คุณไม่ควรปล่อยตัวแปร … ดังนั้น แม้ว่าค่าประมาณตัวอย่างอาจไม่มีความสำคัญ แต่ฟังก์ชันการควบคุมจะทำงาน ตราบใดที่ตัวแปรอยู่ในแบบจำลอง (ในกรณีส่วนใหญ่ การประมาณค่าจะไม่เป็นศูนย์แน่นอน) การลบตัวแปรออกจึงทำให้เกิดความเอนเอียงของตัวแปรอื่นๆ
ถ้าตัวแปรไม่สำคัญหมายความว่าอย่างไร
The ขาดความสำคัญ หมายถึงขาดสัญญาณมากพอๆ กับไม่ได้รวบรวมข้อมูลเลย ค่าเดียวในข้อมูล ณ จุดนี้คือการรวมเข้ากับข้อมูลใหม่ ดังนั้นขนาดตัวอย่างของคุณจึงใหญ่ แต่ถึงอย่างนั้น คุณจะบรรลุถึงความสำคัญได้ก็ต่อเมื่อกระบวนการที่คุณกำลังศึกษาอยู่นั้นเป็นของจริง อ้างอิง
ผลของตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องคืออะไร
เมื่อรวมตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องแล้ว การถดถอยไม่ส่งผลกระทบต่อความเป็นกลางของตัวประมาณ OLS แต่เพิ่มความแปรปรวนของพวกมัน
ตัวแปรที่ไม่สำคัญในการถดถอยคืออะไร
ในทางกลับกัน ค่า p ที่ใหญ่กว่า (ไม่มีนัยสำคัญ) แนะนำว่าการเปลี่ยนแปลงในตัวทำนายไม่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงในการตอบสนอง … โดยทั่วไป คุณใช้ค่าสัมประสิทธิ์ p-value เพื่อกำหนดเงื่อนไขที่จะเก็บไว้ในแบบจำลองการถดถอย ในโมเดลด้านบน เราควรพิจารณานำ East ออก
จะเกิดอะไรขึ้นหากข้อมูลไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ
เมื่อ ค่า p มีขนาดเล็กเพียงพอ (เช่น 5% หรือน้อยกว่า) ผลลัพธ์ไม่ได้อธิบายได้ง่าย ๆ โดยบังเอิญเพียงอย่างเดียวและ data ถือว่าไม่สอดคล้องกับสมมติฐานว่าง ในกรณีนี้ สมมติฐานว่างของโอกาสเพียงอย่างเดียวที่เป็นคำอธิบายของ data ถูกปฏิเสธเพื่อให้คำอธิบายที่เป็นระบบมากขึ้น