二元配置 ANOVA 分析を実行したところ、間違いがなければ、交互作用に加えて、個別のパラメーターごとに一元配置分析の p 値も得られます。同じパラメーターに対して別の一元配置分析を行うと、得られる遺伝子が異なるのはなぜですか? ありがとうございます！
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はい、これは ANOVA と回帰の通常の特性です。新しいパラメーターを含めると、説明された変数の全体的な変動性から何かを「食い尽くす」ため、他のパラメーターも影響を受けます。新しいパラメーターを追加することで、他のパラメーターから「フィルターで除外」します。パラメータ a の一元配置 ANOVA が有意ではない場合がありますが、二元配置 ANOVA でパラメータ b を追加すると、パラメータ a が突然有意になります! これに関する非常に良い例は、Crawley's Statistical Computing にあります。
于 2011-07-22T17:39:05.750 に答える
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これは、単一因子の一方向分析を行うと、交互作用の分散と自由度が残差に残るためです。これは、相互作用なしで加法モデルを実行する場合にも当てはまります。2 つの ANOVA の二乗和を見てください。効果の SS は常に同じであるはずですが、残差の分散は一方的に上がります。これは、交互作用によって除去された自由度が変動性を補わない可能性があるため、交互作用を追加すると効果が小さくなることを常に保証するわけではありません。
もちろん、特定の問題の例がなければ、他に何が起こっているのかを判断するのは困難です。完全に交差していない、N が不均一である、因子を削除するときに集計する必要がある複数のサンプリングがあるなど、さらに問題が発生する可能性があります。
于 2011-07-22T17:18:16.270 に答える