F-Test für lineare Beziehung<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo
Ich versuche, einen f-Test durchzuführen, um zu überprüfen, ob es eine lineare Beziehung zwischen 2 kontinuierlichen Variablen auf dem Niveau 0,1 gibt. Ich habe Fit Y by X -> Fit Line gemacht und habe meine Antwort von Prob > F = < 0,001. Wenn ich jedoch das Alpha-Level unter das lineare Fit-Level ändere, ändert sich keine der Zahlen. Mache ich etwas falsch, weil ich dachte, dass sich die ANOVA-Ergebnisse ändern sollten, wenn sich Alpha ändert?
Danke
Re: F-Test für lineare BeziehungNun, wir testen eigentlich nicht, ob die Beziehung linear ist. Linearität ist unsere Annahme bei der Verwendung dieser Art von Test. Die Beziehung kann immer noch nichtlinear sein, selbst wenn p < 0,001 ist. Eine schnelle Möglichkeit, Nichtlinearität zu identifizieren, besteht darin, nach Mustern in den Residuen zu suchen.
Bei einem p < 0,001 können wir mit ziemlicher Sicherheit eine Nullhypothese einer Steigung von Null verwerfen, dh wir haben einen starken (und statistisch signifikanten) Hinweis auf eine positive Beziehung zwischen x und y. Denken Sie jedoch daran, dass die lineare Regression allein nichts in Bezug auf die Kausalität "beweisen" kann. Dazu nutzen wir unser wissenschaftliches Verständnis des Prozesses (x wirkt y?y Effekte x? Oder gibt es andere Faktoren, die beides beeinflussen können).
F-Test für lineare BeziehungVielen Dank.
Nur um zu überprüfen, ob ich hier alles verstehe, da p <0,001 wir die Nullhypothese ablehnen, dass diese Daten nicht linear sind, und die Alternativhypothese akzeptieren, dass es tatsächlich eine lineare Beziehung gibt, richtig?
F-Test für lineare BeziehungDer traditionelle Weg ist, es in einer Tabelle nachzuschlagen. In JMP gibt es eine Funktion F Quantile(), die F für ein gegebenes p und die zweidimensionalen Freiheitsgrade zurückgibt.
Für die lineare Regression mit zwei Variablen, 20 Beobachtungen und Alpha = 0,1 verwenden Sie die Formel
Fkrit = F-Quantil ( 0,9 , 1 , 1 8 ) ;
Zeigen ( Fkrit )
Fkrit = 3.00697659179545;
Wenn Ihr F dieses Fkrit überschreitet, können Sie die Nullhypothesen auf dem gewählten Vorzeichenniveau ablehnen. Das wussten Sie jedoch bereits, wenn Sie p < 0,001 erhalten. In diesen Tagen mit Software, die den tatsächlichen p-Wert für Sie berechnet, werden kritische Werte nicht mehr so häufig wie früher verwendet. Zumindest nicht explizit.
F-Test für lineare BeziehungDanke.
Kurze Frage, wie kann ich den kritischen F-Wert in einem Hypothesentest finden?
F-Test für lineare BeziehungAlpha hat keinen Einfluss auf die Berechnung von F und damit nicht auf den p-Wert. Es ist wahr, dass sich der kritische F-Wert (der in einem Hypothesentest verwendet wird) mit Alpha ändert, aber nicht das geschätzte F, das mit dem kritischen F verglichen wird.
Wenn Sie jedoch „Confid Curve Fit“ aktivieren, können Sie sehen, wie sich die Konfidenzbänder verengen oder erweitern, wenn Alpha geändert wird.
