Wir verwenden die Zwei-Wege-ANOVA, wenn wir wissen m\u00f6chten, ob zwei spezifische Faktoren eine bestimmte Antwortvariable beeinflussen.<\/span><\/p>\n Manchmal gibt es jedoch einen Interaktionseffekt<\/strong> zwischen den beiden Faktoren, der sich darauf auswirken kann, wie wir die Beziehung zwischen den Faktoren und der Antwortvariablen interpretieren.<\/span><\/p>\n Beispielsweise m\u00f6chten wir vielleicht wissen, ob die Faktoren (1) Bewegung<\/em> und (2) Geschlecht<\/em> die Antwortvariable \u201eGewichtsverlust\u201c<\/em> beeinflussen. Es ist zwar m\u00f6glich, dass beide Faktoren die Gewichtsabnahme beeinflussen, es ist jedoch auch m\u00f6glich, dass sie miteinander interagieren.<\/span><\/p>\n Beispielsweise ist es m\u00f6glich, dass Sport bei M\u00e4nnern und Frauen unterschiedlich schnell zu Gewichtsverlust f\u00fchrt. In diesem Fall besteht ein Interaktionseffekt zwischen Bewegung und Geschlecht.<\/span><\/p>\n Der einfachste Weg, Interaktionseffekte zwischen zwei Faktoren zu erkennen und zu verstehen, ist die Verwendung eines Interaktionsgraphen<\/strong> .<\/span><\/p>\n Dies ist eine Art Diagramm, das die angepassten Werte einer Antwortvariablen auf der y-Achse und die Werte des ersten Faktors auf der x-Achse anzeigt. Unterdessen stellen die Linien in der Grafik die Werte des zweiten interessierenden Faktors dar.<\/span> <\/p>\n In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie ein Interaktionsdiagramm in R erstellen und interpretieren.<\/span><\/p>\n Nehmen wir an, Forscher m\u00f6chten herausfinden, ob Trainingsintensit\u00e4t und Geschlecht einen Einfluss auf die Gewichtsabnahme haben. Um dies zu testen, rekrutierten sie 30 M\u00e4nner und 30 Frauen f\u00fcr die Teilnahme an einem Experiment, bei dem sie 10 von ihnen nach dem Zufallsprinzip dazu aufforderten, einen Monat lang ein Programm ohne, leichtes oder intensives Training zu absolvieren.<\/span><\/p>\n Verwenden Sie die folgenden Schritte, um einen Datenrahmen in R zu erstellen, eine zweifaktorielle ANOVA durchzuf\u00fchren und ein Interaktionsdiagramm zu erstellen, um den Interaktionseffekt zwischen Bewegung und Geschlecht zu visualisieren.<\/span><\/p>\n Schritt 1: Erstellen Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man einen Datenrahmen in R erstellt:<\/span><\/p>\n Schritt 2: Passen Sie das zweifaktorielle ANOVA-Modell an.<\/strong><\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie eine zweifaktorielle ANOVA an die Daten angepasst wird:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass der p-Wert ( 0,0141<\/strong> ) f\u00fcr den Interaktionsterm zwischen Bewegung und Geschlecht statistisch signifikant ist, was darauf hinweist, dass zwischen den beiden Faktoren ein signifikanter Interaktionseffekt besteht.<\/span><\/p>\n Schritt 3: Erstellen Sie das Interaktionsdiagramm.<\/strong><\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man ein Interaktionsdiagramm f\u00fcr Bewegung und Geschlecht erstellt:<\/span> <\/p>\n Wenn die beiden Linien des Interaktionsdiagramms parallel sind, gibt es im Allgemeinen keinen Interaktionseffekt. Wenn sich die Linien jedoch kreuzen, liegt wahrscheinlich ein Interaktionseffekt vor.<\/span><\/p>\n Aus dieser Grafik k\u00f6nnen wir ersehen, dass sich die Linien f\u00fcr M\u00e4nner und Frauen kreuzen, was darauf hindeutet, dass es wahrscheinlich einen Interaktionseffekt zwischen den Trainingsintensit\u00e4tsvariablen und dem Geschlecht gibt.<\/span><\/p>\n Dies entspricht der Tatsache, dass der p-Wert im ANOVA-Tabellenergebnis f\u00fcr den Interaktionsterm im ANOVA-Modell statistisch signifikant war.<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine einfaktorielle ANOVA in R durch<\/a> Eine zweifaktorielle ANOVA wird verwendet, um zu bestimmen, ob es einen Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen gibt, die nach zwei Faktoren aufgeteilt wurden. Wir verwenden die Zwei-Wege-ANOVA, wenn wir wissen m\u00f6chten, ob zwei spezifische Faktoren eine bestimmte Antwortvariable beeinflussen. Manchmal gibt es jedoch einen Interaktionseffekt zwischen den beiden Faktoren, der […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"Interaktionsdiagramm](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interactionplot1.png\")
<\/p>\n Beispiel: Interaktionsdiagramm in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible\n<\/span>set.seed(10)\n\n#create data frame\n<\/span>data <- data.frame(gender = rep<\/span> (c(\"Male\", \"Female\"), each<\/span> = 30<\/span> ),\n exercise = rep<\/span> (c(\"None\", \"Light\", \"Intense\"), each<\/span> = 10<\/span> , times<\/span> = 2<\/span> ),\n weight_loss = c(runif(10, -3, 3), runif(10, 0, 5), runif(10, 5, 9),\n runif(10, -4, 2), runif(10, 0, 3), runif(10, 3, 8)))\n\n#view first six rows of data frame\n<\/span>head(data)\n\n gender exercise weight_loss\n1 Male None 0.04486922\n2 Male None -1.15938896\n3 Male None -0.43855400\n4 Male None 1.15861249\n5 Male None -2.48918419\n6 Male None -1.64738030<\/strong><\/pre>\n #fit the two-way ANOVA model\n<\/span>model <- aov(weight_loss ~ gender * exercise, data = data)\n\n#view the model output<\/span>\nsummary(model)\n\n# Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) \n#gender 1 15.8 15.80 11.197 0.0015 ** \n#exercise 2 505.6 252.78 179.087 <2e-16 ***\n#gender:exercise 2 13.0 6.51 4.615 0.0141 * \n#Residuals 54 76.2 1.41 \n#---\n#Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1<\/strong><\/pre>\n interaction.plot(x.factor = data$exercise, #x-axis variable<\/span>\n trace.factor = data$gender, #variable for lines<\/span>\n response = data$weight_loss, #y-axis variable<\/span>\n fun = median, #metric to plot<\/span>\n ylab = \"Weight Loss\",\n xlab = \"Exercise Intensity\",\n col = c(\"pink\", \"blue\"),\n lty = 1, #line type<\/span>\n lwd = 2, #linewidth<\/span>\n trace.label = \"Gender\")\n<\/strong><\/pre>\n<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So f\u00fchren Sie eine zweifaktorielle ANOVA in R durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"