豪斯曼检验(Hausman test)是用于判断固定效应模型(Fixed Effects Model)和随机效应模型(Random Effects Model)哪个更适合用于你的数据分析。简单地说,它检验固定效应模型和随机效应模型选择的必要性和适用性。
P值是进行假设检验时,观测到的数据在零假设(null hypothesis)成立的条件下出现的概率。在豪斯曼检验中,零假设通常是随机效应模型是合适的,对立假设是固定效应模型更合适。
当你得到的P值约为0.95时,这意味着非常高的概率支持零假设,即在统计学意义上没有足够的证据拒绝随机效应模型,认为随机效应模型是适合你的数据的。换句话说,这个P值表明,与固定效应模型相比,随机效应模型对你的数据来说可能是更好的选择。
因此,基于你提供的P值信息,是的,你应该考虑使用随机效应模型来进行你的数据分析。当然,选择模型时还应考虑其他信息和数据的具体情况,但从豪斯曼检验的结果来看,随机效应模型是一个合适的起点。
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