R'deki anlam kodları nasıl yorumlanır

R’de bir regresyon analizi veya ANOVA gerçekleştirdiğinizde, çıktı tabloları, analizde kullanılan değişkenler için p değerlerini ve karşılık gelen anlamlılık kodlarını içerir.

Değişkenler istatistiksel olarak anlamlıysa, bu anlamlılık kodları bir dizi yıldız veya ondalık nokta olarak görüntülenir.

Farklı anlam kodlarını nasıl yorumlayacağınız aşağıda açıklanmıştır:

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

Aşağıdaki örnekler bu anlam kodlarının pratikte nasıl yorumlanacağını göstermektedir.

Örnek: Regresyon Önem Kodları

Aşağıdaki kod, öngörü değişkenleri olarak hp , drat ve wt ve yanıt değişkeni olarak mpg kullanılarak entegre mtcars veri kümesiyle çoklu doğrusal regresyon modelinin nasıl sığdırılacağını gösterir:

 #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

Üç yordayıcı değişkenin anlamlılık kodlarını şu şekilde yorumlayabilirsiniz:

• hp’nin p değeri 0,001178’dir . Bu değer (0.001, 0.01] aralığında olduğundan ** anlam koduna sahiptir.
• drat’ın p değeri 0,198755’tir . Bu değer (0,1, 1] aralığında olduğundan herhangi bir anlam kodu yoktur.
• wt’nin p değeri 0,000364’tür . Bu değer [0, 0,001] aralığında olduğundan *** anlam koduna sahiptir.

Bu regresyon modelinde hangi yordayıcıların anlamlı olduğunu belirlemek için α = 0,05’lik bir alfa düzeyi kullanırsak, hp ve wt’nin istatistiksel olarak anlamlı yordayıcılar olduğunu ancak drat’ın anlamlı olmadığını söylerdik.

Örnek: ANOVA’daki önem kodları

Aşağıdaki kod, faktör değişkeni olarak dişliyi ve yanıt değişkeni olarak mpg’yi kullanarak entegre mtcars veri kümesiyle tek yönlü bir ANOVA modelinin nasıl sığdırılacağını gösterir:

 #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

Çıktıdaki anlam kodunu şu şekilde yorumlayabilirsiniz:

• Dişlilerin p değeri 0,0054’tür . Bu değer (0.001, 0.01] aralığında olduğundan ** anlam koduna sahiptir.

α = 0,05’lik bir alfa düzeyi kullanarak, dişlinin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu söyleyebiliriz. Yani otomobillerin ortalama mpg’leri arasında donanım değerlerine göre istatistiksel olarak anlamlı bir fark var.