Utilizziamo l’ANOVA bidirezionale quando vogliamo sapere se due fattori specifici influenzano una determinata variabile di risposta.<\/span><\/p>\n Tuttavia, a volte si verifica un effetto di interazione<\/strong> tra i due fattori, che pu\u00f2 influenzare il modo in cui interpretiamo la relazione tra i fattori e la variabile di risposta.<\/span><\/p>\n Ad esempio, potremmo voler sapere se i fattori (1) esercizio fisico<\/em> e (2) sesso<\/em> influenzano la variabile di risposta perdita di peso<\/em> . Sebbene sia possibile che entrambi i fattori influenzino la perdita di peso, \u00e8 anche possibile che interagiscano tra loro.<\/span><\/p>\n Ad esempio, \u00e8 possibile che l\u2019esercizio fisico causi la perdita di peso a ritmi diversi negli uomini e nelle donne. In questo caso, esiste un effetto di interazione tra esercizio fisico e genere.<\/span><\/p>\n Il modo pi\u00f9 semplice per rilevare e comprendere gli effetti di interazione tra due fattori \u00e8 utilizzare un grafico di interazione<\/strong> .<\/span><\/p>\n Si tratta di un tipo di grafico che visualizza i valori adattati di una variabile di risposta sull’asse y e i valori del primo fattore sull’asse x. Intanto le linee nel grafico rappresentano i valori del secondo fattore di interesse.<\/span> <\/p>\n Questo tutorial spiega come creare e interpretare un grafico di interazione in R.<\/span><\/p>\n Diciamo che i ricercatori vogliono determinare se l’intensit\u00e0 dell’esercizio e il sesso influiscono sulla perdita di peso. Per testarlo, hanno reclutato 30 uomini e 30 donne per partecipare a un esperimento in cui hanno assegnato casualmente 10 di loro a seguire un programma senza esercizio fisico, esercizio leggero o intenso per un mese.<\/span><\/p>\n Utilizzare i passaggi seguenti per creare un frame di dati in R, eseguire un’ANOVA bidirezionale e creare un grafico di interazione per visualizzare l’effetto di interazione tra esercizio e genere.<\/span><\/p>\n Passaggio 1: creare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare un frame di dati in R:<\/span><\/p>\n Passaggio 2: adattare il modello ANOVA a due vie.<\/strong><\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come adattare un’ANOVA bidirezionale ai dati:<\/span><\/p>\n Si noti che il valore p ( 0,0141<\/strong> ) per il termine di interazione tra esercizio e genere \u00e8 statisticamente significativo, indicando che esiste un effetto di interazione significativo tra i due fattori.<\/span><\/p>\n Passaggio 3: crea il grafico dell’interazione.<\/strong><\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare un grafico di interazione per esercizio e genere:<\/span> <\/p>\n In generale, se le due linee del grafico dell\u2019interazione sono parallele, non vi \u00e8 alcun effetto di interazione. Tuttavia, se le linee si incrociano, \u00e8 probabile che si verifichi un effetto di interazione.<\/span><\/p>\n Possiamo vedere da questo grafico che le linee per uomini e donne si incrociano, indicando che esiste probabilmente un effetto di interazione tra le variabili di intensit\u00e0 dell’esercizio e il genere.<\/span><\/p>\n Ci\u00f2 corrisponde al fatto che il valore p nel risultato della tabella ANOVA era statisticamente significativo per il termine di interazione nel modello ANOVA.<\/span><\/p>\n Come eseguire l’ANOVA unidirezionale in R<\/a> Un’ANOVA a due vie viene utilizzata per determinare se esiste una differenza tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti che sono stati divisi su due fattori. Utilizziamo l’ANOVA bidirezionale quando vogliamo sapere se due fattori specifici influenzano una determinata variabile di risposta. Tuttavia, a volte si verifica un effetto di interazione tra i […]<\/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![\"Trama](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interactionplot1.png\")
<\/p>\n Esempio: grafico delle interazioni 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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come eseguire l’ANOVA bidirezionale in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"