كيفية تفسير رموز المعنى في r

عند إجراء تحليل الانحدار أو ANOVA في R، تحتوي جداول الإخراج على قيم p للمتغيرات المستخدمة في التحليل إلى جانب رموز الأهمية المقابلة .

يتم عرض رموز الأهمية هذه كسلسلة من النجوم أو علامة عشرية إذا كانت المتغيرات ذات دلالة إحصائية.

فيما يلي كيفية تفسير رموز المعنى المختلفة:

 significance code p-value
   *** [0, 0.001]
    **(0.001, 0.01]
     * (0.01, 0.05]
     . (0.05, 0.1]
                         (0.1, 1]

توضح الأمثلة التالية كيفية تفسير رموز المعنى هذه عمليًا.

مثال: رموز أهمية الانحدار

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية ملاءمة نموذج الانحدار الخطي المتعدد مع مجموعة بيانات mtcars المدمجة باستخدام hp و drat و wt كمتغيرات تنبؤية و mpg كمتغير الاستجابة:

 #fit regression model using hp, drat, and wt as predictors
model <- lm(mpg ~ hp + drat + wt, data = mtcars)

#view model summary
summary(model)

Call:
lm(formula = mpg ~ hp + drat + wt, data = mtcars)

Residuals:
    Min 1Q Median 3Q Max 
-3.3598 -1.8374 -0.5099 0.9681 5.7078 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 29.394934 6.156303 4.775 5.13e-05 ***
hp -0.032230 0.008925 -3.611 0.001178 ** 
drat 1.615049 1.226983 1.316 0.198755    
wt -3.227954 0.796398 -4.053 0.000364 ***
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 2.561 on 28 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.8369, Adjusted R-squared: 0.8194 
F-statistic: 47.88 on 3 and 28 DF, p-value: 3.768e-11

فيما يلي كيفية تفسير رموز الأهمية لمتغيرات التوقع الثلاثة:

• hp لديه قيمة p تبلغ 0.001178 . نظرًا لأن هذه القيمة تقع في النطاق (0.001, 0.01] ، فإن رمزها يعني **
• drat له قيمة p تبلغ 0.198755 . نظرًا لأن هذه القيمة تقع في النطاق (0,1, 1] ، فليس لها رمز معنى.
• بالوزن قيمة p تبلغ 0.000364 . نظرًا لأن هذه القيمة تقع في النطاق [0, 0.001] ، فإن رمزها يعني ***

إذا استخدمنا مستوى ألفا قدره α = 0.05 لتحديد المتنبئين الذين كانوا مهمين في نموذج الانحدار هذا، فسنقول أن hp و wt هما منبئين مهمين إحصائيًا بينما drat ليس كذلك.

مثال: رموز الأهمية في ANOVA

يوضح الكود التالي كيفية ملاءمة نموذج ANOVA أحادي الاتجاه مع مجموعة بيانات mtcars المدمجة باستخدام الترس كمتغير العامل و mpg كمتغير الاستجابة:

 #fit one-way ANOVA
model <- aov(mpg ~ gear, data = mtcars)

#view the model output
summary(model)

            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)   
gear 1 259.7 259.75 8.995 0.0054 **
Residuals 30 866.3 28.88                  
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

إليك كيفية تفسير رمز المعنى في الإخراج:

• التروس لديه قيمة p تبلغ 0.0054 . نظرًا لأن هذه القيمة تقع في النطاق (0.001, 0.01] ، فإن رمزها يعني **

باستخدام مستوى ألفا α = 0.05، يمكننا القول أن التروس ذات دلالة إحصائية. وبعبارة أخرى، هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين متوسط ميلا في الغالون للسيارات على أساس قيمة معداتها .