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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:3要因分散分析における単純交互作用について)
3要因分散分析の単純交互作用について
このQ&Aのポイント
- 3要因分散分析における単純交互作用について、統計ソフトの操作は理解できたが、交互作用の解釈に悩んでいる。
- 3要因の分散分析で2次の交互作用が見られた場合、単純交互作用を調べた後に単純・単純主効果検定を行うが、単純交互作用の解釈について悩んでいる。
- 単純交互作用が見られない場合、Aのどの水準でも交互作用自体が見られないことを意味するのか、また交互作用は見られるがAの水準に差がないことを意味するのか悩んでいる。
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なんか、用語に混乱が生じているように思えるのですが、大丈夫でしょうか。 「A1の水準におけるB-C間の交互作用と、A2の水準におけるB-C間の交互作用に差がなければ、単純交互作用は見られないということになります」とありますが、これは違います。 「A1の水準におけるB-C間の交互作用」というのが単純交互作用1で、「A2の水準におけるB-C間の交互作用」というのが単純交互作用2となります。 これらに差がなければ(2次の)交互作用が見られないのです(下位検定の結果で上位の検定を説明するのは抵抗がありますが、説明の便宜上こうします)。 3要因各2水準の場合、2次の交互作用の下に2つの単純交互作用ができる構造になります。 まずここを再確認してください。 「単純交互作用が見られないとは、『Aのどの水準においてもこの交互作用自体が見られないということだろうか?』」 単純交互作用が両方とも有意でないならば、結果としてそうなります。 「交互作用は見られるが、Aのどの水準でもその交互作用に差がないということを言うのだろうか?」 単純交互作用の両方が有意である場合、そのパタンによってはこちらの結果になります。 同じような形の単純交互作用を示すなら、上位の交互作用は見られないでしょう。 3要因で交互作用有意の場合、どの要因で切り分けるのかという問題がでてきます。 仮にA要因の水準ごとに見て単純交互作用が全て有意でなくとも、BあるいはCで分けたら、ちゃんと意味のあるパタンだったということは十分にあり得ます。 ここさら先は仮説と相談しながら分析を進める段階で、たとえ有意であっても、意味のない切り分け方というのはあるものです。
お礼
ありがとうございます! 2次の交互作用と言うものについて理解が及んでいなかったようです。 とてもわかりやすい説明をしていただき、 本当にありがとうございました。 お手数をおかけしました。