Motive: 1) Dimensiunea mică a eșantionului în raport cu variabilitatea datelor dvs.. 2) Nicio relație între variabilele dependente și cele independente. Dacă experimentul este bine conceput, cu o reproducere bună, atunci acesta poate fi un rezultat util (publicabil).
Ce înseamnă nesemnificativ în regresie?
Cum interpretez valorile P în analiza regresiei liniare? Valoarea p pentru fiecare termen testează ipoteza nulă conform căreia coeficientul este egal cu zero (fără efect). … În schimb, o valoare p mai mare (nesemnificativă) sugerează că modificările predictorului nu sunt asociate cu modificări ale răspunsului.
Ce înseamnă dacă rezultatul nu este semnificativ?
Aceasta înseamnă că rezultatele sunt considerate „nesemnificative din punct de vedere statistic” dacă analiza arată că diferențe la fel de mari (sau mai mari decât) diferența observată ar fi de așteptat să apară mai mult întâmplător de una din douăzeci de ori (p > 0,05).
Ce se întâmplă dacă modelul meu de regresie nu este semnificativ?
Cu toate acestea, deoarece rezultatele nu sunt semnificative, nu vă puteți confirma ipoteza, relația dintre aceste variabile nu este semnificativă la nivel de populație. Ar putea fi o problemă cu dimensiunea eșantionului sau altceva, dar în ambele cazuri ipoteza dvs. nu este confirmată.
Ce faci dacă rezultatele nu sunt semnificative din punct de vedere statistic?
Când rezultatele unui studiunu sunt semnificative statistic, o analiză post-hoc a puterii statistice și a mărimii eșantionului poate demonstra uneori că studiul a fost suficient de sensibil pentru a detecta un efect clinic important. Cu toate acestea, cea mai bună metodă este să utilizați calculele de putere și dimensiunea eșantionului în timpul planificării unui studiu.
