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Em seguida, precisamos obter os testes dos efeitos principais simples para cada nível de a. Para este exemplo, o quadrado médio residual é o termo de erro para todos os efeitos no modelo e, portanto, para todos os testes de efeitos principais simples. Permite rerunar o modelo de cima (com menos subcomandos, de modo a reduzir a quantidade de saída). Como podemos ver, o erro de somas de quadrados é de 16 com 12 graus de liberdade, o erro quadrático médio é de 1.333. Agora, vamos ver a interação bc em a1. A estatística de teste é obtida dividindo o quadrado médio da interação bc da ANOVA com apenas b e c em a1 pelo erro quadrático médio da ANOVA original. Para fazer isso, precisamos classificar o arquivo de dados por um. Divida o arquivo de dados por um. E então execute a ANOVA com b. C e a interação bc como preditores de y. O quadrado médio da interação bc é 20.333. Então temos 20.3331.333 15.25. Para testar a interação bc em a2, temos .2501.333 .1875. O primeiro teste, F (2, 12) 15.25 Claramente, a primeira relação F, F (2, 12) 15.25, é muito maior do que a segunda, F (2, 12) .1875, mas como podemos dizer quais são Estatisticamente significativo Existem pelo menos quatro métodos diferentes para determinar o valor crítico dos testes de efeitos principais simples. Existe um método relacionado às comparações múltiplas de Dunns, um método atribuído a Marascuilo e Levin, um método chamado procedimento de teste simultâneo (muito conservador e relacionado ao teste post-hoc de Scheffeacute) e um método de taxa de erro por família. Vamos demonstrar o método de taxa de erro por família, mas você deve procurar os outros métodos em um bom livro ANOVA, como Kirk (1995), para decidir qual abordagem é melhor para sua situação. Nós dividimos nosso nível alfa, 0,05, em 2 porque estamos fazendo dois testes de efeitos principais simples, então nosso novo valor de alfa é 0,025. A função idf nos obriga a fornecer 1 alfa, então temos 1 - .025 .975. Como você pode ver, p1 é aproximadamente 5.10. Isso indica que a interação bc é estatisticamente significativa em a1, mas não em a2. Em um mundo ideal, seríamos feitos agora, mas, como vivemos no mundo quotrealquente, ainda há mais a fazer porque agora precisamos tentar entender a interação significativa de dois sentidos em um primeiro primeiro para b 1 e depois para b 2. Para a 1 e b 1: Construiremos este teste F da mesma forma que fizemos acima, ou seja, usando o quadrado médio para o efeito, neste caso, o efeito de c, dividido pelo erro quadrático médio do original ANOVA. Como podemos ver a partir da saída acima, o quadrado médio para c é .32. Portanto, temos 321.33 24. Podemos obter o valor F crítico usando a função idf. O valor crítico é aproximadamente 5,1, então nosso F (2, 12) 24 é estatisticamente significativo. Para a 1 e b 2: Construiremos este teste F da mesma forma que fizemos acima, ou seja, usando o quadrado médio para o efeito, neste caso, o efeito de c. Dividido pelo erro quadrático médio da ANOVA original. Como podemos ver a partir da saída acima, o quadrado médio para c é 0,667. Por isso, temos .6671.33 .5. Podemos obter o valor crítico F usando a função idf. O valor crítico é aproximadamente 5,1, então nosso F (2, 12) .5 não é estatisticamente significativo. Apenas o teste de efeitos principais simples de c em b 1 foi significativo. Mas ainda não terminaram, já que existem três níveis de c, não sabemos onde esse efeito significativo reside. Precisamos testar as comparações entre pares entre os três meios. Vamos fazer isso usando a correção Sidak para testes múltiplos. 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. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia.