Iemesli: 1) Mazs izlases lielums attiecībā pret jūsu datu mainīgumu. 2) Nav attiecības starp atkarīgiem un neatkarīgiem mainīgajiem. Ja jūsu eksperiments ir labi izstrādāts ar labu replikāciju, tas var būt noderīgs rezultāts (publicējams).
Ko regresijā nozīmē nenozīmīgs?
Kā interpretēt P vērtības lineārās regresijas analīzē? Katra termina p vērtība pārbauda nulles hipotēzi, ka koeficients ir vienāds ar nulli (bez efekta). … Un otrādi, lielāka (nenozīmīga) p vērtība liecina, ka prognozes izmaiņas nav saistītas ar izmaiņām atbildē.
Ko tas nozīmē, ja rezultāts nav nozīmīgs?
Tas nozīmē, ka rezultāti tiek uzskatīti par "statistiski nenozīmīgiem", ja analīze parāda, ka atšķirības, kas ir tikpat lielas (vai lielākas par) novērotajām atšķirībām, varētu rasties nejauši vairāk nekā viena no divdesmit reizēm (p > 0,05).
Ko darīt, ja mans regresijas modelis nav nozīmīgs?
Tomēr, tā kā rezultāti nav nozīmīgi, jūs nevarat apstiprināt savu hipotēzi, saistība starp šiem mainīgajiem nav nozīmīga populācijas līmenī. Tā varētu būt izlases lieluma problēma vai kaut kas cits, taču abos gadījumos jūsu hipotēze neapstiprinās.
Ko darīt, ja rezultāti nav statistiski nozīmīgi?
Kad pētījuma rezultātinav statistiski nozīmīgi, a post hoc statistikas jaudas un izlases lieluma analīze dažkārt var pierādīt, ka pētījums bija pietiekami jutīgs, lai noteiktu svarīgu klīnisku efektu. Tomēr vislabākā metode ir izmantot jaudas un izlases lieluma aprēķinus pētījuma plānošanas laikā.
