Freiheitsgrade (DF) geben Aufschluss über die Verteilung der zugehörigen Chi-Quadrat-Teststatistik. Kontinuierliche Prädiktoren verwenden 1 Freiheitsgrad. Kategoriale Prädiktoren verwenden Freiheitsgrade, die der Anzahl der Ebenen minus 1 entsprechen. Begriffe höherer Ordnung verwenden das Produkt der Freiheitsgrade für die Komponentenbegriffe.
Jeder Term in der ANOVA-Tabelle weist einen Chi-Quadrat-Wert auf. Der Chi-Quadrat-Wert ist die Teststatistik, mit der bestimmt wird, ob eine Assoziation zwischen einem Term oder Modell und der Antwortvariablen besteht.
Minitab verwendet die Chi-Quadrat-Statistik zum Berechnen des p-Werts, anhand dessen Sie eine Entscheidung über die statistische Signifikanz der Terme und des Modells treffen können. Der p-Wert ist ein Wahrscheinlichkeitsmaß für die Anzeichen gegen die Annahme der Nullhypothese. Geringere Wahrscheinlichkeiten liefern stärkere Anzeichen dafür, dass die Nullhypothese nicht zutrifft. Eine hinreichend große Chi-Quadrat-Statistik führt zu einem kleinen p-Wert, der darauf hinweist, dass der Term oder das Modell statistisch signifikant ist.
Der p-Wert ist ein Wahrscheinlichkeitsmaß für die Anzeichen gegen die Annahme der Nullhypothese. Geringere Wahrscheinlichkeiten liefern stärkere Anzeichen dafür, dass die Nullhypothese nicht zutrifft.
Um zu bestimmen, ob die Assoziation zwischen der Antwortvariablen und jedem Term im Modell statistisch signifikant ist, vergleichen Sie den p-Wert für den Term mit dem Signifikanzniveau, um die Nullhypothese auszuwerten. Die Nullhypothese besagt, dass der Koeffizient des Terms gleich null ist, was bedeutet, dass keine Assoziation zwischen dem Term und der Antwortvariablen besteht. In der Regel ist ein Signifikanzniveau (als α oder Alpha bezeichnet) von 0,05 gut geeignet. Ein Signifikanzniveau von 0,05 bedeutet ein Risiko, dass auf eine vorhandene Assoziation geschlossen wird, während tatsächlich keine vorhanden ist, von 5 %.
Wald-Test | |||
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Quelle | DF | Chi-Quadrat | p-Wert |
Alter | 1 | 1,78 | 0,182 |
Bühne | 3 | 17,92 | 0,000 |
In diesen Ergebnissen ist der p-Wert für das Stadium bei einem α-Wert von 0,05 signifikant. Daher können Sie daraus schließen, dass das Stadium des Krebses einen statistisch signifikanten Einfluss auf das Überleben des Patienten hat. Der p-Wert für das Alter beträgt jedoch 0,182, so dass der Effekt des Alters bei einem α-Niveau von 0,05.