Ya he realizado mi plan experimental (no según JMP). ¿Puedo implementar los resultados en JMP y evaluarlos con un nivel de significación diferente?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ya he realizado mi plan experimental (no según JMP). ¿Puedo implementar los resultados en JMP y evaluarlos con un nivel de significación diferente?
Re: Ya he llevado a cabo mi plan experimental (no de acuerdo con JMP). ¿Puedo implementar los resultados en JMP y evaluarlos con un nivel de significación diferente?Peter tiene razón en su declaración, pero estoy mirando su pregunta de una manera diferente. Puede usar la regresión por pasos y establecer el nivel de importancia que está dispuesto a aceptar por estar en lo correcto / incorrecto de que un predictor es importante o no para su modelo. Eso se establecería bajo la regla de detención para el umbral de valor p. Una regla de oro es establecer ese valor en 0.05 para salir. Esto se traduce en todos sus factores importantes que necesitan una P> | t | de 0.05 o menos si van a incluirse en el modelo final. Puede cambiar ese valor significativo a cualquier valor que elija, pero recomendaría mantenerlo lo más bajo posible.
Re: Ya he llevado a cabo mi plan experimental (no de acuerdo con JMP). ¿Puedo implementar los resultados en JMP y evaluarlos con un nivel de significación diferente?En general, JMP informa de estadísticas de inferencia estadística como las relaciones Prob> F, Prob> | t |, etc. con valores de p que puede utilizar para comparar con cualquier umbral de nivel de significación que desee usar. Así que realmente no hay un valor predeterminado de nivel de significación para varias decisiones inferenciales inherentes a las plataformas de modelado de JMP.
