סיבות: 1) גודל מדגם קטן ביחס לשונות בנתונים שלך. 2) אין קשר בין משתנים תלויים ובלתי תלויים. אם הניסוי שלך מתוכנן היטב עם שכפול טוב, זו יכולה להיות תוצאה שימושית (ניתנת לפרסום).
מה המשמעות של לא משמעותי ברגרסיה?
איך אני מפרש את ערכי ה-P בניתוח רגרסיה ליניארית? ערך ה-p עבור כל איבר בודק את השערת האפס לפיה המקדם שווה לאפס (ללא השפעה). … לעומת זאת, ערך p גדול יותר (לא משמעותי) מרמז ששינויים במנבא אינם קשורים לשינויים בתגובה.
מה זה אומר אם התוצאה לא מובהקת?
משמעות הדבר היא שהתוצאות נחשבות כ"לא מובהקות מבחינה סטטיסטית" אם הניתוח מראה שהבדלים גדולים כמו (או גדולים מההפרש הנצפה) צפויים להתרחש במקרה יותר מאחת מתוך עשרים פעמים (עמ' > 0.05).
מה אם מודל הרגרסיה שלי אינו משמעותי?
עם זאת, מכיוון שהתוצאות אינן מובהקות, אינך יכול לאשר את ההשערה שלך, הקשר בין משתנים אלו אינו מובהק ברמות האוכלוסייה. זה יכול להיות בעיה בגודל מדגם, או משהו אחר, אבל בשני המקרים ההשערה שלך לא מאושרת.
מה אתה עושה אם התוצאות אינן מובהקות סטטיסטית?
כאשר תוצאות מחקראינם מובהקים סטטיסטית, ניתוח פוסט-הוק סטטיסטי וניתוח גודל מדגם יכולים לפעמים להוכיח שהמחקר היה רגיש מספיק כדי לזהות השפעה קלינית חשובה. עם זאת, השיטה הטובה ביותר היא להשתמש בחישובי הספק וגודל מדגם במהלך תכנון המחקר.
