Re: [ABE-L]: Dúvida interação de variáveis

Gilenio

realmente você está correto

às vêzes o efeito de interação é importante pois reflete um efeito diferencial na resposta advindo da relação entre duas variáveis mesmo que a inclusão da interação "anule" a significância dos efeitos principais.

Assim... meu comentário da resposta anterior realmente não dava conta de todas as nuances da questão. Obrigada pelo comentário e exemplo.

Adiciono apenas um comentário. Significância não reflete sempre importância e cabe ao analista decidir qual opção melhor representa o fenômeno em estudo. O efeito da interação pode ser significativo mas desprezível no que se refere à variação da resposta (predita)

Por exemplo, no caso da análise da probabilidade de desemprego, é comum encontrar interação entre os efeitos de sexo e idade pois a relação entre desocupação e idade varia por sexo. Entretanto, neste caso , o efeito da interação na variação da probabilidade estimada, se muito pequena, pode ser considerada não importante pelo analista , especialmente se no modelo com interação os efeitos principais deixam de ser significativos.

No caso de modelagem estatística para analisar fenômenos socioeconômicos, com bancos dados contento milhares de informações, é comum vários efeitos se apresentarem como estatisticamente significantes mas com muito pouco impacto na variação da resposta. Se o modelo tem função analítica e não preditiva, talvez a menor complexidade sejam um bônus.

Um gráfico das probabilidades previstas obtidas com os dois modelos pode ajudar na decisão final ( além... claro.... dos testes estatísticos associados à seleção e adequação dos modelos).

o melhor de tudo é variedade de aplicações que um mesmo modelo estatístico pode ter :-)

Abraços

Denise

Em 11 de julho de 2013 14:42, Gilenio Borges Fernandes <gilenio@ufba.br> escreveu:

Prezados Rodrigo e Denise

No meu entender, pode não ser freqüente, mas, os efeitos principais (ou médios) podem ser desprezíveis e a interação ser altamente significativa. A recomendação é manter no modelo os efeitos principais e a interação. Execute os códigos abaixo no R ou veja a figura ilustrativa do arquivo atachado e tire sua conclusões.

A   = paste('A', gl(2, 2), sep=' ')

B   = paste('B', gl(2, 1, 4), sep=' ')

y   = c(20, 40, 50, 12)

fat22 = data.frame(A, B, y1, y2)

attach(fat22)

interaction.plot(A, B, y, col = 'blue', ylab = 'Resposta media', xlab = 'Niveis de A', main='Plano fatorial 2 x 2 sem interacao')

interaction.plot(B, A, y, col = 'blue', ylab = 'Resposta media', xlab = 'Niveis de A', main='Plano fatorial 2 x 2 com interacao')

Cordialmente,

Gilenio Fernandes

Em 11 de julho de 2013 01:41, Rodrigo Pereira <doforodrigo@gmail.com> escreveu:

Olá, Denise.

Obrigado pelo retorno. Uma justificativa que conheço é que devemos respeitar a estrutura hierárquica embutida em tal metodologia, ou seja, se a interação é significativa para o modelo, as variáveis em separado também devem estar contidas. Entretanto, existe uma questão de correlação entre essas variáveis e que influencia na estimação dos betas.

Você conhece alguma outra justificativa que suporte isso?

Obrigado novamente.

Rodrigo Pereira

Em 10/07/2013, às 17:34, Denise Britz do Nascimento Silva <denisebritz@gmail.com> escreveu:

Rodrigo

para uma interação estar presente no modelo, os efeitos principais das várias precisam estar no modelo também.
Se ao colocar a interação, algums dos efeitos principais deixar de ser significativo, é melhor retirar a interação pois ela pode estar adicionando complexidade desnecessária ao modelo .

Abçs
Denise

Em 5 de julho de 2013 21:22, Rodrigo Pereira <doforodrigo@gmail.com> escreveu:

Olá colegas!

Estou com uma dúvida técnica (na verdade um esquecimento) sobre um detalhe em construção de modelos. Estou construindo um modelo de regressão logística onde a interação de duas variáveis tem um IV maior do que as variáveis separadas.

Gostaria de saber se obrigatoriamente as variáveis que compõem a interação devem estar presentes de forma isolada também e o porque disso. Recordo-me que no livro do Agresti há alguma justificativa, mas não encontro.

Desde já agradeço a atenção e ajuda!

Atenciosamente,

Rodrigo Pereira

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Gilenio Borges Fernandes
Professor Associado III
Universidade Federal da Bahia
Instituto de Matemática
Departamento de Estatística
Av. Adhemar de Barros, s/n – Ondina.
40.170-110 - Salvador - BA, Brasil
Tel.: (071)3283-6280/6336 Fax: (071)3283-6276
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