A, B 수준이 모두 2개일 때, 상호작용 효과를 설명하라. 그리고, 변인 A의 simple effect를 설명하시오.
M1 |
M2 |
MB1 |
M3 |
M4 |
MB2 |
MA1 |
MA2 |
|
모두 평균이 9개가 나온다.
세가지 상황이다. 변인 A의 simple effect, 상호작용, 왜 상호작용을 구하는가?
서로 다른 단순효과(simple effect)가 어떻게 나오는가? 같은가 다른가를 보는 것이 상호작용이다. 공식에서는 결론적인 상황이지, 처음부터 나오는 상황은 아니다. 단순효과(simple effect)끼리 비교해 보는 것이다라는 것이 상호작용.
왜 상호작용을 구하는가? 진짜 주효과가 있었는가? 있었다면, 그 안에 simple effect간의 관계는 어떠한가? 주 효과가 없었는데, simple effect이 있었는가?를 확인해 보는 것이다. 그래서, 상호작용을 보는 것은 주효과와 simple main effect의 관계를 좀 더 자세히 보고자 하는 것이다.
'statistics > 심리통계학의 기초' 카테고리의 다른 글
분포 (0) | 2008.07.15 |
---|---|
raw data를 data transformation 하는 이유 (0) | 2008.07.15 |
Ŷ=bX+a를 설명하되, X와 Y가 바뀌는 것도 설명 (0) | 2008.07.15 |
한 sample이 한 population을 얼마나 잘 대표? (0) | 2008.07.15 |
추정 (0) | 2008.07.15 |