मेरे पास एक मॉडल के लिए मेरी गणना में कई covariates हैं, और उनमें से सभी सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं। क्या मुझे वो हटा देना चाहिए जो नहीं हैं?
यह प्रश्न घटना पर चर्चा करता है, लेकिन मेरे प्रश्न का उत्तर नहीं देता है: ANCOVA में एक कोवरिएट के गैर-महत्वपूर्ण प्रभाव की व्याख्या कैसे करें?
उस प्रश्न के उत्तर में कुछ भी नहीं है जो बताता है कि गैर-महत्वपूर्ण कोवरिएट्स को बाहर निकाला जा सकता है, हालांकि, अभी तो मुझे विश्वास है कि उन्हें अंदर रहना चाहिए। उस उत्तर को पढ़ने से पहले, मैं एक कोवरिए के बाद से भी यही सोच रहा था। आवश्यक रूप से कुछ दहलीज (महत्व दहलीज, जिसे मैं कोवरिएट्स पर लागू नहीं होता है) से परे एक राशि की व्याख्या किए बिना कुछ विचरण (और इस प्रकार मॉडल की मदद) के बारे में बता सकता हूं।
सीवी पर कहीं और एक सवाल है जिसके लिए जवाब का मतलब यह लगता है कि कोविरेट्स को महत्व की परवाह किए बिना रखा जाना चाहिए, लेकिन यह उस पर स्पष्ट नहीं है। (मैं उस प्रश्न से लिंक करना चाहता हूं, लेकिन मैं अभी इसे फिर से ट्रैक करने में सक्षम नहीं था।)
तो ... क्या मॉडल के लिए गणना में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं दिखाए जाने वाले covariates चाहिए? (मैंने इस सवाल को स्पष्ट करने के लिए संपादित किया है कि कोवरिएट्स कभी भी गणना द्वारा मॉडल आउटपुट में नहीं होते हैं।)
जटिलता को जोड़ने के लिए, क्या होगा यदि डेटा के कुछ सबसेट के लिए कोविरेट्स सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं (सबसेट जो अलग से संसाधित किया जाना है)। मैं इस तरह के एक कोवरिएट को रखने के लिए डिफ़ॉल्ट होगा, अन्यथा या तो विभिन्न मॉडलों का उपयोग करना होगा या आपके पास मामलों में से एक में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण कोवरिएट गायब होगा। यदि आपके पास भी इस विभाजन के मामले का जवाब है, तो कृपया इसका उल्लेख करें।