Ciao a Tutti, vorrei chiedervi un consiglio riguardo il confronto tra 2 correlazioni (di Pearson) tra variabili continue, relative a 2 gruppi con numerosità simile (28 e 24); una delle 2 è fortemente significativa (p<10^-5), l'altra no (p=0.3). Il problema è che i coefficienti di correlazione si sovrappongono entro l'intervallo di confidenza del 95% (uso R). C'è un test che mi permetta di dimostrare che sono (o non sono) significativamente diversi tra loro? Grazie. 

Visualizzazioni: 128

Rispondi

Risposte a questa discussione

Ciao Ros.
Se gli effetti non sono "random", l'utilizzo del modello lm (o ANOVA, che è equivalente) classico è assolutamente corretto e anche i p-value lo sono (tralasciando questioni relative al tipo di somma dei quadrati).
Non solo, lmer e/o nlme sarebbero errati.
Che i due modelli, con e senza interazione, siano differenti è probabilisticamente quasi certo.
Pertanto, se il modello con effetti fissi (quindi non random) è corretto, allora è proprio il p-value che ti dice se c'è una interazione tra A e X nel descrivere Y.
Se l'effetto principale di A non è significativo, si suggerisce in generale di tenerlo nel modello, per principio di marginalità.
Ciao
Enrico

Ciao Enrico,

l'anova confronta i 2 modelli ad effetti fissi e se sono significativamente diversi non posso "dimostrare" che A ed X sono in relazione (interazione o annidamento),  a meno che non risulti significativo A:X nel secondo modello, giusto?

Perché, come scrivevo in precedenza, questo è proprio il problema che si è posto volendo generalizzare le correlazioni trovate...  

Grazie.

Ciao, Ros

Ciao Ros.
Ti rispondo qui perché non riesco a rispondere direttamente al tuo messaggio.
Ribadisco che trovo confusione nei tuoi concetti: nel modello lineare ad effetti fissi fare un anova() tra due modelli in cui la sola differenza è la presenza di un effetto di interazione (tralascio qui le problematiche dei tipi di somma dei quadrati, della gerarchia dei modelli e del principio di marginalità) equivale a testare se l'interazione è significativa.
Spiegare i concetti e la teoria dei modelli lineari purtroppo non è cosa che può essere fatta in questa sede.
Ciao
Enrico

Ciao Enrico,

Grazie per la conferma.

Saluti

RSS

Social

 

Gruppi

© 2017   Creato da Duccio Schiavon.   Tecnologia

Badge  |  Segnala un problema  |  Politica sulla privacy  |  Termini del servizio