In questo tipo di progettazione, una variabile indipendente ha due livelli<\/a> e l’altra variabile indipendente ha quattro livelli.<\/span> <\/p>\n Ad esempio, supponiamo che un botanico voglia comprendere gli effetti della luce solare (nessuna, bassa, media o alta) e della frequenza di irrigazione (giornaliera o settimanale) sulla crescita di una determinata specie di piante.<\/span> <\/p>\n Questo \u00e8 un esempio di disegno fattoriale 2 \u00d7 4 perch\u00e9 sono presenti due variabili indipendenti, una con due livelli e una con quattro livelli:<\/span><\/p>\n E c’\u00e8 una variabile dipendente: la crescita delle piante.<\/span><\/p>\n Un disegno fattoriale 2\u00d74 consente di analizzare i seguenti effetti:<\/span><\/p>\n Effetti principali:<\/strong> sono gli effetti che una singola variabile indipendente ha sulla variabile dipendente.<\/span><\/p>\n Ad esempio, nel nostro scenario precedente, potremmo analizzare i seguenti effetti principali:<\/span><\/p>\n Effetti di interazione:<\/strong> si verificano quando l’effetto di una variabile indipendente sulla variabile dipendente dipende dal livello dell’altra variabile indipendente.<\/span><\/p>\n Ad esempio, nel nostro scenario precedente, potremmo analizzare i seguenti effetti di interazione:<\/span><\/p>\n Possiamo eseguire un’ANOVA a due vie<\/a> per verificare formalmente se le variabili indipendenti hanno o meno una relazione statisticamente significativa con la variabile dipendente.<\/span><\/p>\n Ad esempio, il codice seguente mostra come eseguire un’ANOVA bidirezionale per il nostro ipotetico scenario di fabbrica in R:<\/span><\/p>\n Ecco come interpretare il risultato ANOVA:<\/span><\/p>\n Effetto principale n. 1 (luce solare)<\/strong> : il valore p associato alla luce solare \u00e8 <2e-16<\/strong> . Poich\u00e9 questo numero \u00e8 inferiore a 0,05, significa che l\u2019esposizione alla luce solare ha un effetto statisticamente significativo sulla crescita delle piante.<\/span><\/p>\n Effetto principale n. 2 (Acqua)<\/strong> : il valore p associato all’acqua \u00e8 0,016<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore \u00e8 inferiore a 0,05, significa che anche la frequenza di irrigazione ha un effetto statisticamente significativo sulla crescita delle piante.<\/span><\/p>\n Effetto di interazione<\/strong> : il valore p per l’interazione tra luce solare e acqua \u00e8 0,000061<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore \u00e8 inferiore a 0,05, significa che esiste un effetto di interazione tra la luce solare e l’acqua.<\/span><\/p>\n Le seguenti esercitazioni forniscono informazioni aggiuntive sulla progettazione e sull’analisi sperimentale:<\/span><\/p>\n Una guida completa: il disegno fattoriale 2\u00d72<\/a> Un disegno fattoriale 2 \u00d7 4 \u00e8 un tipo di disegno sperimentale che consente ai ricercatori di comprendere gli effetti di due variabili indipendenti su una singola variabile dipendente. In questo tipo di progettazione, una variabile indipendente ha due livelli e l’altra variabile indipendente ha quattro livelli. Ad esempio, supponiamo che un botanico voglia comprendere […]<\/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![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/2x4_1.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/2x4_2.jpg\")
<\/p>\n\n
\n
\n
Lo scopo di un disegno fattoriale 2 \u00d7 4<\/strong><\/span><\/h2>\n
\n
\n
\n
\n
Come analizzare un disegno fattoriale 2\u00d74<\/strong><\/span><\/h2>\n
#make this example reproducible<\/span>\nset. seeds<\/span> (0)\n\n#createdata\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (sunlight = rep(c(' None<\/span> ', ' Low<\/span> ', ' Medium<\/span> ', ' High<\/span> '), each= 10<\/span> , times= 2<\/span> ),\n water = rep(c(' Daily<\/span> ', ' Weekly<\/span> '), each= 40<\/span> , times= 2<\/span> ),\n growth = c(rnorm(10, 8, 2), rnorm(10, 8, 3), rnorm(10, 13, 2),\n rnorm(10, 14, 3), rnorm(10, 10, 4), rnorm(10, 12, 3),\n rnorm(10, 13, 2), rnorm(10, 14, 4)))\n\n#fit the two-way ANOVA model\n<\/span>model <- aov(growth ~ sunlight * water, data = df)\n\n#view the model output\n<\/span>summary(model)\n\n Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) \nsunlight 3 744.1 248.04 34.16 < 2e-16 ***\nwater 1 43.1 43.05 5.93 0.016 * \nsunlight:water 3 195.8 65.27 8.99 1.61e-05 ***\nResiduals 152 1103.5 7.26 \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Una guida completa: il disegno fattoriale 2\u00d73<\/a>
Che cos’\u00e8 un’ANOVA fattoriale?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"