অবিচ্ছিন্ন এবং শ্রেণিবদ্ধ (নামমাত্র) ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক

42

আমি একটি অবিচ্ছিন্ন (নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল) এবং একটি শ্রেণিবদ্ধ (নামমাত্র: লিঙ্গ, স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল) ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পেতে চাই। অবিচ্ছিন্ন তথ্য সাধারণত বিতরণ করা হয় না। এর আগে, আমি ব্যবহার করে এটি গণনা করেছি । তবে আমাকে বলা হয়েছে যে এটি সঠিক নয়। $\rho$

ইন্টারনেটে অনুসন্ধান করার সময়, আমি দেখতে পেলাম যে বক্সপ্লট তারা কতটা যুক্ত তা সম্পর্কে একটি ধারণা সরবরাহ করতে পারে; তবে আমি পিয়ারসনের পণ্যের মুহুর্তের সহগ বা স্পিয়ারম্যানের এর মতো একটি মাপের মান খুঁজছিলাম । আপনি কীভাবে আমাকে এটি করতে সাহায্য করতে পারেন? বা, কোন পদ্ধতিটি উপযুক্ত হবে তা জানান? $\rho$

পয়েন্ট বিশিয়াল সহগটি কি সঠিক বিকল্প হতে পারে?

— মোঃ ফেরদৌস ওয়াহিদ
সূত্র

সাধারণত, কেউ কেবল তথ্যের বিন্যাসের ভিত্তিতে পরামর্শ দিতে পারে না! ডেটা কী উপস্থাপন করে এবং আপনার বিশ্লেষণের সাহায্যে আপনি কী অর্জন করতে চান?

— কেজেটিল বি হালওয়ারসেন

1

ধন্যবাদ কেজেটিল, আমি লিঙ্গ এবং অন্যান্য ক্রমাগত ভেরিয়েবলের মধ্যে অ্যাসোসিয়েশন তুলনা করতে চাই। সহজভাবে জানা, কোন ক্রমাগত ভেরিয়েবলগুলি মাঝারিভাবে / দৃ strongly়ভাবে সম্পর্কিত হয় এবং কোন ভেরিয়েবলগুলি নয়।

— মোঃ ফেরদৌস ওয়াহিদ

1

স্ট্যাটাসের একটি সদৃশ বলে মনে হচ্ছে st স্ট্যাককেক্সচেঞ্জ / প্রশ্নগুলি / ২৫২২ 9 / … এর উত্তরগুলি আপনাকে সহায়তা করে আপনি কি আমাদের বলতে পারেন?

— কেজেটিল বি হালওয়ারসেন

হ্যাঁ, আমার প্রশ্নটিও এর মতো। তবে, আমি একটি প্রতিক্রিয়া পেয়েছি যেখানে পর্যালোচক ইঙ্গিত করেছিলেন যে স্পিয়ারম্যানের উপযুক্ত নয়। আমার নমুনার আকারটি 31 the উত্তর অনুসারে (প্রদত্ত লিঙ্কটি), অ-সাধারণ কোনও সমস্যা হবে না এবং কোনও বৃহত্তর ডেটাসেটের জন্য কোনও সম্পর্ক সম্পর্কিত পদ্ধতি (স্পিয়ারম্যান / পিয়ারসন / পয়েন্ট-বিসিক) ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি কি ছোট ডেটাসেটের ক্ষেত্রেও সত্য হবে? যাইহোক, লিঙ্গ কোনও কৃত্রিমভাবে নির্মিত দ্বিখণ্ডিত নামমাত্র স্কেল নয়। উপরের লিঙ্কটি দ্বিপাক্ষিক সম্পর্ক সম্পর্কিত সহগ ব্যবহার করা উচিত।

ρ

$\rho$

— মোঃ ফেরদৌস ওয়াহিদ

3

নামমাত্র এবং অন্তর বা অর্ডিনাল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক: stackexchange.com/q/73065/3277

— ttnphns

25

পর্যালোচকটি আপনাকে কেন উপযুক্ত নয় তা জানিয়েছিল। একটি সংস্করণ এখানে রয়েছে: ডেটা যেখানে পরিমাপ করা পরিবর্তনশীল এবং লিঙ্গ সূচক, বলুন এটি 0 (পুরুষ), 1 (মহিলা)। তারপরে স্পিয়ারম্যানের গণনা করা হয় যথাক্রমে এর উপর ভিত্তি করে । যেহেতু সূচক জন্য কেবল দুটি সম্ভাব্য মান রয়েছে তাই অনেকগুলি বন্ধন হবে, সুতরাং এই সূত্রটি যথাযথ নয়। যদি আপনি গড় র‌্যাঙ্কের সাথে র‌্যাঙ্কটি প্রতিস্থাপন করেন তবে আপনি কেবল দুটি ভিন্ন মান পাবেন, একটি পুরুষের জন্য, অন্যটি মহিলাদের জন্য। তারপরে $\rho$ $(Z_i, I_i)$ $Z$ $I$ $\rho$ $Z, I$ $I$ $\rho$ মূলত দুটি গ্রুপের মধ্যে গড় র‌্যাঙ্কের কিছু উদ্ধার সংস্করণ হয়ে উঠবে। সহজ উপায়গুলির তুলনা করা আরও সহজ (আরও ব্যাখ্যাযোগ্য) হবে! আরও একটি পদ্ধতির নিম্নলিখিত।

