Cómo interpretar códigos de significación en R

Cuando realiza un análisis de regresión o ANOVA en R, las tablas de salida contendrán valores p para las variables utilizadas en el análisis junto con los códigos de significancia correspondientes .

Estos códigos de significancia se muestran como una serie de estrellas o un punto decimal si las variables son estadísticamente significativas.

A continuación se explica cómo interpretar los distintos códigos de significado:

código de significación valor p
   *** [0, 0,001]
    ** (0.001, 0.01]
     * (0.01, 0.05]
     . (0.05, 0.1]
                         (0,1, 1] 

Los siguientes ejemplos muestran cómo interpretar estos códigos de importancia en la práctica.

Ejemplo: códigos de significación en regresión

El siguiente código muestra cómo ajustar un modelo de regresión lineal múltiple con el conjunto de datos integrado de mtcars usando hp , drat y wt como variables predictoras y mpg como variable de respuesta:

# Ajustar modelo de regresión usando hp, drat y wt como modelo de predictores
 <- lm (mpg ~ hp + drat + wt, data = mtcars)

#ver resumen de
 resumen del modelo (modelo)

Llamada:
lm (fórmula = mpg ~ hp + drat + wt, data = mtcars)

Derechos residuales de autor:
    Mín. 1T Mediana 3T Máx. 
-3,3598 -1,8374 -0,5099 0,9681 5,7078 

Coeficientes:
             Estimar Std. Valor t de error Pr (> | t |)    
(Intercepción) 29.394934 6.156303 4.775 5.13e-05 ***
CV -0,032230 0,008925 -3,611 0,001178 ** 
maldición 1.615049 1.226983 1.316 0.198755    
peso -3,227954 0,796398 -4,053 0,000364 ***
---
Signif. códigos: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0,1 pulg. 1

Error estándar residual: 2.561 en 28 grados de libertad
R-cuadrado múltiple: 0,8369, R-cuadrado ajustado: 0,8194 
Estadístico F: 47,88 en 3 y 28 DF, valor de p: 3,768e-11

A continuación, se explica cómo interpretar los códigos de significancia para las tres variables predictoras:

  • hp tiene un valor p de 0,001178 . Dado que este valor está en el rango (0.001, 0.01] , tiene un código de significación de **
  • drat tiene un valor p de .198755 . Dado que este valor está en el rango (0,1, 1] , no tiene ningún código de significación.
  • wt tiene un valor p de 0,000364 . Dado que este valor está en el rango [0, 0.001] , tiene un código de significación de ***

Si usamos un nivel alfa de α = .05 para determinar qué predictores fueron significativos en este modelo de regresión, diríamos que hp y wt son predictores estadísticamente significativos mientras que drat no lo es.

Ejemplo: Códigos de significación en ANOVA

El siguiente código muestra cómo ajustar un modelo ANOVA unidireccional con el conjunto de datos integrado de mtcars usando engranajes como variable de factor y mpg como variable de respuesta:

#fit modelo ANOVA unidireccional
 <- aov (mpg ~ engranaje, datos = mtcars)

#ver el resumen de salida del modelo
 (modelo)

            Df Suma Sq Valor medio Sq F Pr (> F)   
marcha 1259,7 259,75 8,995 0,0054 **
Residuos 30 866,3 28,88                  
---
Signif. códigos: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0,1 pulg. 1

A continuación, se explica cómo interpretar el código de significado en la salida:

  • engranaje tiene un valor p de 0,0054 . Dado que este valor está en el rango (0.001, 0.01] , tiene un código de significación de **

Usando un nivel alfa de α = .05, diríamos que el engranaje es estadísticamente significativo. En otras palabras, existe una diferencia estadísticamente significativa entre el promedio de millas por galón de los automóviles en función de su valor por engranaje .

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

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Se utiliza un ANOVA de dos factores para determinar si existe o no una diferencia estadísticamente significativa entre las medias…
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