Tag 3 - mANOVA

Question 1

Mehrfaktorielle Varianzanalyse

Answer 1

• spart Aufwand weil Replikate werden mehrfach genutzt

- man kann Interkationen untersuchen

Question 2

Interaction plots

Answer 2

• Linien parallen: keine Interakt,
• schräg: Interaktion, Aeff nicht bei alle B gleich (und <>)
• kreuz: keine Haupteffekte aber Interaktion: Aeff ist von Level von B abh
• idr Haupteffekte weniger wichtig als Interaktionen
• 3 und 4-fach Interkationen schwer zu interpretieren
• Interakt wirken immer in beide Richtungen, beschreiben so wie man Effekt wichtiger findet
• 3er Interaktionen oft nicht signifikant

Question 3

unbalancierte ANOVA

Answer 3

• wenn untersch Anzahl Replikate pro Treatkombi
• wenn man in Befehl A und B vertauscht ändern sich die SSq und die p-Werte, Interakt bleibt zwar gleich aber Aufteilung Ladungen auf A und B ändert sich
• erst wird 1 Faktor gefittet dann geschaut wie viel der zweite Faktor erklärt
• Wirkung Faktoren also nicht sauber trennbar

Question 4

Unbalacierte ANOVAs - Typen

Answer 4

• Typ 1, sequential: einfach machen, shared var wird dann entweder A oder B zugeordnet, wenn man guten Grund für bestimmte Reihenfolge der Faktoren hat
• Typ 2: shared var wird weggelassen, man macht beide Reihenfolgen nimmt aber immer die Ergebnisse des 2. Faktors
• Typ 3: wie 2 aber mit Interkationen, also Wirkung von A wird korrigiert für alles andere, ist konservativer noch mehr Var bleibt unerklärt
• mit 2 und 3 kann man keine Kontraste berechnen
• Typ 3 als Universallösung propagiert
• Diskussion welche beste ist offen

Question 5

Typ ANOVA wählen - was tun (6)

Answer 5

1. gucken ob es sinnvolle Reihenfolge gibt
2. Tests machen wo man biologische Hypothese hat
3. Imbalance angucken (führt 1 Treat zu Mortalität?), versch Typ1 modelle angucken
4. höchste Interaktion angucken, ist ja immer gleich
5. wenn Imbalance nur wenig dann oft wenig Unterschiede bei Resultaten
6. mehrere Typ1 machen und vergleichen

Question 6

Fixed und random Factors

Answer 6

fixed: Treatstufen genau ausgewählt, idR wenige Stufen, vgl zw Stufen von Interesse
- > Aussagen nur für Stufen möglich

random: Faktorstufen sind zuf. Auswahl aller möglichen Stufen, meist viele Stufen, bsp Pops, Petrischalen, Genotypen, Vgl zw Stufen nicht von Interesse
- > Aussagen über ganz allgemeine Unterschiede zw Stufen

• man kann bsp Jahre, Pops, Genotypen als beides nehmen, je nach Frage
• wenn beides im Modell: mixed model

Question 7

mANOVA mit fixed und random factors

Answer 7

• wenn alle fixed alles normal
• wenn fixed und random:
• • Effekte berechnen sich anders
• • fixed: effects werden jetzt gegen Interaktion mit random factor getestet, also MSa/MSab
• • random: effects normal gegen error getestet, also MSb/MSe