重要でない要素を削除すると、重要な要素が重要ではなくなりますJmpユーザーの皆さん、
モデルを近似する場合、有意でない因子を削除した後、P値0.048で有意であった1つの因子が有意ではなくなります。
その場合どうしたらいいの？削除する必要がありますか？
ありがとう！
私
DOERe：重要でない要素を削除した後、重要な要素が重要ではなくなるあなたはあなたのデータの出所が何であるかを述べていませんでしたか？ それは実験からですか、それとも観測データからですか？
応答の変動を説明するモデルを開発する際に留意すべきいくつかのポイント：
- モデルの各項の各係数は条件付きです。 私tsの大きさ、場合によっては符号が変わる可能性があります。それらはモデル内の他の変数に依存します（そしてノイズ）。
- モデルから項を削除すると、それらの累積平均二乗が（DFとともに）誤差項にプールされます。 これにより、F検定とそれに続くp値の基礎となる平均二乗誤差の推定値が変更されます。
モデルを単純化するには、複数の情報源を使用する必要があります。
1.1。実用的な意義。 結果をグラフ化し、各要因がどの程度の実用的有意性に寄与するかを理解することは、統計的有意性（設計された研究がランダム変動への洞察を提供する方法で制御する）よりも常に重要です。 結果が科学的または工学的観点から意味があるかどうかを常に尋ねてください。
2.2。 R-square、R-square調整済みそして最も重要なのはデルタそれらの間。
3.3。 p値
4.データのソースに応じたその他の統計（たとえば、観測データの場合、多重共線性を探したい場合があります）
Re：重要でない要素を削除した後、重要な要素が重要ではなくなる完全に同意する@statman 。 p値だけに依存しないでください。 他の情報と組み合わせてください。
Re：重要でない要素を削除した後、重要な要素が重要ではなくなる補強します@Dan_Obermillerそして@statmanのアドバイス...統計的有意性をバイナリクリフとして表示することは避けてください、、、、それが有意であるかどうか。 多くの人が採用しているように、0.05の臨界p値があったとします。 効果のp値0.051は有意ではなく、0.048の場合は有意性を採用することをいとわないでしょうか。 応答の小数点以下1桁または2桁がずれていると、このようなことが簡単に発生する可能性があります。
そして、データのグラフィカルな分析は何を示唆していますか？ モデリングを行う前に、日曜日から6つの方法でデータをプロットしたことを教えてください。
