Razones: 1) Tamaño de muestra pequeño en relación con la variabilidad de sus datos. 2) No hay relación entre las variables dependientes e independientes. Si su experimento está bien diseñado con una buena replicación, este puede ser un resultado útil (publicable).
¿Qué significa insignificante en regresión?
¿Cómo interpreto los valores P en el análisis de regresión lineal? El valor p para cada término prueba la hipótesis nula de que el coeficiente es igual a cero (sin efecto). … Por el contrario, un valor p más grande (insignificante) sugiere que los cambios en el predictor no están asociados con cambios en la respuesta.
¿Qué significa si el resultado no es significativo?
Esto significa que los resultados se consideran „estadísticamente no significativos‟ si el análisis muestra que las diferencias tan grandes como (o mayores que) la diferencia observada se espera que ocurran por casualidad más que una de veinte veces (p > 0.05).
¿Qué pasa si mi modelo de regresión no es significativo?
Sin embargo, dado que los resultados no son significativos, no puede confirmar su hipótesis, la relación entre estas variables no es significativa en los niveles de población. Podría ser un problema del tamaño de la muestra, o algo más, pero en ambos casos su hipótesis no se confirma.
¿Qué hace si los resultados no son estadísticamente significativos?
Cuando los resultados de un estudiono son estadísticamente significativos, un análisis post hoc del poder estadístico y del tamaño de la muestra a veces puede demostrar que el estudio fue lo suficientemente sensible como para detectar un efecto clínico importante. Sin embargo, el mejor método es utilizar cálculos de potencia y tamaño de la muestra durante la planificación de un estudio.
