너무 기초적인 질문이라 송구스럽습니다.
interaction 에 관한 질문인데요.
예를들면,
실험 디자인을 두개의 다른 샘플을 사용한다고 가정했을때...
처리구와 비처리구로 나누면
factor 1 은 당연히 처리이고,
factor 2 를 종으로 했을때...(처리구와 종간의 interaction 을 보고자 할때)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) treatments 1 4408 2204 43.591 2.42e-10 *** species 1 1700 1700 33.614 1.30e-06 ***
treat:species 1 1332 666 13.173 5.09e-06 ***
이러한 결과를 얻었다고 가정하면
어떻게 데이터 분석을 하면 될까요?
모두 p value < 0.05 이므로 interaction 이 있다고 봐야 될것 같은데요.
그렇다면 처리한 샘플이 샘플마다 즉 종간에 따라 영향을 끼친다는 결과인데...그러면 처리구 (p-value < 0.05) 결과는 어떻게 분석해야 될까요?
p<0.05 결과를 얻었지만 interaction 이 있는데 significantly different 라고 결론을 내릴수가 있나요?
Comment 2
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cardiomoon
2016.01.12 17:33
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R까기
2016.01.12 18:22
답변 고맙습니다.
지금 좀 많이 혼란스럽네요ㅜㅜ
아래 두개의 결과를 얻었는데요.
제가 알기로는 interaction 이 없으면 (p>0.05) 따로 anova 분석해서 각각 factor의 p-value를 사용하는 것으로 알고 있습니다.
즉, 두번째 결과를 사용할 수가 있다고 알고있습니다. 맞나요?
그런데 factor lines 의 p-value 값이 다릅니다. 어떻게 분석해야 될까요?
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) light 2 9751 4876 19.801 0.000158 *** lines 1 1136 1136 4.614 0.052831 . light:lines 2 69 34 0.140 0.871042 Residuals 12 2955 246
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) light 2 9751 4876 22.58 4.16e-05 *** lines 1 1136 1136 5.26 0.0378 * Residuals 14 3023 216
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치료와 품종 모두 종속변수에 영향을 미치며 치료와 품종의 interaction이 있으므로 품종에 따라 치료효과는 다르게 나타난다고 봐야 할 것 같습니다.