Як інтерпретувати коди значення в r

Коли ви виконуєте регресійний аналіз або ANOVA в R, вихідні таблиці містять p-значення для змінних, які використовуються в аналізі, разом із відповідними кодами значущості .

Ці коди значущості відображаються у вигляді серії зірочок або десяткової коми, якщо змінні є статистично значущими.

Ось як інтерпретувати різні коди значень:

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

Наступні приклади показують, як інтерпретувати ці коди значень на практиці.

Приклад: коди значущості регресії

У наведеному нижче коді показано, як узгодити модель множинної лінійної регресії з інтегрованим набором даних mtcars , використовуючи hp , drat і wt як змінні прогнозу та mpg як змінну відповіді:

 #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

Ось як інтерпретувати коди значущості для трьох змінних предиктора:

• hp має p-значення 0,001178 . Оскільки це значення знаходиться в діапазоні (0,001, 0,01] , воно має код значення **
• drat має p-значення 0,198755 . Оскільки це значення знаходиться в діапазоні (0,1, 1] , воно не має коду значення.
• wt має p-значення .000364 . Оскільки це значення знаходиться в діапазоні [0, 0,001] , воно має код значення ***

Якби ми використовували альфа-рівень α = 0,05, щоб визначити, які предиктори були значущими в цій регресійній моделі, ми б сказали, що hp і wt є статистично значущими предикторами, а drat – ні.

Приклад: коди значущості в ANOVA

Наступний код показує, як підібрати односторонню модель ANOVA з інтегрованим набором даних mtcars , використовуючи gear як змінну фактора та mpg як змінну відповіді:

 #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

Ось як інтерпретувати код значення у виводі:

• передача має p-значення 0,0054 . Оскільки це значення знаходиться в діапазоні (0,001, 0,01] , воно має код значення **

Використовуючи альфа-рівень α = 0,05, ми б сказали, що передача є статистично значущою. Іншими словами, існує статистично значуща різниця між середнім показником миль на галлон автомобілів залежно від вартості їх оснащення .