Como interpretar códigos de significado em r

Quando você realiza uma análise de regressão ou ANOVA em R, as tabelas de saída contêm valores p para as variáveis usadas na análise junto com os códigos de significância correspondentes .

Esses códigos de significância são exibidos como uma série de estrelas ou um ponto decimal se as variáveis forem estatisticamente significativas.

Veja como interpretar os diferentes códigos de significado:

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

Os exemplos a seguir mostram como interpretar esses códigos de significado na prática.

Exemplo: Códigos de Significância de Regressão

O código a seguir mostra como ajustar um modelo de regressão linear múltipla com o conjunto de dados mtcars integrado usando hp , drat e wt como variáveis preditoras e mpg como variável de resposta:

 #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

Veja como interpretar os códigos de significância para as três variáveis preditoras:

• hp tem um valor p de 0,001178 . Como esse valor está no intervalo (0.001, 0.01] , ele tem um código de significado **
• drat tem um valor p de 0,198755 . Como esse valor está no intervalo (0,1, 1] , ele não possui código de significado.
• wt tem um valor p de 0,000364 . Como esse valor está no intervalo [0, 0.001] , ele tem um código de significado ***

Se utilizássemos um nível alfa de α = 0,05 para determinar quais preditores foram significativos neste modelo de regressão, diríamos que hp e wt são preditores estatisticamente significativos, enquanto drat não é.

Exemplo: códigos de significância na ANOVA

O código a seguir mostra como ajustar um modelo ANOVA unidirecional com o conjunto de dados mtcars integrado usando gear como variável de fator e mpg como variável de resposta:

 #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

Veja como interpretar o código de significado na saída:

• a engrenagem tem um valor p de 0,0054 . Como esse valor está no intervalo (0.001, 0.01] , ele tem um código de significado **

Usando um nível alfa de α = 0,05, diríamos que a alavancagem é estatisticamente significativa. Em outras palavras, há uma diferença estatisticamente significativa entre o mpg médio dos carros com base no valor do equipamento .