Semidisordinale Interaktion

# Datensatz
 Geschlecht <-as.factor( c("Mann", "Frau","Mann", "Frau"))
 Alkohol  <-as.factor( c("keinAlkohol","Alkohol","Alkohol","keinAlkohol"))
 Mittelwerte  <-as.numeric ( c(6.7, 4.5,9.9,5.2))
 
ProfildiagrammeDaten <- data.frame(Geschlecht,Alkohol,Mittelwerte)

head(ProfildiagrammeDaten)

Alkohol/Geschlecht	Mann	Frau
KeinAlkohol	6.7	5.2
Alkohol	9.9	4.5

Der Haupteffekt A ist Geschlecht. Der Haupteffekt B ist Alkohol.

Codeerklärung

# Additional options to change
# xlab = "Label für x"
# ylab = "Label für y"
# main = "Titel"
# ylim = "y-Achsen-Range in diesem Beispiel von 4- 10"
# trace.label = "Label für Legende"
# type = Können sein ->"l", "p", "b", "o", "c"
# pch = "Kreise, Dreiecke... einfach mal die Zahlen ändern"
# col = "Farbe"

Haupteffekt A ist global

interaction.plot(ProfildiagrammeDaten$Geschlecht,ProfildiagrammeDaten$Alkohol, ProfildiagrammeDaten$Mittelwerte,
                 xlab = "Geschlecht", ylab = "Anzahl der gesungenen Songs", 
                 main = "Interaktionsprofil Geschlecht und Alkohol", 
                 ylim = c(4,10), trace.label = "Alkohol", 
                 type = "b", col=c("darkblue","tomato"), pch = c(5,17))

Der Haupteffekt A ist global interpretierbar. Die Graphen der beiden Faktorstufen mit oder ohne Alkohol weisen in die gleiche Richtung. Die Männer haben immer mehr Songs gesungen als die Frauen.

Haupteffekt B ist nicht global

interaction.plot(ProfildiagrammeDaten$Alkohol,ProfildiagrammeDaten$Geschlecht, ProfildiagrammeDaten$Mittelwerte,
                 xlab = "Alkohol", ylab = "Anzahl der gesungenen Songs", 
                 main = "Interaktionsprofil Geschlecht und Alkohol", 
                 ylim = c(4,10), trace.label = "Geschlecht", 
                 type = "b", col=c("darkblue","tomato"), pch = c(19,17))

Der Haupteffekt B ist nicht global interpretierbar. Die Graphen der beiden Faktorstufen „Mann“ und „Frau“ weisen nicht in die gleiche Richtung. Der Faktor „Alkohol“ hat in Kombination mit „Mann“ zu mehr Songs und in Kombination mit „Frau“ zu weniger Songs geführt.

Zusammmenfassung

nur noch ein Haupteffekte sinnvoll interpretierbar ist. Das heißt, dass die Interpretation des anderen Hauptfaktors nicht vorgenommen werden darf.