El factor significativo se vuelve no significativo después de eliminar los no significativosHola usuarios de Jmp:
Al ajustar el modelo, después de eliminar los factores no significativos, un factor que fue significativo con un valor de P 0.048 se vuelve no significativo.
Quería preguntar qué hacer en ese caso. ¿Deberíamos eliminarlo?
¡Gracias!
yo
GAMARe: factor significativo se vuelve no significativo después de eliminar los no significativos¿No indicó cuál es la fuente de sus datos? ¿Es de un experimento o de datos de observación?
Un par de puntos a tener en cuenta al desarrollar modelos para explicar la variación en las respuestas:
- Cada coeficiente de cada término del modelo es condicional. yo Su magnitud, y a veces el signo, puede cambiar.Dependen de las otras variables del modelo (y ruido).
- Cuando elimina términos de un modelo, sus cuadrados medios acumulativos se agrupan en el término de error (junto con los DF). Esto cambia la estimación del error cuadrático medio que es la base para la prueba F y los valores p posteriores.
La simplificación de modelos requiere el uso de múltiples fuentes de información:
1. Significado práctico . Graficar los resultados y comprender cuánta importancia práctica aporta cada factor es SIEMPRE más importante que la significación estadística (que USTED controla en la forma en que su estudio diseñado proporciona información sobre la variación aleatoria). Pregunte siempre si los resultados tienen sentido desde una perspectiva científica o de ingeniería.
2. R-cuadrado, R-cuadrado ajustado y lo más importante delta entre esos.
3. valores p
4. otras estadísticas según la fuente de los datos (p. Ej., Para datos de observación, es posible que desee buscar multicolinealidad)
Re: factor significativo se vuelve no significativo después de eliminar los no significativosTotalmente de acuerdo con @statman . No confíe solo en los valores p. Combínelo con la otra información.
Re: factor significativo se vuelve no significativo después de eliminar los no significativosReforzar @Dan_Obermiller y @statman El consejo ... evite ver la significación estadística como un precipicio binario ,,,, ya sea que sea significativa o no. Suponga que tiene un valor p crítico de 0.05 como muchos adoptan. ¿Está dispuesto a decir que el valor p de un efecto de 0.051 NO es significativo y está dispuesto a adoptar una significancia si es 0.048? Uno o dos lugares decimales en una respuesta podrían hacer que suceda algo como esto.
¿Y qué sugiere su análisis gráfico de los datos? Por favor, dígame que trazó los datos de seis formas desde el domingo ANTES de hacer cualquier modelo.
