在我的回归模型中，我正在测试 Y 上的主要影响和交互作用，如下所示：
X, X1, X*X1
（X1 是性别，数据集中有 200 名男性和 250 名女性。）
交互作用不显着，但一个主效应 (X) 显着。
我的研究背景表明应该存在交互（并且图表显示非平行线 - 请参见此处）。
我理解造成上述结果的原因之一是缺乏权力。
问题：与检测主效应相比，检测相互作用需要更多还是更少的功率？（通过检测，我的意思是统计显着）
我在 SPSS 中使用一般线性函数。
检测交互所需的功率
机器算法验证
回归
相互作用
统计能力
2022-03-17 22:00:35
2个回答
您需要更大的样本量来检测交互的影响。要检测交互作用的大小的主效应所需的样本大小的 4 倍。
这是因为对于交互，您实际上是在计算两组之间的差异，因此您的标准误差有四个项而不是两个项。有关此问题的明确讨论，请参阅此处在线提供的回归和其他故事中的 16.4 。
还应该注意的是，您似乎在这里建议的那种事后权力分析是不可取的。的估计，您无法可靠地估计事后分析所需的功率。