ANOVA 中低/高或三次分裂的理由

我有兩組參與者，他們都進行了相同的測量。

當我對其中一個測量值進行中位數分割以檢驗我關於交互作用的假設時，因變量未能通過 Levene 的方差相等性檢驗。當我執行三次分割時，它通過了 Levene 的測試——當我只比較高三分之一和低三分之二時，以及當我也比較所有三分之三時。

在我運行的所有 ANOVA 中都有主效應和交互效應，但只有 2x2 ANOVA 未能通過 Levene 的顯著性檢驗，3x2 ANOVA 都沒有失敗。

這怎麼可能？

（這不是對這個問題的直接回答，更多的是關於為什麼應該避免這種方法的參考資料。）

其中一些問題包括效應估計的向下偏差、誤差方差的膨脹和（因此）低功率。還有影響 p 值計算的依賴性問題（即以“通常”方式計算的 p 值不正確）。

關於為什麼中值（等）變量拆分是一個壞主意的材料很多。

http://www.uvm.edu/~dhowell/gradstat/psych341/lectures/Factorial2Folder/Median-split.html

http://psych.colorado.edu/~mcclella/MedianSplit/

http://core.ecu.edu/psyc/wuenschk/stathelp/Dichot-Not.doc

MacCallum, RC, Zhang, S., Preacher, KJ 和 Rucker, DD (2002)。關於量化變量二分法的實踐。心理方法，7, 19-40。這裡

艾肯，LS 和韋斯特，SG（1991 年）。多元回歸：測試和解釋交互

http://www.theanalysisfactor.com/continuous-and-categorical-variables-the-trouble-with-median-splits/

谷歌出現了更多的參考和鏈接

切入 3 或 4 並不能避免問題，但也沒有那麼糟糕。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/41227