J'ai déjà réalisé mon plan expérimental (pas selon JMP). Puis-je implémenter les résultats dans JMP et les évaluer avec un niveau d'importance différent<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'ai déjà réalisé mon plan expérimental (pas selon JMP). Puis-je implémenter les résultats dans JMP et les évaluer avec un niveau d'importance différent
Re: J'ai déjà réalisé mon plan expérimental (pas selon JMP). Puis-je implémenter les résultats dans JMP et les évaluer avec un niveau d'importance différentPeter a raison dans sa déclaration, mais je regarde votre question différemment. Vous pouvez utiliser la régression par étapes et définir le niveau de signification que vous êtes prêt à accepter pour indiquer si un prédicteur est important ou non pour votre modèle. Cela serait défini dans la règle d’arrêt pour le seuil P-value. Une règle empirique consiste à définir cette valeur à 0,05 pour le départ. Cela se traduit par tous vos facteurs importants nécessitant un P> | t | 0,05 ou moins si elles doivent être incluses dans le modèle final. Vous pouvez changer cette valeur de signification en une valeur de votre choix, mais je vous conseillerais de la garder aussi basse que possible.
Re: J'ai déjà réalisé mon plan expérimental (pas selon JMP). Puis-je implémenter les résultats dans JMP et les évaluer avec un niveau d'importance différentDe manière générale, JMP rapporte des statistiques d'inférence statistique telles que les rapports Prob> F, Prob> | t |, etc. avec des valeurs p que vous pouvez utiliser pour comparer tout seuil de niveau de signification que vous souhaitez utiliser. Il n’existe donc pas vraiment de valeur par défaut du niveau de signification pour diverses décisions d’inférence inhérentes aux plates-formes de modélisation de JMP.
