即使我的 P 值 <0.05，为什么我没有得到有意义的字母？大家好！
我正在运行回归分析，即使我的 P 值小于 0.05（在我的例子中为 0.0385），字母都是 A，显示没有显着性。 我如何才能让 JMP 认识到其重要性？ 这里有什么经验吗？
此致
哈里斯
高级统计建模消费者和市场研究数据探索和可视化预测建模和机器学习回复：为什么即使我的 P 值 <0.05，我也没有得到有意义的字母？请记住，这些测试中的每一项都是独立的，因此一项测试中的重要性或缺乏意义并不能保证另一项测试中的结果。 我将使用您规定的显着性水平 alpha = 0.05 作为我的答复。 效果检验基于模型中的一项。 均值比较基于个体均值和调整后的分位数，以考虑多重比较的数量，从而将测试的总体覆盖率保持在 95%。 该调整产生的分位数（乘数）比用于单个双样本 t 检验的分位数更大。 因此，每次比较的置信区间都更宽，并且都包含零。
您可能会考虑使用对比供您进行事后测试。 我注意到前两种处理产生相似的均值，后两种处理产生相似的均值，但它们与前两种均值不同。 所以你可以测试前两个和后两个之间的差异。
回复：为什么即使我的 P 值 <0.05，我也没有得到有意义的字母？你好@xaris19801001 ,
看着你的杠杆图 (jmp.com)对于治疗，您可以看到置信曲线渐近于水平线，因此它在统计显着性方面处于边界（因此 p 值 0.0385 接近您选择的阈值 0.05）。 这种“边缘”情况也可以在左侧的“效果测试”中看到，“治疗”以红色显示其值接近 0.05。
统计数据很少是非黑即白的情况，p 值有助于在您的决策/结论中找到最佳折衷方案。 这里的情况没有明确定义，这可能是由于数据本身，或者测试的选择（Tukey-Kramer）：
- 您是否检查过参数测试的假设是否有效（例如 Tukey-Kramer）：观察的独立性、数据呈（准）正态分布以及各组方差的同质性？
- 您是否对所有比较感兴趣，或者您是否有一个“对照”（在这种情况下，Dunnett 检验可能更合适）或您想要与之比较的“最佳”组？
根据测试的选择、显着性阈值（在实验之前固定，而不是在得出您想要的结论期间/之后固定）、其假设和比较次数，您可能会得到不同的结果。
希望第一个答案对您有所帮助，期待会员的其他回复:)
回复：为什么即使我的 P 值 <0.05，我也没有得到有意义的字母？请看下面
回复：为什么即使我的 P 值 <0.05，我也没有得到有意义的字母？请看这里。 P值为0.0385，为红色，但下面的字母都是A。
回复：为什么即使我的 P 值 <0.05，我也没有得到有意义的字母？如果您发布您所看到的图片，以便我们也可以看到它，那将会有所帮助。
回复：为什么即使我的 P 值 <0.05，我也没有得到有意义的字母？你好，Haris：你能提供有关模型、p 值（针对什么原假设吗？）以及“字母全是 A”的意思的更多详细信息吗？
亲切的问候，
标记
