Mi scuso se c'è qualcosa che mi manca o se è già stato chiesto, ma non ho trovato questo problema nelle discussioni passate e mi ha tormentato per il passato. Fondamentalmente, ho messo insieme un modello di regressione lineare per un set di dati, e ho ottenuto dei buoni risultati significativi (mostrato sotto a destra). Un paio d'ore più tardi, quando lavoravo su un altro modello, ho accidentalmente inserito la stessa variabile di risposta come prima anziché la nuova che stavo cercando di misurare. Tuttavia, qualcosa non sembrava giusto per il modello risultante. Quando ho ridotto gli stessi effetti di prima per il doppio controllo, ho ottenuto un risultato completamente diverso (mostrato sotto a sinistra).
Qualche idea su cosa potrebbe causare questo? All'inizio ho pensato che fosse il risultato di me che nascondevo / escludendo alcuni punti chiave nel frattempo. Tuttavia, la commutazione di inclusione di vari punti di dati sembra causare cambiamenti corrispondenti nei valori p del modello (originale) di destra, ma non la sinistra, che rimane costante per qualche motivo. Ho controllato due volte e tutti i tipi di dati sono uguali per entrambi: è lo stesso insieme di dati, per quanto ne so. Il campo vuoto a R quadrato sulla destra, così come il fatto che i gradi di libertà differiscono di uno, indicano che qualcosa non è giusto qui, ma non ho idea di cosa. Ogni suggerimento sarebbe di grande aiuto!
Il modello a destra ha rimosso l'intercettazione. È necessario aver inavvertitamente fatto clic sulla casella per richiedere un modello senza intercettazione. Ciò causa tutte le tue modifiche.
