আনোভাতে কীভাবে F- এবং পি-মানটি ব্যাখ্যা করবেন?

Question

আমি পরিসংখ্যানগুলিতে নতুন এবং আমি বর্তমানে আনোভা নিয়ে কাজ করি। আমি আর ব্যবহার করে একটি আনোভা পরীক্ষা করি

aov(dependendVar ~ IndependendVar)

আমি পাই - অন্যদের মধ্যে - একটি এফ-মান এবং একটি পি-মান।

আমার নাল হাইপোথিসিস ( ) হ'ল সমস্ত গ্রুপের অর্থ সমান।$H_0$

কীভাবে এফ গণনা করা হয় সে সম্পর্কে প্রচুর তথ্য পাওয়া যায় , তবে কীভাবে এফ-পরিসংখ্যান পড়তে হয় এবং কীভাবে এফ এবং পি সংযুক্ত থাকে তা আমি জানি না।

সুতরাং, আমার প্রশ্নগুলি হ'ল:

1. প্রত্যাখ্যান করার জন্য আমি সমালোচনামূলক এফ-মান কীভাবে নির্ধারণ করব ?$H_0$
2. প্রতিটি এফের কী একই পি-মান রয়েছে, সুতরাং তারা উভয়ই মূলত একই রকম? (যেমন, যদি , তারপর এইচ 0 প্রত্যাখ্যাত হয়)$p<0.05$$H_0$

Comments

আপনি কমান্ড চেষ্টা করেছেন summary(aov(dependendVar ~ IndependendVar)))বা summary(lm(dependendVar ~ IndependendVar))? আপনি কি বোঝাতে চেয়েছেন যে সমস্ত গ্রুপের অর্থগুলি একে অপরের সমান এবং 0 এর সমান বা একে অপরের সাথে সমান?

— রায়ানবি

হ্যাঁ, আমি চেষ্টা করেছিলাম summary(aov...)। এর জন্য ধন্যবাদ lm.*, এটি সম্পর্কে জানা ছিল না :-) আপনি 0 এর সমান দিয়ে যা বোঝাচ্ছেন তা আমি পাই না তবে হাইপোথেসিসের চেয়ে আমার 0-হাইপোথিসিসের জন্য যদি এটির সংক্ষিপ্ততা থাকে তবে তার একটি মান প্রয়োজন হয়, এবং আমি নির্দিষ্টটির সাথে পরীক্ষাও করি না, সুতরাং এক্ষেত্রে: একে অপরের কাছে!

— জানুয়ারী

স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা করার জন্য রিগ্রেশন প্রসঙ্গে ইয়াহট ব্লগে দেখুন ।

— ডেটাটেক্স

Answer 1

আপনার প্রশ্নের উত্তর দিতে:

1. আপনি এফ ডিস্ট্রিবিউশন থেকে সমালোচনামূলক এফ মান খুঁজে পাবেন (এখানে একটি টেবিল রয়েছে )। একটি উদাহরণ দেখুন । দ্বি-মুখী, অংকের এবং ডিনোমিনেটরের স্বাধীনতার ডিগ্রি বনাম আপনাকে একমুখী সম্পর্কে সতর্ক থাকতে হবে।

2. হ্যাঁ.

Comments

এফ-টেস্টের মতো একটি সর্বজনীন পরীক্ষায় এক- বা দ্বি-দিকের তুলনা সম্পর্কে কথা বলা অর্থবহ নয়।

— মার্কাস মরিসেই

মার্কাস মরিসি: আমি মনে করি আপনি এক বনাম দুটি লেজকে একটি বনাম দ্বিমুখী দিয়ে বিভ্রান্ত করছেন। এফ-টেস্টে বেছে নিতে একাধিক "লেজ" থাকে না, তবে পরীক্ষার পরিসংখ্যান তৈরির সময় একমুখী আনোভা বনাম দ্বি-মুখী এনোভা বিবেচনা করা প্রয়োজন।

— এমিলার 20

Answer 2

এফ পরিসংখ্যানটি তথ্যের জন্য 2 পৃথক পৃথক পরিমাপের অনুপাত। নাল অনুমানটি যদি সত্য হয় তবে এগুলি উভয়ই একই জিনিসের অনুমান এবং অনুপাতটি প্রায় 1 হবে।

অঙ্কগুলির মাধ্যমগুলির বৈকল্পিকতা পরিমাপ করে গণনা করা হয় এবং গ্রুপগুলির সত্যিকারের মাধ্যম যদি একরকম হয় তবে এটি ডেটার সামগ্রিক বৈচিত্রের একটি কার্য। তবে যদি নাল অনুমানটি মিথ্যা হয় এবং উপায়গুলি সমস্ত সমান না হয় তবে তারতম্যের এই পরিমাপটি আরও বড় হবে।

