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/ NetNews Usenet Archive 1992 #16 / NN_1992_16.iso / spool / bit / listserv / statl / 1230 < prev    next >
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Text File  |  1992-07-31  |  2.5 KB  |  61 lines
  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!paladin.american.edu!auvm!UWPG02.BITNET!CLARK
  3. X-Envelope-to: stat-l@mcgill1.bitnet
  4. X-VMS-To: in%"stat-l@mcgill1.bitnet"
  5. MIME-version: 1.0
  6. Content-transfer-encoding: 7BIT
  7. Message-ID: <01GN0T3HFBKY9TCNQY@uwpg02.uwinnipeg.ca>
  8. Newsgroups: bit.listserv.stat-l
  9. Date:         Fri, 31 Jul 1992 08:34:06 -0600
  10. Sender:       "STATISTICAL CONSULTING" <STAT-L@MCGILL1.BITNET>
  11. From:         Jim Clark <CLARK@UWPG02.BITNET>
  12. Subject:      Re: interaction effects in regression models
  13. Lines: 46
  14.  
  15.      Discussion raises some interesting questions.  A few random thoughts:
  16.  
  17.      a.  One basic question appears to be whether you want the test of the
  18. interaction effect to evaluate its difference from zero or the difference
  19. between the slopes.  With main effects included, interaction coefficient
  20. represents change in slopes.  Without main effects, its not clear to me that
  21. you would be testing differences in slopes.
  22.  
  23.                 i.e.,
  24.         Y = b0 + b1*X1 + b2*X2 + b12*X1X2
  25.                 becomes
  26.                 Y = b0 + b1*X1 + (b2 + b12*X1)*X2
  27.                 i.e., b12 is change in slope of X2 as X1 varies (could also be
  28. arranged as change in X1 as X2 varies) and b1 is the change in the intercept as
  29. X1 varies.
  30.  
  31.      What would b12 represent without main effects for b1 and b2 included in
  32. the equation?  I guess it would be the difference between b12 and 0 rather than
  33. differences in slope of one variable across levels of the other.
  34.  
  35.      b.  If you want error term analogous to factorial ANOVA, then you would
  36. include all predictors, wouldn't you?
  37.  
  38.      c.  Can SS predicted be unambiguously assigned to main effects and
  39. interactions in the overall analysis?  This unambiguous allocation is helped by
  40. centering, in my experience.  If there is variation that is shared by the main
  41. effects and interactions, you might have to decide theoretically which
  42. allocation makes more sense, or decide rationally the order in which variation
  43. is to be allocated, or communicate the ambiguity.  In any case, seems to me
  44. that you would still want to (have to?) analyze and partition variation taking
  45. into consideration main effects.
  46.  
  47.      d.  Here is reference to Aiken & West.
  48.  
  49.      Aiken, L. S., & West, S. G. (1991).  _Multiple regression: Testing and
  50. interpreting interactions_. Newbury Park, CA: Sage.
  51.  
  52.  
  53. Best Wishes
  54. Jim
  55.  
  56. James M. Clark                  CLARK@UWPG02.BITNET  (note ZERO-TWO)
  57. Department of Psychology        CLARK@UWPG02.UWINNIPEG.CA
  58. University of Winnipeg          (204) 786-9359
  59. Winnipeg, Manitoba, Canada
  60. R3B 2E9
  61.