Also wenn ich das richtig verstanden habe, dann untersucht der F-Test die Varianz also Residuen.
Die Formel für den F-Test lässt sich ja leicht recherchieren.
Wenn H0 also nicht verworfen werden kann, wäre das Modell sinnlos.
Ich weiß nicht, inwiefern oder in welcher Hinsicht ein p > 0,05 etwas den Sinn entzieht.
Wenn H0 nicht verworfen werden kann, ist innerhalb der Logik des Nullhypothesentestens
entweder ein Fehler 2. Art passiert, oder H0 ist gültig.
Und du meintest, da meine Stichprobe sehr groß ist, wäre der f-test „witzlos“, weil der Standardfehler sowieso klein ist. Selbiges gilt dann natürlich auch für die Residuen.
Das hat mit der Größe der Residuen nicht zu tun. Die hängen ab von der
Varianzaufklärungsleistung des Regressionsmodells. Der Standardfehler
betrifft die Frage, wie sehr die anhand der Stichprobe geschätzten
Parameter von den tatsächlichen Parametern in der Grundgesamtheit
abweichen können.
Heißt in Summe wird die Normalverteilung der Residuen ‚nur‘ für den F-Test benötigt, der bei kleinen Stichproben durchaus sinnvoll ist. Richtig?
Die Normalverteilung der Residuen (in der Grundgesamtheit) stellt sicher, dass der F-Test
zuverlässig ist. Ist die Stichprobe ausreichend groß (Orientierungsgröße gemeinhin n > 30),
dann ist der F-Test auch bei (in der Grundgesamtheit) nicht-normalverteilten Residuen
zuverlässig.
Es ging mir bei der Frage des Signifikanztestens im vorliegenden Fall auch nur um den
gesunden Menschenverstand, der nahelegt, dass man nicht noch einen Test zu der Frage
rechnen muss, ob R² = 0 in der Grundgesamtheit ist oder ein Regressionsgewicht b=0
in der Grundgesamtheit ist, wenn man sein R² oder b auf Basis von 27.000 Bebachtungen
geschätzt hat. Aber vergiß' den Hinweis vielleicht besser, in den meisten Disziplinen wird
gnadenlos jeder Parameter in jedem Kontext mit Signifikanztests behandelt, egal ob das
Sinn ergibt oder nicht; wenn man dieser Praxis folgt, eckt man nicht an.
LG
wtf
Mit freundlichen Grüßen
PonderStibbons