3因子ANOVAテーブルから因子を削除する

最近の論文で、3方向の固定効果モデルを適合させました。要因の1つは重要ではなかったため（p> 0.1）、それを削除し、2つの固定効果と相互作用でモデルを再適合させました。

引用するために、審判からコメントが返ってきました。

その時間は3因子ANOVAの重要な要因ではありませんでしたが、それ自体は時間要因をプールするための十分な基準ではありません。この問題に関する標準テキスト、Underwood 1997は、非有意効果のp値は因子の治療レベルをプールする前に0.25を超える。著者は、関連するp値をここに示し、Underwood 1997を参照してプーリングを正当化する必要があります。

私の質問は：

1. 0.25ルールは聞いたことがありません。他に誰かいますか？p値がカットオフに近い場合、因子を削除しないことを理解できますが、「ルール」を持つことは少し極端に思えます。
2. この審判は、Underwood 1997が標準テキストであると述べています。本当か？そのようなことを聞​​いたのは初めてだ。標準テキストは何ですか（そのようなものは存在しますか）？残念ながら、1997年にこのUnderwoodにアクセスすることはできません。
3. 審判に返答する際のアドバイス。

背景：この論文は非統計ジャーナルに投稿されました。3方向モデルをフィッティングするとき、相互作用効果をチェックしました。

問題のアンダーウッドは、生態学の実験（Cambridge Press 1991）であると推測しています。生態科学における多かれ少なかれ標準的な参照であり、おそらくZarとSohkolとRohlfの3番目（そして私の意見では3つの中で最も「読みやすい」）

コピーを見つけることができる場合、審判が引用している関連セクションは、p.273の9.7にあります。そこでアンダーウッドは、重要でない要因については推奨されるプーリング手順を提案しています（それ自体は「ルール」ではありません）。率直に言って、よくわからない2ステップの手順ですが、結果はp = 0.25であるため、非有意因子をプールするときのタイプIエラーの確率を減らすことをお勧めします。あなたの例、それは非シグマ因子である可能性があります）。

この手順は実際にはアンダーウッドのものではないようです。彼自身はWiner et al 1991（実験計画法における統計的手順 McGraw-Hill）を引用しています。Underwoodのコピーが見つからない場合は、ここで試してみてください。

このようなカットオフベースのルールは嫌いです。それは設計とあなたの先験的な仮説と期待にかかっていると思います。結果が時間とともに変化すると予想される場合、他の「ブロック」要因と同様に、時間を維持する必要があると思います。一方、同じ実験を異なる時間に複製していて、結果が時間とともに変化すると考える理由がなかったが、これを確認したい場合は、そうして、変化した証拠がほとんどまたはまったく見つからなかった時間、それから時間を落とすことは完全に合理的だと思います。

アンダーウッドについて聞いたことがありません。それはエコロジーでの実験'（本のタイトル）の標準的なテキストかもしれないが、生態系での実験は、いずれかの異なっこの点で、他の実験から扱われるべきであることは明白な理由はありませんので、 "としてそれを見るために上の標準的なテキストこの問題」は不当なようです。

Underwoodのテキストとその中の参考文献を読んでください。それはルールではありません。読んでください。実際、このアプローチは、モデル内の「重要でない」用語を削除（またはプーリング）するときにタイプIIエラーを制御することです。削除する用語の重要度レベルが0.06の場合はどうなりますか？期待されるMSには、要因による追加の効果が含まれていないことを本当に確信していますか？その用語を削除すると、期待されるMSにはその処理のために追加された効果が含まれないと想定されますが、タイプIIエラーに対してある程度保護する必要があります！かわいそうに英語を急いでください！