যাক পুরুষ, মধ্যে ক্রমাগত পরিবর্তনশীল পর্যবেক্ষণ হতে মহিলাদের মধ্যে একই। এখন, যদি এবং এর বিতরণ একই হয় তবে 0.5 হবে (আসুন ধরে নেওয়া যাক ডিস্ট্রিবিউশনটি একেবারে অবিচ্ছিন্ন, সুতরাং কোনও সম্পর্ক নেই)। সাধারণ ক্ষেত্রে, যেখানে পুরুষদের মধ্যে একটি র্যান্ডম ড্র, মহিলাদের মধ্যে । আমরা কি আমাদের নমুনা থেকে- অনুমান করতে পারি ? সমস্ত ( (কোনও সংযোগ অনুমান করবেন না) এবং আমাদের কাছে "মানুষ আরও বড়" ( ) ( ) $X_1, \dots, X_n$ $Y_1, \dots, Y_m$ $X$ $Y$ $P(X>Y)$

θ = P (X > Y)

$\theta = P(X>Y)$

X

$X$

Y

$Y$

θ

$\theta$

(X_{i}, Y_{j})

$(X_i, Y_j)$

X_{i} > Y_{j}

$X_i > Y_j$

M

$M$ ) এবং কতগুলি "মহিলা আরও বড়" ( ) ( ) তারপর এক নমুনা হিসাব হয় যে পারস্পরিক সম্পর্ক এক যুক্তিসংগত পরিমাপ! (যদি কয়েকটি সংযোগ থাকে তবে কেবল তাদের এড়িয়ে যান)। তবে এটির নাম থাকলে সেটিকে কী বলা হয় তা আমি নিশ্চিত নই। এটি একের কাছাকাছি থাকতে পারে: https://en.wikedia.org/wiki/ গুডম্যান_ এবং_ক্রস্কাল ৯২২ এস_গ্যামা

X_{i} < Y_{j}

$X_i < Y_j$

W

$W$

θ

$\theta$

\frac{M}{M + W}

$\frac{M}{M+W}$

— কেজেটিল বি হালওয়ারসেন
সূত্র

5

স্পিয়ারম্যান র‌্যাঙ্কের পারস্পরিক সম্পর্ক কেবলমাত্র পিয়ারসনের পারস্পরিক সম্পর্ক যা সংখ্যার পরিবর্তনশীল এবং মূল বাইনারি ভেরিয়েবলের মানগুলিতে প্রয়োগ হয় (এখানে র‌্যাঙ্কিংয়ের কোনও প্রভাব নেই)। সুতরাং স্পিয়ারম্যানের আরএইচটি হচ্ছে পয়েন্ট-বাইজারিয়াল পারস্পরিক সম্পর্কের র‌্যাঙ্ক অ্যানালগন। এই পরিস্থিতিতে স্পিয়ারম্যানের rho বর্ণনামূলকভাবে ব্যবহার করতে আমি কোনও সমস্যা দেখছি না।

— মাইকেল এম

মাইকেল মায়ার: হ্যাঁ, এটি কাজ করতে পারে, সম্ভবত, তবে এর কোনও মানে আছে? এটি এমন কিছু তথ্য দেয় যা কিছুটা ভিন্নতার মধ্যে নেই! এবং এটি আরও সরাসরি ব্যাখ্যামূলক।

— কেজেটিল বি হালওয়ারসেন

1

স্পিয়ারম্যানের rho হিসাবে ব্যাখ্যা করার জন্য কি বিভিন্ন স্তরের পার্থক্য রয়েছে? তা সত্ত্বেও, আপনি কি স্পিয়ারম্যানের rho কে ভুল বলবেন? দুঃখের বিষয় যে আমরা পর্যালোচকদের যুক্তি দেখছি না।

— মাইকেল এম

1

আপনি যা পরামর্শ দিচ্ছেন তা দুর্দান্ত। এটি উইলকক্সনের দ্বি-নমুনা পরীক্ষার পরীক্ষার পরিসংখ্যানের সাথে সম্পর্কিত বলে মনে হচ্ছে, যা নিজেই সংখ্যার ফলাফল এবং বাইনারি গ্রুপ ভেরিয়েবলের মধ্যে কেন্ডাল র‌্যাঙ্কের সম্পর্ক সম্পর্কিত lation

