Soru

Zorluk: Çok zorFaktöriyel Tasarımlarda Temel Kavramlar, Ana Etki ve Etkileşim

Bir tarım araştırmacısı, iki farklı gübre türünün (Faktör A, a=2a=2) ve üç farklı sulama yönteminin (Faktör B, b=3b=3) bir bitkinin verimi üzerindeki etkisini incelemek amacıyla, her bir hücrede 5 tekrarın (n=5n=5) bulunduğu tamamen rastgele tasarıma dayalı bir faktöriyel deney planlamıştır. Bütün faktörler sabit etkili model (Model I) varsayımına göre ele alınmıştır.

Elde edilen verilerle yapılan varyans analizi (ANOVA) sonucunda, Faktör A'nın ana etkisi (p=0.540p = 0.540) ve Faktör B'nin ana etkisi (p=0.620p = 0.620) istatistiksel olarak α=0.05\alpha = 0.05 anlamlılık düzeyinde anlamsız bulunmuştur. Ancak, A×BA \times B etkileşim etkisi oldukça yüksek bir anlamlılık düzeyine sahip çıkmıştır (p=0.002p = 0.002). Varsayım kontrollerinde (normallik ve varyansların homojenliği) herhangi bir ihlale rastlanmamıştır.

Bu sonuçlara göre, araştırmacının izlemesi gereken en doğru istatistiksel yaklaşım ve yapması gereken çıkarım aşağıdakilerden hangisidir?

  1. Faktörler arasında disordinal (çapraz) bir etkileşim bulunma olasılığı yüksektir; bu durumda ana etkilerin anlamsız çıkması yanıltıcı olabileceğinden, Faktör A'nın etkisi Faktör B'nin her bir düzeyi için (veya tam tersi) basit ana etkiler (simple main effects) analizi ile ayrı ayrı incelenmelidir.Cevap
  2. B
    Gübre türü ve sulama yönteminin ana etkileri istatistiksel olarak anlamsız bulunduğundan, bu faktörlerin bitki verimi üzerinde hiçbir etkisi olmadığı sonucuna varılmalı ve analiz herhangi bir ileri test yapılmadan sonlandırılmalıdır.
  3. C
    Etkileşim etkisinin anlamlı çıkması, faktörlerin bağımsız ana etkilerinin toplanabilir olduğunu gösterir; araştırmacı, düzeyler arası farklılıkları yorumlamak için doğrudan A ve B faktörlerinin marjinal ortalamalarını kullanmalıdır.
  4. D
    Modelde hata serbestlik derecesi 3030 ve etkileşim serbestlik derecesi a×b=6a \times b = 6 olarak hesaplandığından, etkileşim testi gereğinden fazla serbestlik derecesine sahip olup Tip I hataya (yanlış pozitif) yol açmıştır.
  5. E
    Sabit etkili modellerde ana etkiler anlamsız olduğunda, beklenen kareler ortalaması (E(MS)) kuralları gereği, etkileşime ait F istatistiği hesaplanırken etkileşim kareler ortalaması hata yerine ana etkilerin kareler ortalamasına bölünerek sonuç düzeltilmelidir.

Cevap

Araştırmacı, disordinal (çapraz) etkileşim ihtimaline karşı faktörlerin birbirine bağlı etkilerini ortaya çıkarmak için basit ana etkiler analizini (simple main effects) uygulamalıdır.
Varyans analizinde etkileşim teriminin anlamlı olması, bir faktörün bağımlı değişken üzerindeki etkisinin, diğer faktörün düzeyine göre değiştiğini gösterir. Eğer ana etkiler tamamen anlamsız çıkarken etkileşim anlamlı çıkıyorsa, bu genellikle 'disordinal (çapraz) etkileşim' olduğunu gösterir. Çapraz etkileşimde, bir faktörün etkisi diğerinin farklı düzeylerinde zıt yönlerde hareket eder ve bu durum marjinal (genel) ortalamalar hesaplandığında etkilerin birbirini sıfırlamasına yol açar. Bu istatistiksel illüzyonu aşmanın tek doğru yolu, genel ana etkilere bakmak yerine faktörleri birbirlerinin alt düzeylerinde inceleyen 'basit ana etkiler' (simple main effects) analizini kullanmaktır.

Adım Adım Çözüm

1
Varyans analizi (ANOVA) sonuçlarındaki ana etki ve etkileşim p-değerlerini karşılaştırmak.
Faktör A ve B'nin genel (marjinal) etkileri istatistiksel olarak anlamsızken (p>0.05p > 0.05), iki faktörün kombinasyonundan doğan etkileşim çok anlamlıdır (p<0.05p < 0.05).
Modeldeki istatistiksel farklılıkların kaynağını tespit etmek için p-değerleri incelenir.
2
Etkileşimin anlamlı, ana etkilerin anlamsız olduğu duruma yol açan istatistiksel mekanizmayı teşhis etmek.
Bu tablo, 'disordinal (çapraz) etkileşim' durumlarında ortaya çıkar. Bir faktörün pozitif etkisi, diğer faktörün düzeylerinde negatif etkiye dönüşerek genel marjinal ortalamaların birbirini nötrlemesine (sıfırlamasına) neden olmuştur.
Ana etkilerin neden anlamsız göründüğünün teorik ve matematiksel altyapısını anlamak gerekir.
3
Bu istatistiksel yapı karşısında izlenmesi gereken doğru analitik prosedürü belirlemek.
Marjinal ortalamalar yanıltıcı olduğu için genel ana etkiler yorumlanamaz. Bunun yerine, Faktör A'nın etkisi Faktör B'nin her bir alt düzeyinde 'basit ana etkiler (simple main effects)' analizi ile ayrı ayrı incelenmelidir.
Etkileşim varlığında faktörlerin gerçek ve spesifik etkilerini ortaya çıkarabilmek için alt gruplara inilmesi zorunludur.

Anahtar Kavram

Faktöriyel Tasarımlarda Etkileşim ve Basit Ana Etkiler Analizi
Tahmini Süre:2m 30s
Bu soruyu puanla