ブートストラップ テストの p 値が有意ではない場合、次のステップには、サンプル サイズの評価、データ分布の調査、代替仮説の調査、実際の差異の調査、他のテストの検討、専門家の意見の求め、結果の慎重な解釈が含まれます。 。
ブートストラップ テストの p 値は重要ではありません: 次のステップ
ブートストラップ テストは、以下を使用するリサンプリング手法です。統計的推論の精度を推定するため。ブートストラップ検定の p 値が有意でない場合、それは、研究データが 2 つのグループ間に差がないという帰無仮説を棄却するのに十分な証拠を提供していないことを意味します。
次のステップ:
1. サンプル サイズの評価:
サンプル サイズが小さいと、統計的検出力が不十分になる可能性があります。重要ではない結果が生じる可能性が高くなります。検定の検出力を高めるためにサンプル サイズを増やすことを検討してください。
2. データ分布を確認します:
データ分布がブートストラップ テストの前提条件を満たしていることを確認します。データの偏りが大きい場合、または外れ値が多い場合は、データを変換するか、ノンパラメトリック検定を使用する必要がある場合があります。
3. 対立仮説を検討する:
対立仮説を検討します。つまり、2 つのグループ間に違いはありますが、それは当初提案された違いではない可能性があります。潜在的な相違パターンを特定するために、データの探索的分析が実行されました。
4. 実際の違いを調べる:
p 値が有意ではない場合でも、実際の違いがある可能性があります。効果の大きさ (コーエンの d など) を計算して、2 つのグループ間の差異の実際のサイズを定量化します。
5. 他のテストを検討してください:
ランク合計テストなど、必要な仮定が少ない他のノンパラメトリック テストを試してください。これらのテストは、非正規分布または多くの外れ値を含むデータに対してより堅牢になる可能性があります。
6. 専門家の意見を求める:
統計の専門家または分野の専門家に相談して、有意でない結果の影響と次のステップについて話し合います。彼らは、情報に基づいた決定を下すのに役立つ洞察とアドバイスを提供することができます。
7. 慎重に解釈してください:
重要ではない結果を過度に解釈しないでください。代わりに、研究の限界について話し合い、さらなる研究が必要な領域を提案してください。
以上がブートストラップ検定の p 値が有意ではない場合はどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。