直線性とバイアスの研究こんにちは、コミュニティの皆様
直線性とバイアスの調査を実施している際に、バイアスのP値が0.05未満の場合、それはスケールにバイアスが存在することを示しています。さらに、バイアスの平均値は私のスケールの分解能よりも小さく、また、バイアスは増加も減少もせず、異なる標準参照重量でランダムに変動しています。
スケールには偏りがない（スケールに反映されないため）と結論付けることができますか、それともこの結果を解釈する他の方法がありますか？
品質およびプロセスエンジニアリングRe: 直線性とバイアスの研究申し訳ありませんが、文脈なしでコメントすることはできません。
Re: 直線性とバイアスの研究とにかく、それは明らかにあなたがコメントするのを止めませんでした…。
より役立つ回答はいかがですか: 私たちがお手伝いできるように、さらにコンテキストを追加していただけますか?
Re: 直線性とバイアスの研究少なくとも、JMP が作成した関連するグラフィックを共有できますか? 一般に、p 値は最後に見るものです...そして最初に見るのはプロットです。 彼らは、p 値以上のストーリーを語ってくれるはずです。
Re: 直線性とバイアスの研究申し訳ありませんが、より友好的な方法でより多くのコンテキストを要求できたはずです. 何を測定しているのか、調査がどのように実施されたのか、どのような比較が行われてp値が得られたのか、調査の変動の原因は何か、潜在的なバイアスの原因は何かなどを知らなくても.コンテンツが一般消費向けでない場合は、JMP データ テーブルまたはコード化されたデータ テーブルを添付することもできます。
