Que dois-je faire si la valeur p du test d’amorçage n’est pas significative ?

Lorsque la valeur p du test Bootstrap n'est pas significative, les étapes suivantes comprennent : l'évaluation de la taille de l'échantillon, l'examen de la distribution des données, l'exploration d'hypothèses alternatives, l'examen des différences réelles, la prise en compte d'autres tests, la recherche de l'avis d'experts et l'interprétation des résultats avec prudence.

La valeur p du test Bootstrap n'est pas significative : prochaines étapes

Le test Bootstrap est une technique de rééchantillonnage utilisée pour estimer l'exactitude des inférences statistiques. Lorsque la valeur p d’un test Bootstrap n’est pas significative, cela signifie que les données de l’étude ne fournissent pas suffisamment de preuves pour rejeter l’hypothèse nulle selon laquelle il n’y a pas de différence entre les deux groupes.

Prochaines étapes :

1. Évaluer la taille de l'échantillon :

Une faible taille d'échantillon peut entraîner une puissance statistique insuffisante, augmentant ainsi la probabilité d'obtenir des résultats non significatifs. Envisagez d'augmenter la taille de l'échantillon pour augmenter la puissance du test.

2. Vérifiez la distribution des données :

Assurez-vous que la distribution des données répond aux hypothèses du test Bootstrap. Si vos données sont très asymétriques ou comportent de nombreuses valeurs aberrantes, vous devrez peut-être transformer vos données ou utiliser des tests non paramétriques.

3. Explorez des hypothèses alternatives :

Considérez l'hypothèse alternative selon laquelle il existe une différence entre les deux groupes, mais ce n'est peut-être pas la différence initialement proposée. Une analyse exploratoire des données a été réalisée pour identifier les modèles potentiels de différences.

4. Examinez la différence réelle :

Il peut y avoir une différence réelle même si la valeur p n'est pas significative. Calculez une taille d’effet (par exemple, le d de Cohen) pour quantifier la taille réelle de la différence entre les deux groupes.

5. Envisagez d'autres tests :

Essayez d'autres tests non paramétriques, tels que les tests de somme de rang, qui nécessitent moins d'hypothèses. Ces tests peuvent être plus robustes aux données présentant des distributions non normales ou de nombreuses valeurs aberrantes.

6. Demandez l'avis d'un expert :

Consultez un expert en statistiques ou un expert du domaine pour discuter des implications des résultats non significatifs et des prochaines étapes. Ils peuvent fournir des informations et des conseils pour aider à prendre des décisions éclairées.

7. Interprétez avec prudence :

Évitez de surinterpréter des résultats non significatifs. Discutez plutôt des limites de l’étude et suggérez des domaines de recherche plus approfondis.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!