in meiner Arbeit stelle ich ein linear gemischtes Modell (random intercept only) auf. Das Experiment hat zwei Faktoren mit jeweils zwei Within-subject Faktorstufen (Faktorstufe 1 : A und B, Fakorstufe 2: C und D), wobei jede Person nur jeweils zwei (der möglichen 4 Versuchskombinationen durchläuft (es gibt nur zwei Beobachtungen pro Person insgesamt). Das bedeutet für eine Person z.B. : erst AC- und dann BD -Bedingung durchlaufen. Nun zur eigentlichen Frage, bzgl. des von mir aufgestellten Modells:
Modell <- lmer (outcome ~ A + B + (1|Person), data, REML = F) <- bewusst habe ich hier nur die Hauptfaktoren in das Modell genommen, da aus theoretischer Sicht keine Interaktion sinnig/vermutet wird. (Darüber hinaus wird sie nicht signifikant wenn man das Modell mit Interaktion aufstellt (also (outcome ~ A * B). Allerdings werden beim erstgenannten Modell (+) ein Hauptfaktor signifikant, beim zweiten Modell (*) entfällt die Signifikanz für den Hauptfaktor. Wenn ich mich nun also auf die Ergebnisse des ersten Modells beziehe (signifikant) darf ich das dann quasi überhaupt? Oder ist es statistisch nicht "erlaubt" die Interaktion wegzulassen, wenn sie theoretisch mitaufgenommen werden könnte (obwohl sie nicht signfikant ist)? Oder begehe ich damit quasi "p-hacking"?
Vielen lieben Dank im Voraus für eine Antwort und LG
