除去不重要因素後，重要因素變為不重要嘿Jmp用戶，
在擬合模型時，在去除非重要因素後，P值為0.048的一個重要因素變得不重要。
我想問在那種情況下該怎麼辦？我們應該刪除它嗎？
謝謝！
一世
美國能源部回复：重要因素在刪除不重要因素後變為不重要您沒有說明數據的來源是什麼？ 是來自實驗還是來自觀察數據？
在開發模型以解釋響應的變化時要牢記以下幾點：
- 模型中每個術語的每個係數都是有條件的。 一世它的大小，有時符號可能會改變。它們取決於模型中的其他變量（和噪音）。
- 當您從模型中刪除項時，它們的累積均方將合併在誤差項中（與DF一起）。 這改變了均方誤差的估計值，該均值誤差是F檢驗和後續p值的基礎。
簡化模型需要使用多種信息來源：
1。實際意義。 繪製結果圖表並了解每個因素的實際意義總是比統計意義更為重要（您可以在設計的研究中控制這一點，從而了解隨機變化）。 始終從科學或工程角度詢問結果是否有意義。
2。 R平方，R平方調整最重要的是三角洲在那些之間。
3。 p值
4.取決於數據源的其他統計信息（例如，對於觀測數據，您可能需要尋找多重共線性）
回复：重要因素在刪除不重要因素後變為不重要完全同意@statman 。 不要僅僅依靠p值。 結合其他信息。
回复：重要因素在刪除不重要因素後變為不重要加強@Dan_Obermiller和@statman的建議...避免將統計意義視為二進制的懸崖，不管它的重要性與否。 假設您有這麼多采用的臨界p值0.05。 您是否願意說效果的p值為0.051並不重要，而如果值為0.048則願意採用顯著性？ 響應中的小數點後一位或兩位很容易使這種情況發生。
您對數據的圖形分析表明了什麼？ 請告訴我您在進行任何建模之前從周日開始以六種方式繪製數據。
