Ich entschuldige mich, wenn hier etwas fehlt, das ich vermisse oder ob dies schon gefragt wurde, aber ich konnte dieses Problem in früheren Diskussionen nicht finden und es hat mich seit einiger Zeit geärgert. Im Grunde habe ich ein lineares Regressionsmodell für einen Datensatz zusammengestellt und einige gute, signifikante Ergebnisse erhalten (siehe rechts unten). Ein paar Stunden später, als ich an einem anderen Modell arbeitete, habe ich versehentlich dieselbe Antwortvariable wie zuvor eingefügt, anstelle der neuen, die ich messen wollte. Das resultierende Modell sah jedoch nicht richtig aus. Als ich es auf die gleichen Effekte wie zuvor reduzierte, um es noch einmal zu überprüfen, erhielt ich ein völlig anderes Ergebnis (unten links gezeigt).
Irgendwelche Ideen, woran das liegen könnte? Zuerst dachte ich, es sei das Ergebnis, dass ich in der Zwischenzeit einige wichtige Datenpunkte verdeckt / ausgeschlossen habe. Das Umschalten der Einbeziehung verschiedener Datenpunkte scheint jedoch eine entsprechende Änderung der p-Werte des rechten (ursprünglichen) Modells zu verursachen, nicht jedoch des linken, was aus irgendeinem Grund konstant bleibt. Ich habe das doppelt überprüft und alle Datentypen sind für beide gleich - es handelt sich um dasselbe Dataset, soweit ich das beurteilen kann. Das leere R-Quadrat-Feld auf der rechten Seite sowie die Tatsache, dass sich die Freiheitsgrade um eins unterscheiden, zeigen an, dass hier etwas nicht stimmt, aber ich habe keine Ahnung, was es ist. Jede Einsicht wäre hilfreich!
Das Modell rechts hat den Schnittpunkt entfernt. Sie müssen versehentlich auf das Kästchen geklickt haben, in dem Sie ein Modell ohne Intercept anfordern. Das bewirkt alle Ihre Änderungen.