ডিনোমিনেটর প্রতিটি গ্রুপের জন্য নমুনা পরিবর্তনের গড়, যা সামগ্রিক জনসংখ্যার বৈকল্পিকের অনুমান (সমস্ত গ্রুপের সমান বৈচিত্র রয়েছে বলে ধরে নেওয়া)।

সুতরাং যখন সমস্ত অর্থের সমান নাল সত্য হয় তখন 2 টি ব্যবস্থাসমূহ (স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির জন্য কিছু অতিরিক্ত শর্তাদি সহ) সমান হবে এবং অনুপাত 1 এর কাছাকাছি হবে যদি নালটি মিথ্যা হয়, তবে অঙ্কটি বৃহত্তর তুলনায় বড় হবে ডিনোমিনেটর এবং অনুপাত 1 এর চেয়ে বেশি হবে এফ-টেবিলের উপর এই অনুপাতটি অনুসন্ধান করা (বা আর পিএফ এর মতো কোনও ফাংশন সহ এটি গণনা করা) পি-মান দেবে।

আপনি যদি পি-মানের চেয়ে প্রত্যাখ্যান অঞ্চলটি ব্যবহার করেন তবে আপনি এফ টেবিল বা কিউএফ ফাংশনটি আর (বা অন্যান্য সফ্টওয়্যার) এ ব্যবহার করতে পারেন। এফ বিতরণে 2 প্রকারের ডিগ্রি স্বাধীনতা রয়েছে। স্বাধীনতার সংখ্যার ডিগ্রি আপনি যে সংখ্যার সাথে তুলনা করছেন তার উপর ভিত্তি করে (1-উপায়ে এটি বিয়োগ সংখ্যার সংখ্যা 1) এবং স্বাধীনতার ডোনমিনেটর ডিগ্রিগুলি গ্রুপগুলির মধ্যে পর্যবেক্ষণের সংখ্যার উপর ভিত্তি করে (1- এটি নিরীক্ষণের সংখ্যাটি বিয়োগের সংখ্যার সংখ্যা)। আরও জটিল মডেলের জন্য স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলি আরও জটিল হয়, তবে অনুরূপ ধারণাগুলি অনুসরণ করে।

Comments

ব্যাখ্যা করার জন্য ধন্যবাদ! আমি ধরে নিয়েছি যে পি-মানটি দেখার জন্য যদি আমি কোনও টেবিলের এফ মানটি দেখতে পারি, তবে পি এবং এফটি এইচএলটি সঠিক হলে কি বিশ্লেষণের মতো ফলাফল ঘটতে পারে তার সম্ভাবনাটি প্রকাশের দু'টি উপায়?

— জানুয়ারী

সমস্ত প্যারাম্যাট্রিক পরিসংখ্যানগুলিতে পরীক্ষার পরিসংখ্যান (এই ক্ষেত্রে এফ) এবং পি-মানের মধ্যে সরাসরি ক্রিয়ামূলক লিঙ্ক রয়েছে। এগুলি সুবিধার জন্য টেবিলের মধ্যে রাখা হয়েছে, তবে সরাসরি গণনাও করা যায়। আপনি হয় পরীক্ষার পরিসংখ্যানকে (যা আমি আরও স্বজ্ঞাত মনে করি) এর সাথে তুলনা করার জন্য একটি সমালোচনামূলক অঞ্চলের কাট-অফ খুঁজে পেতে আলফা ব্যবহার করতে পারেন বা আল-এর সাথে তুলনা করার জন্য পি-মান খুঁজে পেতে গণিত পরীক্ষার পরিসংখ্যান ব্যবহার করতে পারেন। উভয় ক্ষেত্রেই আমরা একটি আলফা স্তর এবং একটি পরীক্ষার পরিসংখ্যান সূত্র দিয়ে শুরু করি যা নলটি সত্য হলে একটি প্রদত্ত বিতরণ অনুসরণ করে।

— গ্রেগ স্নো

Answer 3

$F$$p$

$F$$F$$F$$p$$F$$F$$p$$F$$p$

নাল অনুমানের অধীনে বিতরণ সম্পর্কে আপনার কয়েকটি বিষয় লক্ষ্য করা উচিত:

$F$

$F$

$C$$C$$F$$C$$p$$p=0.175$

$F$$F$$df_1 = 3$$df_1 = 2$

$F$$\chi^2$$\chi^2$$F$$\chi^2$$z$$F$$t$$t$

এটি টাইপ করার চেয়ে অনেক বেশি, তবে আমি আশা করি যে আপনার প্রশ্নগুলি কভার করে!

(আপনি যদি ভাবছেন যে চিত্রগুলি কোথা থেকে এসেছে তবে সেগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আমার ডেস্কটপ পরিসংখ্যান প্যাকেজ উইজার্ড দ্বারা উত্পাদিত হয়েছিল ))