कारण: 1) आपके डेटा में परिवर्तनशीलता के सापेक्ष छोटा नमूना आकार। 2) आश्रित और स्वतंत्र चर के बीच कोई संबंध नहीं। यदि आपका प्रयोग अच्छी प्रतिकृति के साथ अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया है, तो यह एक उपयोगी परिणाम (प्रकाशित करने योग्य) हो सकता है।
प्रतिगमन में महत्वहीन का क्या अर्थ है?
मैं रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण में पी-मानों की व्याख्या कैसे करूं? प्रत्येक पद के लिए पी-मान शून्य परिकल्पना का परीक्षण करता है कि गुणांक शून्य के बराबर है (कोई प्रभाव नहीं)। … इसके विपरीत, एक बड़ा (महत्वहीन) पी-मान बताता है कि भविष्यवक्ता में परिवर्तन प्रतिक्रिया में परिवर्तन के साथ संबद्ध नहीं हैं।
अगर परिणाम महत्वपूर्ण नहीं है तो इसका क्या मतलब है?
इसका मतलब है कि परिणामों को "सांख्यिकीय रूप से गैर-महत्वपूर्ण" माना जाता है यदि विश्लेषण दिखाता है कि अंतर जितना बड़ा (या उससे बड़ा) मनाया गया अंतर संयोग से अधिक होने की उम्मीद होगी बीस में से एक से अधिक बार (पी > 0.05)।
क्या होगा यदि मेरा प्रतिगमन मॉडल महत्वपूर्ण नहीं है?
हालांकि, चूंकि परिणाम महत्वपूर्ण नहीं हैं, इसलिए आप अपनी परिकल्पना की पुष्टि नहीं कर सकते हैं, इन चरों के बीच संबंध जनसंख्या के स्तर पर महत्वपूर्ण नहीं है। यह एक नमूना आकार का मुद्दा, या कुछ और हो सकता है, लेकिन दोनों ही मामलों में आपकी परिकल्पना की पुष्टि नहीं होती है।
यदि परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं तो आप क्या करते हैं?
जब एक अध्ययन के परिणामसांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं, एक पोस्ट हॉक सांख्यिकीय शक्ति और नमूना आकार विश्लेषण कभी-कभी यह प्रदर्शित कर सकते हैं कि अध्ययन एक महत्वपूर्ण नैदानिक प्रभाव का पता लगाने के लिए पर्याप्त संवेदनशील था। हालांकि, अध्ययन की योजना के दौरान शक्ति और नमूना आकार की गणना का उपयोग करना सबसे अच्छा तरीका है।
