Removendo fatores de uma tabela ANOVA de três vias

Em um artigo recente, eu instalei modelos de efeitos fixos de três vias. Como um dos fatores não era significativo (p> 0,1), eu o removi e reinstalei o modelo com dois efeitos fixos e uma interação.

Acabei de receber comentários dos árbitros, para citar:

Esse tempo não foi um fator significativo na ANOVA de três vias não é, por si só, um critério suficiente para agrupar o fator de tempo: o texto padrão sobre esta questão, Underwood 1997, argumenta que o valor de p para um efeito não significativo deve ser maior que 0,25 antes que os níveis de tratamento de um fator possam ser agrupados. Os autores devem fornecer o valor p relevante aqui e justificar sua associação com referência a Underwood 1997.

Minhas perguntas são:

1. Eu nunca ouvi falar da regra de 0,25. Tem mais alguém? Posso entender que não removemos o fator se o valor-p estivesse próximo do limite, mas ter uma "regra" parece um pouco extremo.
2. Este árbitro declara que Underwood 1997 é o texto padrão. É realmente? Eu nunca ouvi sobre isso. Qual seria o texto padrão (existe algo assim)? Infelizmente, não tenho acesso a este Underwood, 1997.
3. Qualquer conselho ao responder aos árbitros.

Antecedentes: este artigo foi submetido a uma revista não estatística. Ao ajustar o modelo de três vias, verifiquei os efeitos da interação.

Suponho que Underwood em questão seja Experiments in Ecology (Cambridge Press 1991). É uma referência mais ou menos padrão nas ciências ecológicas, talvez a terceira atrás de Zar e Sohkol e Rohlf (e, na minha opinião, a mais 'legível' das três).

Se você puder encontrar uma cópia, a seção relevante que seu árbitro está citando está em 9.7 na p.273. Underwood sugere um procedimento de agrupamento recomendado (portanto, não uma "regra" em si ) para fatores não significativos. É um procedimento de duas etapas que, francamente, eu não entendo direito, mas o resultado é que p = 0,25 é sugerido para reduzir a probabilidade de erro do tipo I ao agrupar o fator não significativo (portanto, nada a ver com 'tempo' em seu exemplo, pode ser qualquer fator não sig).

O procedimento não parece ser de Underwood, ele mesmo cita Winer et al 1991 ( Procedimentos Estatísticos em Projeto Experimental McGraw-Hill). Você pode tentar lá se não conseguir encontrar uma cópia do Underwood.

Eu detesto esse tipo de regras baseadas em cortes. Eu acho que depende do design e quais são suas hipóteses e expectativas a priori . Se você espera que o resultado varie com o tempo, eu diria que deve manter o tempo, como faria com qualquer outro fator de 'bloqueio'. Por outro lado, se você estivesse reproduzindo os mesmos experimentos em momentos diferentes e não tivesse motivos para pensar que o resultado variaria com o tempo, mas desejasse verificar esse era o caso, então o fez e encontrou pouca ou nenhuma evidência de que isso varia com o tempo. tempo, eu diria que é inteiramente razoável, em seguida, perder tempo.

Eu nunca ouvi falar de Underwood antes. Pode ser um texto padrão para 'Experiments in Ecology' (o título do livro), mas não há razão óbvia para que os experimentos em ecologia devam ser tratados de maneira diferente de quaisquer outros experimentos a esse respeito, para vê-lo como " o texto padrão em esta questão "parece injustificada.

por favor leia o texto de Underwood e suas referências; não é uma regra, por favor leia. De fato, essa abordagem é controlar o erro do tipo II ao remover (ou agrupar) um termo "não significativo" no modelo. E se o termo que você remover tiver um nível de significância financeira de 0,06? Você tem certeza de que os MS esperados não incluem um efeito adicional devido ao fator ?. Se você remover esse termo, estará assumindo que a EM esperada não inclui o efeito adicionado devido a esse tratamento, MAS VOCÊ DEVE ESTAR um pouco protegido contra erros do tipo II !. por favor, desculpe meu inglês pobre e precipitado!