부트스트래핑 테스트 p 값이 중요하지 않은 경우 어떻게 해야 합니까?

부트스트랩 테스트 p-값이 중요하지 않은 경우 다음 단계에는 표본 크기 평가, 데이터 분포 조사, 대체 가설 탐색, 실제 차이 조사, 다른 테스트 고려, 전문가 의견 구하기, 결과를 주의 깊게 해석하는 작업이 포함됩니다.

Bootstrap 테스트 p-값이 중요하지 않음: 다음 단계

Bootstrap 테스트는 통계적 추론의 정확성을 추정하는 데 사용되는 리샘플링 기술입니다. Bootstrap 테스트의 p-값이 유의하지 않은 경우 연구 데이터가 두 그룹 간에 차이가 없다는 귀무 가설을 기각할 만큼 충분한 증거를 제공하지 않는다는 의미입니다.

다음 단계:

1. 표본 크기 평가:

표본 크기가 낮으면 통계적 검정력이 부족하여 중요하지 않은 결과가 나올 가능성이 높아집니다. 테스트의 검정력을 높이려면 표본 크기를 늘리는 것이 좋습니다.

2. 데이터 분포 확인:

데이터 분포가 부트스트랩 테스트의 가정을 충족하는지 확인하세요. 데이터가 심하게 치우쳐 있거나 이상값이 많은 경우 데이터를 변환하거나 비모수적 테스트를 사용해야 할 수도 있습니다.

3. 대체 가설 탐색:

두 그룹 사이에 차이가 있지만 원래 제안된 차이가 아닐 수도 있다는 대립 가설을 고려해보세요. 잠재적인 차이 패턴을 식별하기 위해 데이터에 대한 탐색적 분석이 수행되었습니다.

4. 실제 차이 조사:

p-값이 중요하지 않더라도 실제 차이가 있을 수 있습니다. 효과 크기(예: Cohen의 d)를 계산하여 두 그룹 간의 실제 차이 크기를 정량화합니다.

5. 다른 테스트 고려:

순위 합계 테스트와 같이 더 적은 가정이 필요한 다른 비모수 테스트를 시도해 보세요. 이러한 테스트는 비정규 분포 또는 많은 이상값이 있는 데이터에 대해 더 강력할 수 있습니다.

6. 전문가의 의견 구하기:

통계 전문가나 분야 전문가에게 문의하여 중요하지 않은 결과와 다음 단계의 의미를 논의하세요. 그들은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 통찰력과 조언을 제공할 수 있습니다.

7. 주의해서 해석하세요.

중요하지 않은 결과를 과도하게 해석하지 마세요. 대신, 연구의 한계를 논의하고 추가 연구 분야를 제안하십시오.

위 내용은 부트스트래핑 테스트 p 값이 중요하지 않은 경우 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!