Test F pour la relation linéaire<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Bonjour
J'essaie d'effectuer un test f pour vérifier s'il existe une relation linéaire entre 2 variables continues au niveau 0,1. J'ai fait Fit Y by X -> Fit Line et j'ai ma réponse Prob> F = <0,001. Cependant, lorsque je modifie le niveau alpha sous le niveau d'ajustement linéaire, aucun des chiffres ne change. Est-ce que je fais quelque chose de mal parce que je pensais que les résultats de l'ANOVA devraient changer à mesure que l'alpha change.
Merci
Re : Test F pour la relation linéaireEh bien, nous ne testons en fait pas si la relation est linéaire. La linéarité est notre hypothèse lors de l'utilisation de ce type de test. La relation peut toujours être non linéaire, même si p < 0,001. Un moyen rapide d'identifier la non-linéarité consiste à rechercher des modèles dans les résidus.
Avec un p<0,001, nous pouvons avec une assez bonne certitude rejeter une hypothèse nulle de pente nulle, c'est-à-dire que nous avons une indication forte (et statistiquement significative) d'une relation positive entre x et y. Mais rappelez-vous que la régression linéaire en elle-même ne peut « prouver » quoi que ce soit en termes de causalité. Pour cela, nous utilisons notre compréhension scientifique du processus (x effets y ?y effets x? Ou y a-t-il d'autres facteurs qui peuvent influencer les deux).
Test F pour la relation linéaireGrand merci.
Juste pour vérifier que je comprends tout ici, puisque p <0,001, nous rejetons l'hypothèse nulle selon laquelle ces données ne sont pas linéaires et acceptons l'hypothèse alternative selon laquelle il existe en fait une relation linéaire, n'est-ce pas ?
Test F pour la relation linéaireLa méthode traditionnelle consiste à le rechercher dans un tableau. Dans JMP, il existe une fonction F Quantile() qui renvoie F pour un p donné et les degrés de liberté bidimensionnels.
Pour la régression linéaire avec deux variables, 20 observations et alpha = 0,1, vous utilisez la formule
Fcrit = quantile F ( 0,9 , 1 , 1 8 ) ;
Montrer ( Fcrit )
Fcrit = 3,00697659179545 ;
Si votre F dépasse ce Fcrit vous pouvez rejeter les hypothèses nulles au niveau de signe choisi. Cependant, vous saviez déjà que si vous aviez p < 0,001. De nos jours, avec un logiciel qui calcule pour vous la valeur p réelle, les valeurs critiques ne sont plus autant utilisées qu'auparavant. Du moins pas explicitement.
Test F pour la relation linéaireMerci.
Question rapide, comment pourrais-je trouver la valeur F critique dans un test d'hypothèse ?
Test F pour la relation linéaireAlpha n'influence pas le calcul de F et donc pas la valeur de p. Il est vrai que la valeur F critique (utilisée dans un test d'hypothèses) change avec alpha mais pas le F estimé qui est comparé au F critique.
Cependant, si vous activez "Confid curve fit", vous pouvez voir comment les bandes de confiance se rétrécissent ou s'élargissent à mesure que l'alpha est modifié.
