দ্বি-মুখী মডেলটির জন্য কি ক্রুসকল ওয়ালিস একমুখী পরীক্ষার সমতুল্য?


19

যদি মডেল আনোভা অনুমানগুলি পূরণ করে না (বিশেষত স্বাভাবিকতা), যদি একমুখী হয় তবে কৃস্কাল-ওয়ালিস নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। তবে, যদি আপনার একাধিক কারণ থাকে?

উত্তর:


15

আপনি একটি পরিক্ষার পরীক্ষা ব্যবহার করতে পারেন।

সম্পূর্ণ এবং হ্রাস মডেল পরীক্ষা হিসাবে আপনার অনুমান গঠন করুন এবং সম্পূর্ণ এবং হ্রাস মডেল পরীক্ষার (বা আগ্রহের অন্য কোনও স্ট্যাটাস) জন্য এফ-পরিসংখ্যান গণনা করে মূল ডেটা ব্যবহার করে।

এখন হ্রাস করা মডেলের জন্য লাগানো মান এবং অবশিষ্টাংশগুলি গণনা করুন, তারপরে এলোমেলোভাবে অবশিষ্টাংশকে অনুমতি দিন এবং ফিটেড মানগুলিতে আবার যুক্ত করুন, এখন অনুমতিপ্রাপ্ত ডেটাসেটের সম্পূর্ণ এবং হ্রাস পরীক্ষা করুন এবং এফ-স্ট্যাটিস্টিক (বা অন্যান্য) সংরক্ষণ করুন। এটি বহুবার পুনরাবৃত্তি করুন (1999 এর মতো)।

পি-মান হ'ল মূল পরিসংখ্যানের তুলনায় বৃহত্তর বা সমান।

এটি ইন্টারঅ্যাকশন সহ পদগুলির গোষ্ঠী বা গোষ্ঠীগুলির পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হতে পারে।


5
অ্যানোভা-ডিজাইনগুলিতে বিভিন্ন ক্রোমিটেশন কৌশলগুলির আলোচনার জন্য, উদাহরণস্বরূপ দেখুন vesbbesiv.mncn.csic.es/estadistica/permut1.pdf (pdf)
ক্যারাকাল

3
এটি কাজ করে, তবে পরীক্ষার শক্তিটির কী হবে? উদাহরণস্বরূপ, এমনকি যদি কেবলমাত্র একটি (বহিরাগত) বহির্মুখী মান থাকে এবং বাকী অবশিষ্টাংশগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয় তবে এটি উপস্থিত হয় যে এফ-স্ট্যাটিসিক ব্যবহারের ফলে সনাক্তকরণের জন্য নির্গমন পরীক্ষায় সামান্য শক্তি থাকতে পারে। @ কারাকালের দ্বারা উল্লিখিত কাগজটি সূক্ষ্মতা ও মূল্যায়ন নিয়ে আলোচনা করে যখন এফ-পরিসংখ্যান পদ্ধতির কাজ হয় এবং কখন এটি ব্যর্থ হতে পারে।
শুক্র

"পি-মানটি তখন পরিসংখ্যানগুলির অনুপাত যা মূল পরিসংখ্যানের চেয়ে বড় বা সমান" -> সম্পূর্ণ মডেলের গণনা করা মূল পরিসংখ্যানের সাথে । সঠিক?
ইয়ানিক উর্ম

1
@ টোটো_টিকো, নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষাগুলির জন্য র‌্যাঙ্কগুলি ব্যবহার করা একটি বিকল্প, তবে কেবলমাত্র এটিই নয় (ক্রমুয়েশন টেস্টিং অন্যটি যা র‌্যাঙ্কগুলিতে নির্ভর করে না)। একক ফ্যাক্টরের সাথে ফ্যাক্টরগুলির সংমিশ্রণ কাজ করে যদি আপনি সর্ব-বা-কিছুই পরীক্ষা করতে চান তবে পরীক্ষার জন্য কাজ করে না যদি ইন্টারঅ্যাকশনটি মূল প্রভাবগুলির প্রভাবের বাইরে তাত্পর্যপূর্ণ হয়, বা অন্য ফ্যাক্টরটিকে একটি ফ্যাক্টর পরীক্ষা করে মডেলটিতে থাকে।
গ্রেগ স্নো

1
@ টোটো_টিকো, কেবল এটি সরাসরি কোড করুন। আপনার অন্যান্য মন্তব্যের ভিত্তিতে আমি যে উদাহরণটি জুড়েছি তা দেখুন ( stats.stackexchange.com/questions/41199/… )।
গ্রেগ স্নো

13

ক্রুশকাল-ওয়ালিস পরীক্ষাটি আনুপাতিক বৈষম্যের মডেলের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে। আপনি একাধিক কারণের মডেল করতে, কোভারিয়েটগুলির জন্য সামঞ্জস্য করা ইত্যাদির জন্য আনুপাতিক প্রতিকূল মডেলটি ব্যবহার করতে পারেন etc.


3
কেউ যদি কেডাব্লু এবং আনুপাতিক বৈষম্যের মডেলটির মধ্যে সংযোগ সম্পর্কে আরও জানতে চান তবে একটি ভাল রেফারেন্স কী হবে?
whuber

5
@ARTICLE {pet89ord, লেখক = {পিটারসন, বার্সেডিস}, বছর = 1989, শিরোনাম = {Re: ide সাধারণ} এপিডেমিওলজিক তথ্যগুলির জন্য রিগ্রেশন মডেল journal, জার্নাল = এম জে এপি, আয়তন = 129, পৃষ্ঠা = {745-748}, annote = {আনুপাতিক প্রতিকূল মডেল; আংশিক আনুপাতিক বৈষম্য}} @ARTICLE {mcc80reg, লেখক = {{ম্যাককুলাঘ}, পিটার}, বছর = 1980, শিরোনাম = ord অর্ডিনাল ডেটার জন্য রিগ্রেশন মডেল}, জার্নাল = JRSSB, আয়তন = 42, পৃষ্ঠা = {109-142}, টীকাগুলি = {অর্ডিনাল লজিস্টিক মডেল} Med 1993 মেডে হোয়াইটহেড স্ট্যাটাসেও দেখুন পি। 2257
ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.