10.2: Interpretación de los principales efectos e interacciones

La interpretación de los principales efectos e interacciones puede llegar a ser complicada. Considerar el concepto de efecto principal. Esta es la idea de que un IV particular tiene un efecto consistente. Por ejemplo, beber 5 tazas de café te hace estar más despierto en comparación con no beber 5 tazas de café. El efecto principal de beber 5 tazas de café vs no tomar café generalmente será cierto a través de los niveles de otros IVs en nuestra vida. Por ejemplo, digamos que realizaste un experimento probando si el efecto de beber 5 tazas de café vs no, cambia dependiendo de si estás en tu casa o en un auto. ¿Quizás importa la situación? No, probablemente no tanto. Probablemente seguirás estando más despierto en tu casa, o en tu auto, después de tomar 5 tazas de café, en comparación con si no lo hubieras hecho.

El ejemplo del café es un ejemplo razonablemente bueno de un efecto principal consistente. Otro tipo de ejemplo tonto podría ser el principal efecto de los zapatos en tu altura. Por ejemplo, si tu IV llevaba zapatos o no, y tu DV era la altura, entonces podríamos esperar encontrar un efecto principal de usar zapatos en tu medida de altura. Cuando usas zapatos, te volverás más alto en comparación con cuando no usas zapatos. Usar zapatos se suma a tu altura total. De hecho, es difícil imaginar cómo el efecto de usar zapatos en tu altura total interactuaría alguna vez con otro tipo de variables. Siempre serás ese poco más alto usando zapatos. En efecto, si hubiera otra manipulación que pudiera provocar una interacción que realmente sería extraña. Por ejemplo, imagina si el efecto de estar dentro de una bodega o fuera de una bodega interactuó con el efecto de usar zapatos en tu altura. Eso podría significar que los zapatos te hacen más alto cuando estás fuera de una bodega, pero cuando entras, tus zapatos te hacen más corto... pero, obviamente esto es totalmente ridículo. Eso es correcto, a menudo es ridículo esperar que una IV influya en el efecto de otra, sobre todo cuando no hay una buena razón.

El resumen aquí es que es conveniente pensar en los efectos principales como una influencia consistente de una manipulación. Sin embargo, cuando se observa una interacción, esto descompone la consistencia del efecto principal. Esa es la definición misma de una interacción. Significa que algún efecto principal no es comportarse consistentemente en diferentes situaciones. En efecto, cada vez que encontramos una interacción, a veces podemos cuestionar si realmente hay o no un efecto consistente general de alguna manipulación, o en su lugar si ese efecto solo ocurre en situaciones específicas.

Por esta razón, a menudo verá que los investigadores reportan sus hallazgos de esta manera:

“Encontramos un efecto principal de X, PERO, este efecto principal fue calificado por una interacción entre X e Y”.

Observe el gran PERO. ¿Por qué está ahí? La frase señala que antes de que hablen del efecto principal, primero deben hablar de la interacción, lo que está haciendo que el efecto principal se comporte de manera inconsistente. Es decir, la interpretación del efecto principal depende de la interacción, las dos cosas tienen que pensarse juntas para darles sentido.

Aquí hay dos ejemplos que le ayudarán a dar sentido a estos problemas:

 

Un efecto principal consistente y una interacción

library(ggplot2)
p7<- data.frame(IV1 = c("A","A","B","B"),
                IV2 = c("1","2","1","2"),
                means = c(2,12,5,9))
ggplot(p7, aes(x=IV1, y=means, group=IV2, color=IV2))+
  geom_point()+
  geom_line()+
  theme_classic()+
  theme(legend.position = "top")

Figura\(\PageIndex{1}\): Ejemplo de medias que muestran un efecto principal generalmente consistente junto con una interacción.

Hay un efecto principal de IV2: las medias de nivel 1 (puntos rojos y barra) son ambas más bajas que las medias de nivel 2 (puntos aqua y barra). También hay una interacción. El tamaño de la diferencia entre los puntos rojo y aqua en la condición A (izquierda) es mayor que el tamaño de la diferencia en la condición B.

¿Cómo interpretaríamos esto? Podríamos decir que hubo un efecto principal de IV2, PERO fue calificado por una interacción IV1 x IV2.

¿Cuál es la calificación? El tamaño del efecto IV2 cambió en función de los niveles de IV1. Era grande para el nivel A, y pequeño para el nivel B del IV1.

¿Qué significa la calificación para el efecto principal? Bueno, primero significa que el efecto principal puede ser cambiado por el otro IV. Eso es importante saberlo. ¿Significa también que el efecto principal no es un efecto principal real porque hubo una interacción? No realmente, hay un efecto generalmente consistente de IV2. Los puntos verdes están por encima de los puntos rojos en todos los casos. Sea lo que sea que esté haciendo IV2, parece funcionar en al menos un par de situaciones, aunque la otra IV también cause algún cambio en la influencia.

 

Un efecto principal inconsistente y una interacción

library(ggplot2)
p7<- data.frame(IV1 = c("A","A","B","B"),
                IV2 = c("1","2","1","2"),
                means = c(5,10,5,5))
ggplot(p7, aes(x=IV1, y=means, group=IV2, color=IV2))+
  geom_point()+
  geom_line()+
  theme_classic()+
  theme(legend.position = "top")

Figura\(\PageIndex{2}\): Datos de ejemplo que muestran cómo existe una interacción, y un efecto principal no, aunque las medias para el efecto principal puedan mostrar una diferencia.

Esta figura muestra otro diseño 2x2. Deberías ver una interacción aquí enseguida. La diferencia entre los puntos aqua y rojo en la condición A (dos puntos izquierdos) es enorme, y hay 0 diferencia entre ellos en la condición B. ¿Hay alguna interacción? ¡Sí!

¿Hay algún efecto principal aquí? Con datos como este, a veces un ANOVA sugerirá que sí tienes efectos principales significativos. Por ejemplo, ¿cuál es la diferencia media entre el nivel 1 y 2 de IV2? Esa es la media de los puntos verdes ((10+5) /2 = 15/2= 7.5) respecto a la media de los puntos rojos (5). Habrá una diferencia de 2.5 para el efecto principal (7.5 vs. 5).

¿Empezando a ver el tema aquí? Desde la perspectiva del efecto principal (que colapsa sobre todo e ignora la interacción), hay un efecto general de 2.5. Es decir, el nivel 2 suma 2.5 en general en comparación con el nivel 1. No obstante, podemos ver por la gráfica que IV2 no hace nada en general. No agrega 2.5s en todas partes. Agrega 5 en condición A, y nada en condición B. Sólo hace una cosa en una condición.

Lo que está sucediendo aquí es que un “efecto principal” es producido por el proceso de promediar sobre una clara interacción.

¿Cómo interpretaríamos esto? Podríamos tener que decir que hubo un efecto principal de IV2, PERO diríamos que fue calificado por una interacción IV1 x IV2.

¿Cuál es la calificación? El tamaño del efecto IV2 cambia completamente en función de los niveles de IV1. Era grande para el nivel A, e inexistente para el nivel B de IV1.

¿Qué significa la calificación para el efecto principal? En este caso, podríamos dudar si hay algún efecto principal de IV2 en absoluto. Podría resultar que IV2 no tiene una influencia general sobre el DV todo el tiempo, solo puede hacer algo en circunstancias muy específicas, en combinación con la presencia de otros factores.