Razlogi: 1) Majhna velikost vzorca glede na variabilnost vaših podatkov. 2) Brez povezave med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami. Če je vaš poskus dobro zasnovan z dobro replikacijo, je to lahko koristen rezultat (objavlja se).
Kaj v regresiji pomeni nepomembno?
Kako razlagam P-vrednosti v linearni regresijski analizi? P-vrednost za vsak izraz testira ničelno hipotezo, da je koeficient enak nič (brez učinka). … Nasprotno pa večja (nepomembna) p-vrednost nakazuje, da spremembe v napovedniku niso povezane s spremembami v odzivu.
Kaj pomeni, če rezultat ni pomemben?
To pomeni, da se rezultati štejejo za "statistično nepomembne", če analiza pokaže, da bi se razlike, ki so tako velike kot (ali večje od) opažene razlike, pričakovale naključno več kot eden od dvajsetih(p > 0,05).
Kaj, če moj regresijski model ni pomemben?
Ker pa rezultati niso pomembni, ne morete potrditi svoje hipoteze, razmerje med temi spremenljivkami ni pomembno na populacijskih ravneh. Lahko bi šlo za problem velikosti vzorca ali kaj drugega, vendar v obeh primerih vaša hipoteza ni potrjena.
Kaj storite, če rezultati niso statistično pomembni?
Ko so rezultati študijeniso statistično pomembne, post hoc analiza statistične moči in velikosti vzorca lahko včasih pokaže, da je bila študija dovolj občutljiva, da je zaznala pomemben klinični učinek. Najboljša metoda pa je uporaba izračunov moči in velikosti vzorca med načrtovanjem študije.
