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Kurz gesagt, eine Drei-Wege-Interaktion bedeutet, dass es eine Zwei-Wege-Interaktion, die über Ebenen einer dritten Variable variiert. Sagen wir zum Beispiel, dass sich eine bc-Interaktion über verschiedene Ebenen des Faktors a unterscheidet. Eine Möglichkeit, die Dreiwege-Interaktion zu analysieren, ist die Verwendung von Tests von einfachen Haupteffekten, z. B. Die Wirkung einer Variablen (oder eines Satzes von Variablen) über die Ebenen einer anderen Variablen. Als nächstes müssen wir die Tests der einfachen Haupteffekte für jede Stufe von a erhalten. Für dieses Beispiel ist das verbleibende Mittelwert der Fehlerbegriff für alle Effekte im Modell und damit für alle Tests einfacher Haupteffekte. Es gibt mindestens drei Möglichkeiten, diese Tests durchzuführen. Vielleicht ist der einfachste Weg, um einfach einige Berechnungen von Hand zu machen. Eine andere Möglichkeit, dies zu tun, ist, den Unterbefehl lmatrix zu verwenden und die verschiedenen Kontraste anzugeben. Sobald du verstehst, wie man die Kontraste auf dem Unterbefehl lmatrix kodiert, ist dies eine einfache Methode mit minimaler Syntax erforderlich. Ein Beispiel für diese Methode finden Sie hier. Ein dritter Weg, dies zu tun, ist die Verwendung von OMS (Output Management System), um die notwendigen Werte zu erfassen und Aggregat zu verwenden, um die notwendigen Werte zu berechnen. Der Vorteil dieser Methode ist, dass man die angepassten p-Werte und kritischen F-Werte pro Familienfehlerrate erhalten kann. Dies erfordert jedoch eine SPSS-Syntax, die manche Leute einschüchtern lassen. Ein Beispiel für diese Methode finden Sie hier. Wir verwenden einen kleinen künstlichen Dataset namens threeway, der eine statistisch signifikante Drei-Wege-Interaktion hat, um den Prozess zu veranschaulichen. In unserem Beispieldatensatz sind die Variablen a, b und c kategorisch. Die Techniken, die auf dieser Seite gezeigt werden, können auf Situationen verallgemeinert werden, in denen eine oder mehrere Variablen kontinuierlich sind, aber die kontinuierlicheren Variablen, die an der Interaktion beteiligt sind, desto komplizierter werden die Dinge. Wir müssen eine Zwei-Wege-Interaktion auswählen, um genauer zu betrachten. Für die Zwecke dieses Beispiels werden wir die bc-Interaktion untersuchen. Wir können den Plot-Unterbefehl des unianova-Befehls verwenden, um die bc-Interaktion für jede der beiden Ebenen von a zu grafisch darzustellen. Wir verwenden die emmeans Unterbefehle, um die numerischen Werte zu erhalten, die auf den Graphen angezeigt werden. Wir glauben davon, die beiden Graphen zu betrachten, dass die Drei-Wege-Interaktion signifikant ist, da es scheint, dass eine quotstrongquot-Zwei-Wege-Interaktion bei einer 1 und keine Interaktion bei einem 2. Jetzt müssen wir es nur statistisch mit Tests von zeigen Einfache Haupteffekte. 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Die Teststatistik wird durch Dividieren des mittleren Quadrats der bc-Wechselwirkung von der ANOVA mit nur b und c bei a1 durch den mittleren quadratischen Fehler von der ursprünglichen ANOVA erhalten. Um dies zu tun, brauchen wir die Datendatei von einem. Spalte die Datendatei um. Und dann die ANOVA mit b laufen. C und die bc-Interaktion als Prädiktoren von y. Das mittlere Quadrat der bc-Wechselwirkung ist 20.333. So haben wir 20.3331.333 15.25. Um die bc-Interaktion bei a2 zu testen, haben wir .2501.333 .1875. Der erste Test, F (2, 12) 15.25 Eindeutig ist das erste F-Verhältnis F (2, 12) 15,25 viel größer als das zweite, F (2, 12) .1875, aber wie können wir sagen, welche sind Statistisch signifikant Es gibt mindestens vier verschiedene Methoden zur Bestimmung des kritischen Wertes von Tests von einfachen Haupteffekten. Es gibt eine Methode, die sich auf Dunns-Mehrfachvergleiche bezieht, eine Methode, die Marascuilo und Levin zugeschrieben wird, eine Methode, die das