Dôvody: 1) Malá veľkosť vzorky vzhľadom na variabilitu vašich údajov. 2) Žiadny vzťah medzi závislými a nezávislými premennými. Ak je váš experiment dobre navrhnutý s dobrou replikáciou, môže to byť užitočný výsledok (zverejniteľný).
Čo znamená nevýznamné v regresii?
Ako interpretujem P-hodnoty v lineárnej regresnej analýze? P-hodnota pre každý člen testuje nulovú hypotézu, že koeficient sa rovná nule (bez vplyvu). … Naopak, väčšia (nevýznamná) p-hodnota naznačuje, že zmeny v prediktore nie sú spojené so zmenami v odpovedi.
Čo to znamená, ak výsledok nie je významný?
To znamená, že výsledky sa považujú za „štatisticky nevýznamné“, ak analýza ukáže, že rozdiely také veľké ako (alebo väčšie ako) pozorovaný rozdiel by sa očakávali náhodne viac ako jeden z dvadsiatich krát (p > 0,05).
Čo ak môj regresný model nie je významný?
Keďže však výsledky nie sú významné, nemôžete potvrdiť svoju hypotézu, vzťah medzi týmito premennými nie je významný na úrovni populácie. Môže to byť problém s veľkosťou vzorky alebo niečo iné, ale v oboch prípadoch sa vaša hypotéza nepotvrdila.
Čo urobíte, ak výsledky nie sú štatisticky významné?
Keď výsledky štúdienie sú štatisticky významné, post hoc štatistická analýza sily a veľkosti vzorky môže niekedy preukázať, že štúdia bola dostatočne citlivá na zistenie dôležitého klinického účinku. Najlepšou metódou je však použiť výpočty výkonu a veľkosti vzorky počas plánovania štúdie.
