Frage:
Ist es angebracht, einen Interaktionseffekt zu untersuchen, der statistisch nahezu signifikant ist?
Julie
2011-09-14 00:15:08 UTC
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Ich führe ein 2x2-Design innerhalb der Subjekte durch. Wenn ich meine Ergebnisse zeichne, scheint es eine Interaktion zwischen meinen Variablen zu geben, aber leider entsteht keine p = 0,08. Ich finde es schade, dass ich das mit einfachen Haupteffekten nicht weiter erforschen kann. Hat jemand irgendwelche Vorschläge?

Wir könnten hier wahrscheinlich einen zusätzlichen Kontext verwenden - was studierst du? Was ist Ihre Stichprobengröße? Gibt es einen theoretischen Grund zu der Annahme, dass diese Wechselwirkung besteht? Ist das eine explorative oder bestätigende Analyse? Weil ich mir sehr viele Kontexte vorstellen kann, in denen ich sagen würde, dass p = 0,08 ein Beweis dafür ist, dass diese Interaktion existiert.
Es ist auch nicht genau klar, was Ihre Frage ist. Suchen Sie Hilfe bei der Untersuchung der Interaktion oder nur eine Rechtfertigung dafür?
Wer sagt, dass du nicht kannst?
Fünf antworten:
Fomite
2011-09-14 01:57:44 UTC
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Anbetung nicht p = 0,05. Entdecken Sie es.

Außerdem ist es in einigen Kontexten ein bisschen fehlerhaft, sich für einen Interaktionsschwellenwert auf p = 0,05 zu verlassen, da Interaktionstests normalerweise eine relativ geringe Leistung haben und Sie einen etwas höheren verwenden können und sollten Schwelle zur Annahme statistischer Interaktionsnachweise. Sander Greenland oder Miguel Hernan haben zweifellos ein Papier, in dem das Problem erörtert wird.

antikonservativ? Was Sie gesagt haben, scheint darauf hinzudeuten, dass $ p = .05 $ konservativ ist.
Aus Gründen der Übersichtlichkeit leicht bearbeitet - Anti-Konservativ ist da reingeschlichen, weil es derzeit in einem Papier verwendet wird, das in einem anderen Fenster geöffnet ist. *verlegen*
Peter Flom
2011-09-14 14:03:46 UTC
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"Kann nicht"? Wer sagt, dass du nicht kannst? Es ist nichts Magisches an p = .05. Sie können die Interaktion auf jeden Fall untersuchen.

Die Frage ist, wie Sie mit Beschwerden von Personen umgehen, die sagen, dass Sie dies nicht tun können. Neben Werken von Grönland oder Hernan (siehe Antwort von @ EpiGrad) können Sie nach Artikeln von Jacob Cohen oder Paul Meehl oder dem Buch "The Cult of Statistical Significance" von Ziliak oder dem Buch "Statistics as Principled Argument" von Abelson suchen. p>

Mike Lawrence
2011-09-14 01:13:57 UTC
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Sie könnten in Betracht ziehen, auf die Modellierung gemischter Effekte umzusteigen, die in einigen Fällen eine überlegene Leistung gegenüber ANOVA bietet.

Charlie
2011-09-14 19:29:13 UTC
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Ich stimme den anderen zu, dass Sie diese Interaktion sicherlich untersuchen können, aber wenn sie nicht signifikant ist, haben Sie möglicherweise nicht viel Macht, um Ihre Analyse zu unterstützen.

Henrik
2011-09-16 14:52:14 UTC
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Um etwas Ähnliches wie die anderen Antworten in etwas anderen Worten zu sagen.

Ich würde Folgendes tun:
Berichten Sie, dass die (hoffentlich erwartete) Interaktion fast oder ist marginal signifikant oder dass es einen Trend zur Signifikanz gibt (diese Ausdrücke sind alle verbreitet, zumindest in der Psychologie). Stellen Sie dann fest, dass ich diese Interaktion daher weiter untersuche, indem Sie einfache Haupteffektanalysen oder Kontraste verfolgen.

Dies ist absolut kein Problem, wenn Ihre Haupthypothesen in dieser Interaktion enthalten sind. Wie bereits erwähnt, haben Omnibus-Interaktionstests nicht die höchste Leistung.

Siehe auch hier.



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