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Interpretazione dei dati

Quindi, ho guardato video dopo video per cercare di interpretare questi dati. Ho esaminato lo spartiacque del fiume nero facendo una media delle larghezze tampone ripariali di 13 siti. Sto cercando di interpretare come questo potrebbe influenzare la dimensione dei sedimenti (D50) e la percentuale di intolleranti a questi transetti. So che questo non ha risultati statisticamente significativi. Ma il mio professore ha detto che devo dire di più. Ho anche fatto r, kendall, grafici e probabilità di correlazione di spearman, ma non so davvero come interpretare tutto questo. C'è una leggera tendenza negativa nei dati. Qualcuno può aiutarmi?

Variabile	di Variable	Spearman ρ	Prob> | ρ |
D50	Rip Buf Avg	-0.3054	0.3103
% Intollerante	Rip Buf Avg	-0.2418	0.4262
% Intollerante	D50	-0.2724	0.3680

AltroRi: Interpretazione dei dati

Ciao @ tgrandjean1 ,

 

Non sapendo molto sulle specifiche di ciò che stai studiando, è difficile fornire molto in termini di feedback specifico. Detto ciò:

 

1. Chiaramente il Rip Buf Avg ha una sorta di (se piccola) correlazione negativa con D50 e D50 ha qualche (piccola) correlazione negativa con% intollerante, ma% intollerante e Rip Buf Avg hanno essenzialmente una correlazione 0.
2. Poiché la risposta è D50, hai un modello per RBA e% int? Ad esempio, hai provato ad adattare un modello a D50 in cui i fattori sono RBA,% int e RBA *% int, ovvero con RBA incrociato con% int? Senza un modello o un concetto per collegare la risposta con i fattori, sarà difficile dire molto di più di quanto non ci sia significato statistico. Oltre a questo, sembra che dovresti anche avere una colonna che registra il sito in cui è stata eseguita la particolare misurazione, poiché questo potrebbe essere un fattore che contribuisce al modello.
3. Se stai davvero osservando solo le correlazioni lineari, ti consigliamo di eseguire un adattamento Y per X, quindi adattare una linea e guardare alcuni dei test statistici che fa, come la mancanza di adattamento o qual è il valore r ^ 2 . Inoltre, ti consigliamo di considerare cos'è l'intercetta y e pensare se è o meno un numero significativo quando il fattore X è 0.
4. Hai chiesto chiarimenti al tuo prof sul motivo per cui ti dicono che devi dire di più? A volte è meglio essere concisi.
5. Puoi condividere la tua tabella dati? Puoi sempre renderlo anonimo e standardizzarlo. Questo potrebbe aiutare gli altri a fornirti un feedback più significativo senza conoscere tutti i dettagli dei dati.
6. Sono disponibili più misurazioni per sito? Potrebbe essere che la posizione del sito giochi un ruolo più importante rispetto a RBA o% int.

Spero questo sia di aiuto,

DS