３Way-ANOVAの解釈
２ｘ２ｘ２デザインで分析して、とりあえず２ファクターの交互作用が出てる。
・・で？っていう。
それが実際的に面白い意味を示しているのかいまいちピンとこない。仮に３ファクターの交互作用がでてもどの本も解釈は難しいみたいなこと書いてあるし。やんなきゃいいじゃｎ
メタ分析用にCIを書き出して図にしてみたけどこっちのがわかりやすいよなあ。
統計に関してはいわゆる遅延勉強法でやってるけど、基礎全般や全体図が把握しきれていないと苦労するです。
CIの比較に関して面白い論文もらったので今日はそれみてみる。
Inference by Eye, Cumming, 2005, 2007
2005を時間かけて読んでたら2007Ver発見。こっちのほうがわかりやすいじゃんなんという罠
交互作用が出たことで、そこに偶然以上に何かしらの相関性はある。ってのはわかるんだが。けどそれ以上は言えないよな..
最終的には得られた相互作用をまた分解していく作業になるんですかね。まどろっこしい。
以下ちょいメモ..
記述の仕方
３要因の分散分析の結果、国の主効果、移動手段の主効果、旅行日の主効果がすべて有意であった、F(2,108)=31.3, p<0.01,F(1,108)=145.5, p<0.01, F(1,108)=27.0, p<0.01。また、２次の交互作用が有意であった、F(2,108)=18.3 p<0.01。
下位検定大型連休の旅行と通常の週末の旅行のそれぞれについて、国と移動手段の２要因の分散分析を行った。
大型連休の旅行に関して、国の主効果と移動手段の主効果ともに有意であった、F(2,54)=33.3, p<0.01,F(1,54)=98.4, p<0.01。また、交互作用が有意であった、F(2,54)=32.1 p<0.01。
通常の週末の旅行に関して、国の主効果は、有意でなかった、F(2,54)=2.2, p>0.1。移動手段の主効果が有意であった,F(1,54)=98.4, p<0.01。交互作用は、有意でなかった、F(2,54)=2.3 p>0.1。
three-way ANOVA
A,B,Cの３つの要因が独立変数となった３要因の分散分析を行う手順は以下の通り。
３要因を含めた分散分析を行う
- ２次の交互作用（A×B×C）が有意の場合
- 単純交互作用の検定を行う
- Aのある水準におけるB×Cの単純交互作用の検定
- 有意である時は単純・単純主効果の検定を行う
- AとBの特定の水準における要因Cの単純・単純主効果の検定
- AとCの特定の水準における要因Bの単純・単純主効果の検定
- 単純・単純主効果が優位な場合には必要に応じて多重比較を行う
- Bのある水準におけるA×Cの単純交互作用の検定
- 有意である時 は単純・単純主効果の検定を行う
- BとAの特定の水準における要因Cの単純・単純主効果の検定
- BとCの特定の水準における要因Aの単純・単純主効果の検定
- 単純・単純主効果が優位な場合には必要に応じて多重比較を行う
- Cのある水準におけるA×Bの単純交互作用の検定
- 有意である時 は単純・単純主効果の検定を行う
- CとAの特定の水準における要因Bの単純・単純主効果の検定
- CとBの特定の水準における要因Aの単純・単純主効果の検定
- 単純・単純主効果が優位な場合には必要に応じて多重比較を行う
GLM
time1 time2 time3 time4 BY group
/WSFACTOR = times 4 Polynomial
/METHOD = SSTYPE(3)
/POSTHOC = group ( TUKEY BONFERRONI )
/EMMEANS = TABLES(group) COMPARE ADJ(BONFERRONI)
/EMMEANS = TABLES(times) COMPARE ADJ(BONFERRONI)
/EMMEANS = TABLES(group*times) COMPARE(times) ADJ(BONFERRONI)
/EMMEANS = TABLES(group*times) COMPARE(group) ADJ(BONFERRONI)
/PRINT = DESCRIPTIVE
/CRITERIA = ALPHA(.05)
/WSDESIGN = times
/DESIGN = group .
ANOVA with repeated measures for SPSS
