Was soll ich tun, wenn der p-Wert des Bootstrapping-Tests nicht signifikant ist?

Wenn der p-Wert des Bootstrap-Tests nicht signifikant ist, umfassen die nächsten Schritte: Bewerten der Stichprobengröße, Untersuchen der Datenverteilung, Erkunden alternativer Hypothesen, Untersuchen tatsächlicher Unterschiede, Erwägen anderer Tests, Einholen von Expertenmeinungen und Interpretieren der Ergebnisse mit Vorsicht.

Der p-Wert des Bootstrap-Tests ist nicht signifikant: Nächste Schritte

Der Bootstrap-Test ist eine Resampling-Technik zur Schätzung der Genauigkeit statistischer Schlussfolgerungen. Wenn der p-Wert für einen Bootstrap-Test nicht signifikant ist, bedeutet dies, dass die Studiendaten nicht genügend Beweise liefern, um die Nullhypothese, dass es keinen Unterschied zwischen den beiden Gruppen gibt, zurückzuweisen.

Nächste Schritte:

1. Bewerten Sie die Stichprobengröße:

Eine geringe Stichprobengröße kann zu einer unzureichenden statistischen Aussagekraft führen und dadurch die Wahrscheinlichkeit nicht signifikanter Ergebnisse erhöhen. Erwägen Sie eine Erhöhung der Stichprobengröße, um die Aussagekraft des Tests zu erhöhen.

2. Überprüfen Sie die Datenverteilung:

Stellen Sie sicher, dass die Datenverteilung den Annahmen des Bootstrap-Tests entspricht. Wenn Ihre Daten stark verzerrt sind oder viele Ausreißer aufweisen, müssen Sie möglicherweise Ihre Daten transformieren oder nichtparametrische Tests verwenden.

3. Erkunden Sie alternative Hypothesen:

Berücksichtigen Sie die alternative Hypothese, dass es einen Unterschied zwischen den beiden Gruppen gibt, aber es ist möglicherweise nicht der ursprünglich vorgeschlagene Unterschied. Es wurde eine explorative Analyse der Daten durchgeführt, um mögliche Muster von Unterschieden zu identifizieren.

4. Untersuchen Sie den tatsächlichen Unterschied:

Auch wenn der p-Wert nicht signifikant ist, kann es einen tatsächlichen Unterschied geben. Berechnen Sie eine Effektgröße (z. B. Cohens d), um die tatsächliche Größe der Differenz zwischen den beiden Gruppen zu quantifizieren.

5. Ziehen Sie andere Tests in Betracht:

Versuchen Sie es mit anderen nichtparametrischen Tests, z. B. Rangsummentests, die weniger Annahmen erfordern. Diese Tests sind möglicherweise robuster gegenüber Daten mit Nicht-Normalverteilungen oder vielen Ausreißern.

6. Expertenmeinung einholen:

Konsultieren Sie einen Statistikexperten oder Fachexperten, um die Auswirkungen nicht signifikanter Ergebnisse und die nächsten Schritte zu besprechen. Sie können Einblicke und Ratschläge geben, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

7. Mit Vorsicht interpretieren:

Vermeiden Sie eine Überinterpretation nicht signifikanter Ergebnisse. Besprechen Sie stattdessen die Grenzen der Studie und schlagen Sie Bereiche für weitere Forschung vor.

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