მიზეზები: 1) პატარა ნიმუშის ზომა თქვენი მონაცემების ცვალებადობასთან შედარებით. 2) არანაირი კავშირი დამოკიდებულ და დამოუკიდებელ ცვლადებს შორის. თუ თქვენი ექსპერიმენტი კარგად არის შემუშავებული კარგი გამეორებით, მაშინ ეს შეიძლება იყოს სასარგებლო შედეგი (გამოქვეყნებადი).
რას ნიშნავს უმნიშვნელო რეგრესიაში?
როგორ განვმარტო P-მნიშვნელობები ხაზოვანი რეგრესიის ანალიზში? p-მნიშვნელობა თითოეული ტერმინისთვის ამოწმებს ნულოვან ჰიპოთეზას, რომ კოეფიციენტი ნულის ტოლია (ეფექტი არ არის). … პირიქით, უფრო დიდი (არამნიშვნელოვანი) p-მნიშვნელობა ვარაუდობს, რომ პროგნოზირების ცვლილებები არ არის დაკავშირებული პასუხის ცვლილებებთან..
რას ნიშნავს, თუ შედეგი არ არის მნიშვნელოვანი?
ეს ნიშნავს, რომ შედეგები ჩაითვლება "სტატისტიკურად არამნიშვნელოვნად", თუ ანალიზი აჩვენებს, რომ დაკვირვებულ სხვაობაზე დიდი (ან მეტი) განსხვავებები მოსალოდნელია, რომ უფრო მეტი იყოს. ოციდან ერთზე მეტი (p > 0.05).
რა მოხდება, თუ ჩემი რეგრესიის მოდელი არ არის მნიშვნელოვანი?
თუმცა, ვინაიდან შედეგები არ არის მნიშვნელოვანი, თქვენ ვერ დაადასტურებთ თქვენს ჰიპოთეზას, ამ ცვლადებს შორის კავშირი არ არის მნიშვნელოვანი პოპულაციის დონეზე. ეს შეიძლება იყოს შერჩევის ზომის, ან რაიმე სხვა, მაგრამ ორივე შემთხვევაში თქვენი ჰიპოთეზა არ არის დადასტურებული.
რას აკეთებთ, თუ შედეგები არ არის სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი?
როდესაც კვლევის შედეგებიარ არის სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი. თუმცა, საუკეთესო მეთოდია გამოიყენოს სიმძლავრე და ნიმუშის ზომის გამოთვლები კვლევის დაგეგმვისას.
