Факторный план 2×2 используется для понимания того, как две независимые переменные (каждая с двумя уровнями ) влияют на одну зависимую переменную .
Полезный способ визуализировать эффекты, которые две независимые переменные оказывают на зависимую переменную, состоит в том, чтобы создать график взаимодействия, который отображает среднее значение зависимой переменной на каждом уровне независимых переменных.
В следующем пошаговом примере показано, как создать и интерпретировать график взаимодействия в Excel.
Шаг 1: введите данные
Предположим, мы хотим понять влияние воздействия солнечного света (слабого или сильного) и частоты полива (ежедневного или еженедельного) на рост определенного вида растений.
Предположим, мы собираем данные о 60 растениях и рассчитываем средний рост растений при каждом уровне воздействия солнечного света и частоте полива. Вот как ввести эти средние значения в Excel:
Это говорит нам о том, что:
- Средний рост растений, которые получали много солнечного света и ежедневный полив, составлял около 8,2 дюйма.
- Средний рост растений, которые получали много солнечного света и еженедельный полив, составлял около 9,6 дюймов.
- Средний рост растений, которые получали мало солнечного света и ежедневный полив, составлял около 5,3 дюйма.
- Средний рост растений, которые получали мало солнечного света и еженедельный полив, составлял около 5,8 дюймов.
Шаг 2: Создайте график взаимодействия
Далее нам нужно выделить значения в диапазоне ячеек C4:E6 следующим образом:
Затем щелкните вкладку « Вставка » на верхней ленте в Excel, затем щелкните первый параметр диаграммы в группе « Линейная диаграмма »:
Это автоматически вставит следующую линейную диаграмму:
Не стесняйтесь изменять заголовок, метки осей и цвета на графике, чтобы сделать его более эстетичным:
Шаг 3: Интерпретируйте сюжет взаимодействия
Вот как интерпретировать линии в сюжете:
Основной эффект частоты полива:
Поскольку две линии в основном плоские, это говорит нам о том, что разница в росте растений между ежедневным и еженедельным поливом очень мала. Это говорит нам о том, что частота полива, вероятно, не оказывает статистически значимого влияния на рост растений.
Основной эффект солнечного света:
Поскольку две линии находятся довольно далеко друг от друга, это говорит нам о заметной разнице между низким и сильным солнечным светом.
Например, мы можем видеть, что средний рост растений, которые получали мало солнечного света, составлял около 5-6 дюймов. Мы также можем видеть, что средний рост растений, которые получали много солнечного света, составлял около 8-9 дюймов.
Это говорит нам о том, что солнечный свет, вероятно, оказывает статистически значимое влияние на рост растений.
Эффект взаимодействия между частотой полива и солнечным светом
Поскольку две линии на графике в основном параллельны, это говорит нам об отсутствии эффекта взаимодействия между частотой полива и солнечным светом.
Например, воздействие солнечного света на рост растений не зависит от частоты полива. Точно так же влияние частоты полива на рост растений не зависит от воздействия солнечного света.
Если бы две линии на графике не были параллельны (или если бы они пересекались друг с другом), то это было бы признаком того, что существует эффект взаимодействия между частотой полива и солнечным светом на рост растений.
Дополнительные ресурсы
Полное руководство: факторный дизайн 2×2
Как создать график взаимодействия в R