— মাইকেল এম

1

θ

$\theta$

\hat{θ}

$\hat{\theta}$

1 - θ

$1-\theta$

8

আমার এখন একই সমস্যা হচ্ছে। আমি এখনও কাউকে এটির রেফারেন্স দেখতে পাইনি, তবে আমি পয়েন্ট-বিসিরিয়াল কোরিলেশনটি নিয়ে গবেষণা করছি যা পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্কের সহগ থেকে তৈরি। এটি একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল এবং দ্বৈতদৈর্ঘ্য ভেরিয়েবলের জন্য অর্থ।

দ্রুত পড়ুন: https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/Point-biserial-correlation- using-spss- statistics.php

আমি আর ব্যবহার করি তবে এসপিএসএসের দুর্দান্ত ডকুমেন্টেশন রয়েছে।

— জন
সূত্র

1

একটি অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবল এবং দ্বৈতদৈর্ঘ্য ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পাওয়ার জন্য দুর্দান্ত রেফারেন্স! তবে তালিকাভুক্ত অনুমানগুলি কিছুটা শক্তিশালী।

— SUNDONG

1

এটি মনে হয় যে সর্বাধিক উপযুক্ত তুলনাটি হবে মেডিয়ানদের তুলনা করা (এটি সাধারণ হিসাবে স্বাভাবিক) এবং বাইনারি বিভাগগুলির মধ্যে বিতরণ। আমি নন-প্যারাম্যাট্রিক ম্যান-হুইটনি পরীক্ষার পরামর্শ দেব ...

— brca1
সূত্র

6

যদিও ম্যান-হুইটনি একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল জুড়ে একটি পরিবর্তনশীল (বা প্রকৃতপক্ষে স্টোকাস্টিক আধিপত্যের আরও সাধারণ ফর্মগুলির) মধ্যে স্থান পরিবর্তনকে চিহ্নিত করার একটি উপায় হয়ে উঠবে, মান-হুইটনি কমপক্ষে অতিরিক্ত অনুমান ব্যতিরেকেই মধ্যকদের তুলনা করে না।

— Glen_b

1

নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য, একজন রিসিভার অপারেটর চরিত্রগত বক্ররেখার নিচে অঞ্চলটি পরিমাপ করা সাহায্য করতে পারে।

আমি এতে কোনও বিশেষজ্ঞ নই তাই এটিকে সহজ রাখার চেষ্টা করি। কোনও ত্রুটি বা ভুল ব্যাখ্যা সম্পর্কে দয়া করে মন্তব্য করুন যাতে আমি এটি পরিবর্তন করতে পারি।

$x$ $y$ $x$ $x$ $x$

$x$ $x$

উপরের বিবৃতিটি কার্ভের আন্ডার এরিয়া দিয়ে ক্যালকুলেটেড।

ভাল পারস্পরিক সম্পর্ক (ডান) এবং ন্যায্য বিরোধী-সম্পর্ক (বাম) এর উদাহরণ ।

— aerijman
সূত্র

1

সিভিতে স্বাগতম! আপনার উত্তরটি কিছুটা সংক্ষিপ্ত, এবং এটি খুঁজে পেতে সহায়তা করবে বলে মনে হয় না: "একটি ধারাবাহিক (নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) এবং একটি শ্রেণিবদ্ধ (নামমাত্র: লিঙ্গ, স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল) ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক" । আপনি কি নিজের উত্তরটি সম্পাদনা করতে পারবেন কীভাবে এটির আওরোক অর্জন করার কথা বলে অন্তর্ভুক্ত করতে?

— ফ্রান্সস রোডেনবার্গ

-3

আপনার স্বাধীনতার লিনিয়ার ট্রেন্ড বিকল্প ব্যবহার করা উচিত। আপনি যদি এইভাবে না জানেন তবে আপনি বিভাগীয় ডেটা বিশ্লেষণ পৃষ্ঠা 41 এর একটি পরিচিতি অধ্যয়ন করতে পারেন।

— মেহেদী লুহস
সূত্র

4

ইতিমধ্যে একটি গৃহীত উত্তর আছে। আপনার উত্তরটি কী কী অবদান রাখে তা পরিষ্কার নয়। আপনি আরও ব্যাখ্যা করতে পারেন? আমি ধরে নিই যে আপনি বিভাগীয় ডেটা বিশ্লেষণে অ্যাগ্রেস্টির পরিচিতির প্রসঙ্গটি তৈরি করেছেন। সম্পূর্ণ উদ্ধৃতি প্রদান করুন।

— টিইজি - মনিকা