gleichzeitige Testverfahren (sehr konservativ und bezogen auf den Scheffeacute Post-hoc-Test) und eine pro Familienfehlerratenmethode genannt wird. Wir zeigen die pro Familie Fehlerrate Methode, aber Sie sollten die anderen Methoden in einem guten ANOVA Buch, wie Kirk (1995), um zu entscheiden, welcher Ansatz ist am besten für Ihre Situation. Wir teilen unsere Alpha-Ebene, 0,05, von 2, weil wir zwei Tests von einfachen Haupteffekte machen, also ist unser neuer Wert von Alpha .025. Die idf-Funktion erfordert, dass wir 1 - alpha liefern, also haben wir 1 - .025 .975. Wie Sie sehen können, ist p1 ca. 5.10. Dies deutet darauf hin, dass die bc-Interaktion bei a1 statistisch signifikant ist, aber nicht bei a2. In einer idealen Welt würden wir jetzt fertig sein, aber da wir in der Quersterne Welt leben, gibt es noch mehr zu tun, denn wir müssen jetzt versuchen, die signifikante Zwei-Wege-Interaktion zu einem 1 ersten für b 1 zu verstehen und dann für b 2. Für a 1 und b 1: Wir konstruieren diesen F-Test in der gleichen Weise wie oben, nämlich mit dem mittleren Quadrat für die Wirkung, in diesem Fall die Wirkung von c, dividiert durch den mittleren quadratischen Fehler aus dem Original ANOVA Wie wir aus der obigen Ausgabe sehen können, ist das mittlere Quadrat für c .32. Daher haben wir 321.33 24. Wir können den kritischen F-Wert mit der idf-Funktion erhalten. Der kritische Wert ist etwa 5,1, also ist unser F (2, 12) 24 statistisch signifikant. Für ein 1 und b 2: Wir konstruieren diesen F-Test in der gleichen Weise wie oben, nämlich mit dem mittleren Quadrat für die Wirkung, in diesem Fall die Wirkung von c. Geteilt durch den mittleren quadratischen Fehler von der ursprünglichen ANOVA. Wie wir aus der obigen Ausgabe sehen können, ist das mittlere Quadrat für c .667. Daher haben wir .6671.33 .5. Wir können den kritischen F-Wert mit der idf-Funktion erhalten. Der kritische Wert ist ungefähr 5.1, also ist unser F (2, 12) .5 nicht statistisch signifikant. Nur der Test der einfachen Haupteffekte von c bei b 1 war signifikant. But were not done yet, since there are three levels of c, we dont know where this significant effect lies. We need to test the pairwise comparisons among the three means. We will do this using the Sidak correction for multiple tests. As shown above, only one of the comparisons is statistically significant. However, the Sidak correction can be conservative. If we had used a different correction, say the Tukey HSD, all three comparisons would be statistically significant. We should note that the error term used in these comparisons is not the error term from the original three-way ANOVA. We would need to use syntax similar to that shown above to save that error term to a new data set and then use it in the comparisons (as shown on ats. ucla. edustatstatafaqthreeway. htm ). We might want to use the error term from the original three-way ANOVA because we are going post-hoc tests of that analysis. Hopefully, we now have a much better understanding of the three-way abc interaction. Please note that the process of investigating the three-way interactions would have be similar if we had chosen a different two-way interaction back at the beginning. Summary of Steps 1) Run full model with three-way interaction. 1a) Capture SS and df residual. 2) Run two-way interaction at each level of third variable. 2a) Capture SS and df for interactions. 2b) Compute F-ratios for tests of simple main-effects. 3) Run one-way model at each level of second variable. 3a) Capture SS and df for main effects. 3b) Compute F-ratios for tests of simple main-effects. 4) Run pairwise or other post-hoc comparisons if necessary. Kirk, Roger E. (1995) Experimental Design: Procedures for the Behavioral Sciences, Third Edition . Monterey, California: BrooksCole Publishing. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt der Universität von Kalifornien verstanden werden.