Motivi: 1) Campione ridotto rispetto alla variabilità dei dati. 2) Nessuna relazione tra variabili dipendenti e indipendenti. Se il tuo esperimento è ben progettato con una buona replica, questo può essere un risultato utile (pubblicabile).
Cosa significa insignificante nella regressione?
Come si interpretano i valori P nell'analisi di regressione lineare? Il valore p per ogni termine verifica l'ipotesi nulla che il coefficiente sia uguale a zero (nessun effetto). … Al contrario, un valore p più grande (irrilevante) suggerisce che i cambiamenti nel predittore non sono associati ai cambiamenti nella risposta.
Cosa significa se il risultato non è significativo?
Ciò significa che i risultati sono considerati 'statisticamente non significativi' se l'analisi mostra che differenze grandi quanto (o maggiori di) la differenza osservata dovrebbero verificarsi per caso di più di uno su venti (p > 0.05).
Cosa succede se il mio modello di regressione non è significativo?
Tuttavia, poiché i risultati non sono significativi non puoi confermare la tua ipotesi, la relazione tra queste variabili non è significativa a livello di popolazione. Potrebbe essere un problema relativo alla dimensione del campione, o qualcos' altro, ma in entrambi i casi la tua ipotesi non è confermata.
Cosa fai se i risultati non sono statisticamente significativi?
Quando i risultati di uno studionon sono statisticamente significativi, un potere statistico post hoc e un'analisi della dimensione del campione a volte possono dimostrare che lo studio era sufficientemente sensibile da rilevare un effetto clinico importante. Tuttavia, il metodo migliore consiste nell'utilizzare i calcoli della potenza e della dimensione del campione durante la pianificazione di uno studio.
