Tengo datos clasificados cruzados en una tabla de 2 x 2 x 6. Llamemos a las dimensiones response, Ay B. Encajo una regresión logística a los datos con el modelo response ~ A * B. Un análisis de la desviación de ese modelo dice que ambos términos y su interacción son significativos.
Sin embargo, al observar las proporciones de los datos, parece que solo 2 o más niveles Bson responsables de estos efectos significativos. Me gustaría probar para ver qué niveles son los culpables. En este momento, mi enfoque es realizar 6 pruebas de chi-cuadrado en tablas de 2 x 2 response ~ A, y luego ajustar los valores de p de esas pruebas para comparaciones múltiples (usando el ajuste de Holm).
Mi pregunta es si hay un mejor enfoque para este problema. ¿Existe un enfoque de modelado más basado en principios o un enfoque de comparación de prueba de chi-cuadrado múltiple?