Jeg sitter å skal gjøre statistiske analyser. Men jeg sliter med å finne p-verdien min. Er jo sikkert utrolig lett, men nå har jeg vridd hodet mitt i fire dager å klarer ikke å komme frem til et svar som jeg tror blir riktig.
Jeg har vektdata fra til sammen 27 år, (hadde vært 29 dersom all dataen hadde blitt registrert, men det har den altså ikke blitt i to av årene midt i perioden). Jeg har tilgang på gjennomsnittsdata fra både hunkjønn og hannkjønn av arten, altså en verdi for hvert år. Og man ser en svak negativ trend (Reduksjon i vekt) over tid, selv om det går opp og ned fra år til år.
Stigningstallet på trendlinja mi er: -0,1026.
Jeg lurte egentlig på om noen kunne forklare meg steg for steg, ved bruk av egene fiktive tall, hvordan jeg kunne kalkulere meg frem til p-verdien, slik at jeg kunne finne ut om vektreduksjonen er signifikant? Jeg har tilgang på Papir og kalkulator (Casio fx-82EX), Excel, R-studio og GeoGebra, så hadde vært flott om noen kunne ha en steg for steg (inn med t-skje) forklaring på hvordan jeg gjør det.
på forhånd takk.
P-verdi og signifikans
Moderatorer: Vektormannen, espen180, Aleks855, Solar Plexsus, Gustav, Nebuchadnezzar, Janhaa
RStudio regner ut p-verdien for deg.
Har du gjennomført lineær regresjon i RStudio før?
Først lagrer du dataene dine i csv-format. Se vedlagt skjermdump.
Så importerer du dataene ved å trykke på "Import Dataset"-knappen.
Så gjennomfører du en lineær regresjon i RStudio. Se vedlagt skjermdump for hvordan jeg gjorde det.
Så henter vi oppsummeringen ved bruk av "summary"-kommandoen.
Vi ser at "Year" som forklaringsvariabel har den tilhørende koeffisienten (dvs. stigningstallet) $-0.24434$, og p-verdi $1.14e-11$, altså $1.14 \cdot 10^{-11}$. Altså er denne lav, og forklaringsvariabelen er signifikant. (Tre stjerner etter verdien er RStudio sin måte å si at denne er bra på.)
Men jeg er ikke statistiker, så hvis noen andre her på forumet har bedre svar, så si fra!
Har du gjennomført lineær regresjon i RStudio før?
Først lagrer du dataene dine i csv-format. Se vedlagt skjermdump.
- 2021-01-16 14_21_18-Window.png (22.06 kiB) Vist 4968 ganger
Så gjennomfører du en lineær regresjon i RStudio. Se vedlagt skjermdump for hvordan jeg gjorde det.
Så henter vi oppsummeringen ved bruk av "summary"-kommandoen.
Vi ser at "Year" som forklaringsvariabel har den tilhørende koeffisienten (dvs. stigningstallet) $-0.24434$, og p-verdi $1.14e-11$, altså $1.14 \cdot 10^{-11}$. Altså er denne lav, og forklaringsvariabelen er signifikant. (Tre stjerner etter verdien er RStudio sin måte å si at denne er bra på.)
- 2021-01-16 14_13_38-Window.png (96.93 kiB) Vist 4968 ganger
Takker for svar og tips, jeg husket etterhvert på hvordan jeg fikk kalkulert ved bruk av lm() i RStudio, men nå har jeg møtt på et annet problem.. jeg er rett og slett i tvil på hvilken p verdi som blir korekt, og/eller hva det er som skyldes forskjellen imellom excel og rstudio.
jeg brukte lm() i r studio, og fikk p-value: 3.725e-05
men dersom jeg tok en regresjonsanalyse på samme data i excel, fikk jeg p-verdien 0,00020035
er en av de mer korrekt en den andre? nøyaktig samme data og tall er brukt.
statistiske analyser er virkelig ikke min venn
jeg brukte lm() i r studio, og fikk p-value: 3.725e-05
men dersom jeg tok en regresjonsanalyse på samme data i excel, fikk jeg p-verdien 0,00020035
er en av de mer korrekt en den andre? nøyaktig samme data og tall er brukt.
statistiske analyser er virkelig ikke min venn