DiplomaDe10 Blog De ce nu îmi dă R square și Sig.?

De ce nu îmi dă R square și Sig.?

Bun găsit,

Îmi dă peste tot R square foarte mic, undeva la 0,04 aproximativ iar Sig. îmi dă puţin peste 0,05 care e nivelul maxim pentru a fi relevant...

E una din problemele semnalate de către un doctorand...

R-square (coeficientul determinării) și p-value (Sig.) în regresie sunt două măsuri importante pentru a evalua cât de bine se potrivește modelul tău de regresie datelor tale. 

Dacă R-square este foarte mic și p-value este mare, acest lucru poate indica faptul că modelul tău de regresie nu se potrivește bine datelor tale și că nu există o relație semnificativă între variabilele independente și variabila dependentă.

Există câteva motive posibile pentru care R-square este scăzut și p-value este mare în regresia ta:

- Mărimea eșantionului: Un eșantion mic poate duce la rezultate nesemnificative în regresie. Cu cât ai mai puține date, cu atât este mai dificil să detectezi relații semnificative.

- Variabilele independente: Poate că variabilele independente pe care le-ai ales nu sunt suficient de semnificative pentru a explica variația în variabila dependentă. Este important să alegi variabile care au un impact semnificativ asupra variabilei dependente.

- Modelul de regresie: Poate că modelul tău de regresie nu este potrivit pentru datele tale. Poți încerca să explorezi diferite tipuri de modele de regresie sau să ajustezi modelul actual pentru a vedea dacă obții rezultate mai bune.

- Colinearitate: Dacă variabilele independente sunt puternic corelate între ele, acest lucru poate duce la colinearitate și poate afecta rezultatele regresiei.

- Datele anormale: Prezența datelor anormale sau a valorilor extreme în setul tău de date poate afecta semnificativ rezultatele regresiei.

Pentru a îmbunătăți modelul tău de regresie, poți lua în considerare următoarele acțiuni:

1. Verifică variabilele independente pentru a te asigura că sunt relevante și bine definite.

2. Verifică colinearitatea între variabilele independente și, dacă este necesar, elimină variabilele redundante.

3. Explorează datele pentru a identifica posibile date anormale și consideră eliminarea sau transformarea acestora.

4. Mărește mărimea eșantionului dacă este posibil.

5. Experimentează cu diferite modele de regresie sau metode de analiză, cum ar fi regresia logistică sau analiza de corespondență.

Dacă problema persistă și nu poți obține un R-square mai mare și un p-value mai mic, ar putea fi util să consulți un specialist în statistică.

Descoperă cum te pot ajuta, apăsând pe butonul albastru.

Despre Lorena

Salut,

Sunt Lorena și sunt primul coach de scriere academică din România.

Sunt doctor în economie și am finalizat și un program de postdoctorat la o universitate de renume.

Din 2021 am devenit fondatoarea Diplomade10.ro.

Am fondat această școală pentru a-i ajuta pe studenți, masteranzi și doctoranzi să scape de teama de ce vor scrie în lucrare și mai ales cum vor scrie.

Este nevoie să evoluăm în domeniul cercetării, să venim cu noi soluții pentru a face o lume mai bună.

Dacă ai orice nelămuriri, te rog să-mi scrii. 

Alte postări asemănătoare