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/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / bit / listserv / statl / 2460 < prev    next >
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Text File  |  1993-01-28  |  4.8 KB  |  92 lines

  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!europa.eng.gtefsd.com!paladin.american.edu!auvm!WATSON.BITNET!FOLGER
  3. Return-Path: <Folger@OLIVAW.watson.ibm.com>
  4. X-External-Networks: yes
  5. Message-ID: <9301272132.AA1461@OLIVAW.watson.ibm.com>
  6. Newsgroups: bit.listserv.stat-l
  7. Date:         Wed, 27 Jan 1993 16:05:40 EST
  8. Reply-To:     "Davis A. Foulger (914) 945-2077 (t. 862-2077)"
  9.               <Foulger@WATSON.BITNET>
  10. Sender:       STATISTICAL CONSULTING <STAT-L@MCGILL1.BITNET>
  11. From:         FOLGER@WATSON.BITNET
  12. Subject:      Interactions
  13. In-Reply-To:  <.AG0109@OLIVAW.watson.ibm.com>
  14. Lines: 76
  15.  
  16. >In a recent discussion with a Professor of Marketing, a difference of
  17. >opinion arose regarding the interpretation of main effects when there
  18. >are interactions present.
  19. >
  20. >To quote Geoffrey Keppel, "When an interaction is present, an investigator
  21. >will not be interested in the main effects anyway - anything that
  22. >might be said about the effects of one independent variable must be
  23. >qualified by a consideration of the levels of the other."
  24. >(Design and Analysis: A Researcher's Handbook, 2nd Ed, 1982, p.173)
  25. >
  26. >How strictly is this to be held true? Should it depend upon the original
  27. >hypothesis and intention of the study? Any comments on the above quote?
  28. >Should interpretation always proceed sequentially from the highest level
  29. >interaction down to the main effects?
  30.  
  31. Mr. Keppel is quite wrong, or, more to the point, he is engaging in classic
  32. ANOVA interaction thinking.  An interaction variable is the product of two
  33. other variables and it is easy to constuct cases where its variance is
  34. entirely uncorrelated with the main effects (indeed, this is the case by
  35. definition in prototypic ANOVAs).  Even where it is not, however, it is
  36. still a distinct variable from the main effects, and should be interpreted
  37. as such.  Clearly any and all variables associated with the interaction need
  38. to be taken into account when interpreting the interaction, but this in no
  39. way makes separate consideration of the main effects valuable.
  40.  
  41. Consider, as an example, the expected effects of seatbelts and airbags on
  42. the survivability of a car accident (I don't have any data at hand -- just a
  43. fair memory from what I've read about the effects of each).  We know that
  44. there is a main effect for airbag use.  We know that there is a somewhat
  45. lower main effect for seatbelt use.  The use of both together, however,
  46. can be cast as an interaction term with a very specific shape corresponding
  47. to what I have called an AND interaction (each condition coded as 1 for use
  48. or 0 for non-use before the interaction product is computed).
  49.  
  50. Assuming both main effects are significant with with positve betas and the
  51. much larger effect associated with airbag use, there are three major
  52. distinct possibilities for what will happen with this interaction term:
  53.  
  54.    -- The interaction will be non-significant.  This can be interpreted as
  55.       an indication that the effect of seat belt and air bag use is
  56.       additive (e.g. the beta increment for survivability associated with
  57.       each main effect remains constant even when both are used together.
  58.  
  59.    -- The interaction is significant with a negative beta.  This means that
  60.       the effect of using both is less than additive; that the seat belt
  61.       already does some of the work of the airbag or the airbag negates some
  62.       of the value of the seatbelt.  There may still be value in using both,
  63.       but the value is reduced.
  64.  
  65.    -- The interaction is significant with a positive beta.  This means that
  66.       the OVERALL effect of using both is greater than the ADDITIVE effect
  67.       of using both (e.g. the whole is greater than the sum of the parts).
  68.       In this case the beta term represents the increment in survivability
  69.       above and beyond the sum of the main effects.  Interestingly, it is
  70.       my recollection that this outcome is the one that actually obtains in
  71.       real world testing.
  72.  
  73. One notes that, even in the presence of a significant interaction effect,
  74. one would not want to ignore the main effects.  They are obviously very
  75. meaningful, especially to folks who have air bags but don't use seat belts
  76. or people who have seatbelts but lack air bags.
  77.  
  78. Clearly the original hypothesis matters here.  Using a classic ANOVA XOR
  79. interaction term would totally confuse the interpretability of what I have
  80. just laid out.  Using an AND interaction, on the other hand, makes
  81. interpretability rather straightforward.
  82.  
  83. As for the method of interpretation.  I don't think it matters which term
  84. you interpret first.  What matters is that you consider them all and, if
  85. possible, shape the interactions to match the hypotheses.
  86.  
  87. Davis
  88.  
  89. Snailmail..........................Davis A. Foulger
  90. Internet: FOLGER@WATSON.IBM.COM    IBM T.J. Watson Research Center
  91. Prodigy:  XFRR20A                  P O Box 218, Yorktown Ht, NY 10598
  92.