puesto en OptimismScore como covariable.

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f1r3br4nd Puntos 762

Por lo general yo diría que cada término de agregar disminuye el residual de grados de libertad, y que a su vez significa que el estadístico F tiene que ser más grande con el fin de alcanzar un determinado nivel de significación. Que no parece ser el caso aquí, porque su F-valores son muy diferentes cuando se incluye la covariable.

Algunos estadísticos pakcages obtener de orden superior de F-cálculo del valor de mal en presencia de covariables de interacciones (específicamente, lo que va en el denominador). Una manera de cordura prueba de esto es la obtención de los coeficientes estimados para el modelo con y sin la covariable y ver si alguna de las estimaciones de cambiar mucho (varias veces) entre los dos. Que sería un indicador de que la covariable realmente hace una diferencia.

Pero también estoy intrigado por qué centrar la covariable podría solucionar esto. Que raro, suficiente como para que si yo fuera usted, yo no dependen de estos cálculos, hasta que hablando con un estadístico.

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Sumant Puntos 2294

El centrado de la covariable se ha solucionado el problema.

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