Aqui estão os dados:
> tires <- data.frame(Wear = c(17, 14, 12, 13, 14, 14, 12, 11,
13, 13, 10, 11, 13, 8, 9, 9),
Brand = rep(LETTERS[1:4], 4),
Car = as.character(as.roman(rep(1:4, each = 4))))
> tires
Wear Brand Car
1 17 A I
2 14 B I
3 12 C I
4 13 D I
5 14 A II
6 14 B II
7 12 C II
8 11 D II
9 13 A III
10 13 B III
11 10 C III
12 11 D III
13 13 A IV
14 8 B IV
15 9 C IV
16 9 D IV
Agora eu ajustei uma ANOVA bidirecional com interação:
two.way <- aov(Wear ~ Brand + Car + Brand:Car, data = tires)
Finalmente, nenhum valor p:
> summary(two.way)
Df Sum Sq Mean Sq
Brand 3 30.69 10.229
Car 3 38.69 12.896
Brand:Car 9 11.56 1.285
Uma ANOVA bidirecional regular (ou seja Wear ~ Brand + Car
) fornece valores de p:
> summary(aov(Wear ~ Brand + Car, data = tires))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Brand 3 30.69 10.229 7.962 0.00668 **
Car 3 38.69 12.896 10.038 0.00313 **
Residuals 9 11.56 1.285
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Existe uma maneira de interpretar isso? O gráfico de interação mostra-me que definitivamente há interação entre eles, Brand
e Car
espero incorporar isso ao meu modelo.
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