Redes: 1) Klein steekproefgrootte relatief tot die variasie in jou data. 2) Geen verband tussen afhanklike en onafhanklike veranderlikes nie. As jou eksperiment goed ontwerp is met goeie replikasie, kan dit 'n nuttige uitkoms wees (publiseerbaar).
Wat beteken onbeduidend in regressie?
Hoe interpreteer ek die P-waardes in lineêre regressie-analise? Die p-waarde vir elke term toets die nulhipotese dat die koëffisiënt gelyk is aan nul (geen effek). … Omgekeerd, 'n groter (onbeduidende) p-waarde stel voor dat veranderinge in die voorspeller nie geassosieer word met veranderinge in die respons.
Wat beteken dit as die resultaat nie betekenisvol is nie?
Dit beteken dat die resultate as “statisties nie-signifikant” beskou word as die ontleding toon dat verskille so groot as (of groter as) die waargenome verskil na verwagting meer toevallig sal voorkom as een uit twintig keer (bl > 0.05).
Wat as my regressiemodel nie betekenisvol is nie?
Aangesien die resultate egter nie betekenisvol is nie, kan jy nie jou hipotese bevestig nie, die verband tussen hierdie veranderlikes is nie betekenisvol op bevolkingsvlakke nie. Dit kan 'n kwessie van steekproefgrootte wees, of iets anders, maar in beide gevalle word jou hipotese nie bevestig nie.
Wat doen jy as resultate nie statisties betekenisvol is nie?
Wanneer die resultate van 'n studieis nie statisties betekenisvol nie, 'n post hoc statistiese krag en steekproefgrootte-analise kan soms demonstreer dat die studie sensitief genoeg was om 'n belangrike kliniese effek op te spoor. Die beste metode is egter om krag- en steekproefgrootte-berekeninge tydens die beplanning van 'n studie te gebruik.
