Estoy trabajando con las interacciones en ANOVAS de dos factores y tengo varias dudas.
¿Cuántas comparaciones se dan en este ejemplo (hay dos factores, el factor tests, que tiene tres niveles, pre, post y re, y el factor group, que tiene dos niveles, EG y CG) las cuales se deben tener en cuenta para aplicar el test de Bonferroni, es decir, para “penalizar el p-valor” –en caso de que la interacción fuese significativa-? ¿cómo puedo saber donde están exactamente las interacciones (al igual que se aplica el test de Tukey HSD para determinar exactamente, donde se encuentran las diferencias entre los diferentes niveles de los factores, ¿qué test o procedimiento se debe utilizar para determinar dónde se encuentran las interacciones?)?
Espero que se entienda mi pregunta.
Muchas gracias
> EG<-c(7,4,2,4,110,116,115,116,97,94,92,95)
> CG<-c(6,4,3,6,8,6,4,3,8,7,6,5)
> lintmass<-c(EG,CG)
> tests<-gl(3,1,4*3*2, labels=c("pre","post","re"))
> groups<-gl(2,3*4,2*3*4, labels=c("experimental", "control"))
> anova(lm(lintmass~tests*groups))
Analysis of Variance Table
Response: lintmass
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
tests 2 751.8 375.9 0.2598 0.7740511
groups 1 25741.5 25741.5 17.7920 0.0005171 ***
tests:groups 2 802.8 401.4 0.2774 0.7609165
Residuals 18 26042.5 1446.8
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
> lm.out=lm(lintmass~tests+groups+tests:groups)
> summary(lm.out)
Call:
lm(formula = lintmass ~ tests + groups + tests:groups)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-76.500 -1.875 0.625 18.000 60.000
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 55.00 19.02 2.892 0.00971 **
testspost 25.50 26.90 0.948 0.35564
testsre 22.50 26.90 0.837 0.41381
groupscontrol -49.25 26.90 -1.831 0.08369 .
testspost:groupscontrol -26.00 38.04 -0.684 0.50297
testsre:groupscontrol -22.75 38.04 -0.598 0.55722
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 38.04 on 18 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5118, Adjusted R-squared: 0.3761
F-statistic: 3.773 on 5 and 18 DF, p-value: 0.01636