Arsyet: 1) Madhësia e vogël e mostrës në lidhje me ndryshueshmërinë në të dhënat tuaja. 2) Nuk ka lidhje midis variablave të varur dhe të pavarur. Nëse eksperimenti juaj është projektuar mirë me përsëritje të mirë, atëherë ky mund të jetë një rezultat i dobishëm (i publikueshëm).
Çfarë do të thotë e parëndësishme në regresion?
Si mund t'i interpretoj vlerat P në analizën e regresionit linear? Vlera p për çdo term teston hipotezën zero se koeficienti është i barabartë me zero (pa efekt). … Në të kundërt, një vlerë p më e madhe (e parëndësishme) sugjeron që ndryshimet në parashikues nuk shoqërohen me ndryshime në përgjigjen.
Çfarë do të thotë nëse rezultati nuk është i rëndësishëm?
Kjo do të thotë se rezultatet konsiderohen të jenë "statistikisht jo të rëndësishme" nëse analiza tregon se diferencat aq të mëdha sa (ose më të mëdha se) diferenca e vëzhguar do të pritej të ndodhin rastësisht më shumë se një në njëzet herë (fq > 0,05).
Po sikur modeli im i regresionit nuk është i rëndësishëm?
Megjithatë, meqenëse rezultatet nuk janë domethënëse, nuk mund të konfirmoni hipotezën tuaj, lidhja midis këtyre variablave nuk është e rëndësishme në nivelet e popullsisë. Mund të jetë një çështje e madhësisë së mostrës, ose diçka tjetër, por në të dyja rastet hipoteza juaj nuk konfirmohet.
Çfarë bëni nëse rezultatet nuk janë statistikisht domethënëse?
Kur rezultatet e një studiminuk janë statistikisht domethënëse, një fuqi statistikore post hoc dhe analiza e madhësisë së kampionit ndonjëherë mund të tregojë se studimi ishte mjaft i ndjeshëm për të zbuluar një efekt të rëndësishëm klinik. Megjithatë, metoda më e mirë është përdorimi i llogaritjeve të fuqisë dhe madhësisë së mostrës gjatë planifikimit të një studimi.
