Gründe: 1) Kleine Stichprobengröße im Verhältnis zur Variabilität Ihrer Daten. 2) Keine Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen. Wenn Ihr Experiment gut konzipiert ist und sich gut replizieren lässt, kann dies ein nützliches Ergebnis sein (veröffentlichbar).
Was bedeutet unbedeutend bei der Regression?
Wie interpretiere ich die p-Werte in der linearen Regressionsanalyse? Der p-Wert für jeden Term testet die Nullhypothese, dass der Koeffizient gleich Null ist (kein Effekt). … Umgekehrt deutet ein größerer (unsignifikanter) p-Wert darauf hin, dass Änderungen des Prädiktors nicht mit Änderungen der Antwortvariablen verbunden sind.
Was bedeutet es, wenn das Ergebnis nicht signifikant ist?
Dies bedeutet, dass die Ergebnisse als „statistisch nicht signifikant“angesehen werden, wenn die Analyse zeigt, dass Unterschiede, die so groß (oder größer als) der beobachtete Unterschied sind, wahrscheinlich eher zufällig auftreten würden als eins von zwanzig Mal (p > 0.05).
Was ist, wenn mein Regressionsmodell nicht signifikant ist?
Da die Ergebnisse jedoch nicht signifikant sind, können Sie Ihre Hypothese nicht bestätigen, die Beziehung zwischen diesen Variablen ist auf Bevölkerungsebene nicht signifikant. Es könnte ein Problem der Stichprobengröße oder etwas anderes sein, aber in beiden Fällen wird Ihre Hypothese nicht bestätigt.
Was tun, wenn die Ergebnisse statistisch nicht signifikant sind?
Wenn die Ergebnisse einer Studiestatistisch nicht signifikant sind, eine post hoc statistische Power- und Stichprobenanalyse kann manchmal zeigen, dass die Studie empfindlich genug war, um einen wichtigen klinischen Effekt zu erkennen. Die beste Methode ist jedoch, während der Planung einer Studie Power- und Stichprobengrößenberechnungen zu verwenden.
