Lý do: 1)Kích thước mẫu nhỏ so với sự thay đổi trong dữ liệu của bạn. 2) Không có mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập. Nếu thử nghiệm của bạn được thiết kế tốt với khả năng nhân rộng tốt, thì đây có thể là một kết quả hữu ích (có thể xuất bản).
Không quan trọng trong hồi quy có nghĩa là gì?
Làm cách nào để diễn giải các giá trị P trong Phân tích hồi quy tuyến tính? Giá trị p cho mỗi số hạng kiểm tra giả thuyết rỗng rằng hệ số bằng 0 (không ảnh hưởng). … Ngược lại, giá trị p lớn hơn (không đáng kể)gợi ý rằng những thay đổi trong yếu tố dự đoán không liên quan đến những thay đổi trong phản hồi.
Có nghĩa là gì nếu kết quả không đáng kể?
Điều này có nghĩa là kết quả được coi là "không có ý nghĩa thống kê" nếu phân tíchcho thấy rằng sự khác biệt lớn bằng (hoặc lớn hơn) sự khác biệt quan sát được sẽ tình cờ xảy ra nhiều hơn hơn một trong hai mươi lần(p > 0,05).
Điều gì sẽ xảy ra nếu mô hình hồi quy của tôi không đáng kể?
Tuy nhiên, vì kết quả không có ý nghĩa nên bạn không thể xác nhận giả thuyết của mình, mối quan hệ giữa các biến này không có ý nghĩa về cấp độ dân số. Đó có thể là vấn đềvề cỡ mẫuhoặc thứ gì đó khác, nhưng trong cả hai trường hợp, giả thuyết của bạn không được xác nhận.
Bạn làm gì nếu kết quả không có ý nghĩa thống kê?
Khi kết quả của một nghiên cứukhông có ý nghĩa thống kê,một sức mạnh thống kê hậu kỳ và phân tích cỡ mẫuđôi khi có thể chứng minh rằng nghiên cứu đủ nhạy để phát hiện một hiệu ứng lâm sàng quan trọng. Tuy nhiên, phương pháp tốt nhất là sử dụng tính toán công suất và kích thước mẫu trong quá trình lập kế hoạch nghiên cứu.
