corretta interpretazione del grafico della leva finanziariaSto esaminando i risultati dei minimi quadrati e ci sono due fattori nel modello (dopo aver ridotto il modello rimangono due fattori). L'intero modello non è significativo, ma il grafico della leva finanziaria per il fattore "A" lo è. Volevo verificare se questa è l'interpretazione corretta del grafico della leva finanziaria: ' Sebbene l'intero modello non sia significativo, il grafico della leva mostra che il fattore "A" ha un impatto sulla risposta. ?
Ri: corretta interpretazione del grafico della leva finanziariaPer quanto riguarda la decisione di significatività da parte dei grafici di leva, la linea di riferimento orizzontale (nessun effetto) non è contenuta all'interno della regione di confidenza per la percentuale A se si estende il grafico oltre la scala originale. La valutazione visiva nel grafico deve concordare con la valutazione numerica del valore p al livello di significatività predefinito di 0,05.
Ri: corretta interpretazione del grafico della leva finanziariaNon sono sicuro di cosa intendi o perché dici: " Quindi la parte su cui sono confuso è che nessun fattore è significativo, ma comunque nel riepilogo degli effetti il fattore "percentuale A" è significativo. " Immagino che tu intenda chiedere come può l'ANOVA restituire a P -valore superiore a 0,05 quando il P -il valore di uno dei fattori è inferiore a 0,05.
L'ANOVA utilizza il F rapporto per confrontare la somma media dei quadrati del modello con la somma media dei quadrati degli errori. È un test omnibus di qualsiasi parametro diverso da zero. Le stime dei parametri utilizzano il T rapporto per confrontare la stima con il valore ipotizzato (zero) con l'errore standard della stima. I test ANOVA e t non sono direttamente collegati in alcun modo. Questi due test si basano su ipotesi e metodi diversi. È vero che se un fattore ha a P -valore molto inferiore a 0,05, è più probabile che l'ANOVA abbia un valore P -valore inferiore a 0,05, ma non è direttamente proporzionale. Nel tuo caso, i valori p per l'ANOVA e il fattore sono entrambi vicini al livello di significatività arbitrario di 0,05. Nessuno dei due gode di prove particolarmente forti per rifiutare l'ipotesi nulla (zero).
Fammi sapere se non ho interpretato correttamente la tua ultima domanda o se non ho chiarito la questione.
Ri: corretta interpretazione del grafico della leva finanziaria@statman @Mark_Bailey Quindi la parte su cui sono confuso è che nessun fattore è significativo, ma comunque nel riepilogo degli effetti il fattore "percentuale A" è significativo.
Ri: corretta interpretazione del grafico della leva finanziariaSono confuso dal tuo post iniziale. Osservando i grafici della leva finanziaria, nessuno dei fattori o l’intero modello sembrano significativi. La mia comprensione è che la curva di fiducia deve attraversare la linea orizzontale. Inoltre sembra che potresti avere 1 o 2 residui che sembrano insoliti. Non sono sicuro di come hai selezionato questi fattori dal tuo esperimento di screening, ma potresti voler rivisitare questo aspetto. E, naturalmente, Mark ha dei buoni consigli.
Ri: corretta interpretazione del grafico della leva finanziariaNO!
FDR è destinato a situazioni con moltissimi termini nel modello. Ha lo scopo di controllare sperimentalmente l'inflazione del tasso di errore di tipo I.
Ri: corretta interpretazione del grafico della leva finanziaria@Mark_Bailey Grazie per la vostra risposta. Una domanda successiva: pensi che il valore p FDR aiuti in questo caso a filtrare la coincidenza (quel fattore A è significativo)? A causa di questo risultato (che ti ho mostrato prima), il riepilogo dell'effetto mostra che il fattore "A" è significativo (mostrato di seguito).
E se controllo il riepilogo dell'effetto FDR mostra i seguenti risultati.
Ri: corretta interpretazione del grafico della leva finanziariaGrazie per la condivisione.Esistono diversi modi per procedere.
- Potresti accettare la conclusione dell'intero test del modello secondo cui nessuno dei termini è significativo. Questo approccio è conservativo. Il rischio è di commettere un errore di II tipo.
- Potresti allentare lo standard comune di alfa = 0,05 per la significatività se questo caso è uno studio di screening. Cioè, accettare una maggiore probabilità di un errore di tipo I per ridurre la possibilità di un errore di tipo II, che è più preoccupante durante lo screening. Questo approccio presuppone che si verifichi la conclusione con osservazioni future. Ad esempio, fare previsioni sulla risposta a nuovi livelli di fattori e confermarle empiricamente.
- Potresti raccogliere più osservazioni, soprattutto alle estremità degli intervalli di fattori, per vedere se le tendenze reggono quando si ripete l'analisi di regressione. Potresti considerare di estendere gli intervalli in questa fase per produrre un effetto più ampio, se tale cambiamento è fisicamente fattibile. Questo approccio è prudente ed economico perché tali osservazioni avrebbero la massima leva.
Ri: corretta interpretazione del grafico della leva finanziaria@Mark_Bailey queste sono le trame.
Ri: corretta interpretazione del grafico della leva finanziariaUn'analisi di regressione spesso comporta numerosi test di ipotesi. È possibile, quindi, che si ottenga un falso significato, un errore di tipo I. In questo caso, è anche possibile che tu abbia un'osservazione di leva elevata per uno dei fattori. Puoi mostrarci un'immagine dei grafici Actual-Predicted e Leverage?
