Motivos: 1) Pequeno tamanho da amostra em relação à variabilidade em seus dados. 2) Não há relação entre variáveis dependentes e independentes. Se seu experimento for bem projetado com boa replicação, isso poderá ser um resultado útil (publicável).
O que significa insignificante na regressão?
Como interpreto os P-Values na Análise de Regressão Linear? O valor-p para cada termo testa a hipótese nula de que o coeficiente é igual a zero (sem efeito). … Por outro lado, um valor p maior (insignificante) sugere que mudanças no preditor não estão associadas a mudanças na resposta.
O que significa se o resultado não for significativo?
Isso significa que os resultados são considerados 'estatisticamente não significativos' se a análise mostrar que diferenças tão grandes quanto (ou maiores que) a diferença observada ocorreriam por acaso mais do que uma em cada vinte vezes (p > 0,05).
E se meu modelo de regressão não for significativo?
No entanto, como os resultados não são significativos, você não pode confirmar sua hipótese, a relação entre essas variáveis não é significativa em níveis populacionais. Pode ser uma questão do tamanho da amostra, ou qualquer outra coisa, mas em ambos os casos sua hipótese não se confirma.
O que você faz se os resultados não forem estatisticamente significativos?
Quando os resultados de um estudonão são estatisticamente significativos, uma análise post hoc de poder estatístico e tamanho da amostra pode às vezes demonstrar que o estudo foi sensível o suficiente para detectar um efeito clínico importante. No entanto, o melhor método é usar cálculos de poder e tamanho da amostra durante o planejamento de um estudo.
