Por que não recebo um valor p dessa ANOVA em R?


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Aqui estão os dados:

> tires <- data.frame(Wear  = c(17, 14, 12, 13, 14, 14, 12, 11,
                                13, 13, 10, 11, 13, 8, 9, 9),
                      Brand = rep(LETTERS[1:4], 4),
                      Car   = as.character(as.roman(rep(1:4, each = 4))))
> tires
   Wear Brand Car
1    17     A   I
2    14     B   I
3    12     C   I
4    13     D   I
5    14     A  II
6    14     B  II
7    12     C  II
8    11     D  II
9    13     A III
10   13     B III
11   10     C III
12   11     D III
13   13     A  IV
14    8     B  IV
15    9     C  IV
16    9     D  IV

Agora eu ajustei uma ANOVA bidirecional com interação:

two.way <- aov(Wear ~ Brand + Car + Brand:Car, data = tires)

Finalmente, nenhum valor p:

> summary(two.way)
            Df Sum Sq Mean Sq
Brand        3  30.69  10.229
Car          3  38.69  12.896
Brand:Car    9  11.56   1.285

Uma ANOVA bidirecional regular (ou seja Wear ~ Brand + Car) fornece valores de p:

> summary(aov(Wear ~ Brand + Car, data = tires))
            Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
Brand        3  30.69  10.229   7.962 0.00668 **
Car          3  38.69  12.896  10.038 0.00313 **
Residuals    9  11.56   1.285                   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1   1

Existe uma maneira de interpretar isso? O gráfico de interação mostra-me que definitivamente há interação entre eles, Brande Carespero incorporar isso ao meu modelo.

Respostas:


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Seu modelo está saturado. Qualquer modelo usará pelo menos 1 grau de liberdade. Você tem 2 fatores com 4 níveis cada. Ambos requerem 3 graus adicionais de liberdade. A interação consome outros 9 graus de liberdade. Somando esses 1 + 3 + 3 + 9 = 16, mas você tem apenas 16 dados. Portanto, não há graus de liberdade para determinar a variabilidade residual, formar erros padrão ou testar quaisquer hipóteses.


Obrigado. Como existe um claro efeito de interação aqui, existe alguma análise alternativa que eu possa executar ou estou limitado à ANOVA de duas vias sem interação neste caso?
João

9
Não é possível que seja "claro" que haja um efeito de interação. Não duvido que você interprete o que vê como interação, mas logicamente não é possível determinar se há uma interação. Você precisa de mais dados. Muito mais.
gung - Restabelece Monica

Não tenho certeza se concordo totalmente com você @gung. Embora seja bastante filosófico, acho que você pode ter um efeito de interação claro com base apenas em estimativas pontuais, embora não tenha a capacidade de testá-lo estatisticamente.
precisa

3
@wanny Esta não é uma "questão filosófica". Gung está absolutamente correto aqui: sem pelo menos um valor de dados adicional, não há informações sobre variabilidade no modelo saturado. A impressão de uma interação sempre pode ser criada nessa situação simplesmente classificando as colunas e as linhas de maneira apropriada: isso torna essa impressão apenas um artefato de como os dados foram apresentados. OTOH, se os nomes das marcas (A, B, C, D) e carros (I, II, III, IV) tiverem alguma ordem natural ou significativa (por exemplo, relacionada à participação ou preço de mercado), uma interação poderá ser testada com esses dados.
whuber

Concordo, eu estava assumindo que os fatores foram ordenados.
precisa
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