এটি আমাকে আঘাত করে যে একটি আনুভা বারবার ব্যবস্থা প্রসঙ্গে একাধিক তুলনার জন্য উপলব্ধ সংশোধনগুলি অত্যধিক রক্ষণশীল। আসলে কি এই ঘটনা? যদি তা হয় তবে আমি এই বিষয়টিকে সমর্থন করতে এবং আরও শিখতে ব্যবহার করতে পারি এমন কয়েকটি উদ্ধৃতি কী?
এটি আমাকে আঘাত করে যে একটি আনুভা বারবার ব্যবস্থা প্রসঙ্গে একাধিক তুলনার জন্য উপলব্ধ সংশোধনগুলি অত্যধিক রক্ষণশীল। আসলে কি এই ঘটনা? যদি তা হয় তবে আমি এই বিষয়টিকে সমর্থন করতে এবং আরও শিখতে ব্যবহার করতে পারি এমন কয়েকটি উদ্ধৃতি কী?
উত্তর:
আমার জ্ঞানের সর্বোপরি , লিনিয়ার বৈপরীত্যগুলির যৌথ বিতরণটি সরল আনোভা ক্ষেত্রে ( মাল্টকম্প আর প্যাকেজের ডকুমেন্টেশন দেখুন ) থেকে নেওয়া হয়েছে, তবে পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা গ্রহণের জন্য কোনও বন্ধ ফর্ম নেই। তবুও, আপনি সর্বদা নূরের নীচে এই লিনিয়ার বিপরীতে যৌথ বিতরণ বুটস্ট্র্যাপ করতে পারেন এবং FWE নিয়ন্ত্রণের সাথে তাত্পর্য স্থাপনের জন্য ন্যূনতম টি-স্ট্যাটিস্টিক (বা সর্বাধিক পি-মান) দেখুন। আপনি যেমন পরামর্শ দিয়েছিলেন, আপনি এমন পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন যা পরীক্ষার পরিসংখ্যানগুলির যৌথ বিতরণে কেবল কয়েকটি গুণগত শর্ত প্রয়োজন। আপনার কয়েকটি বৈসাদৃশ্য থাকলে Bonferroni একটি ভাল বিকল্প। অন্যথায়, Holm এর তাকান । আপনি যদি অনেক লিনিয়ার বৈপরীত্যের দিকে তাকাচ্ছেন তবে আপনার অবশ্যই নিজেকে জিজ্ঞাসা করা উচিত যা থেকে আপনি সুরক্ষা চানযে কোনও মিথ্যা আবিষ্কার বা মিথ্যা আবিষ্কারের অনুপাত মাত্র । পরবর্তী ক্ষেত্রে, এফডিআর নিয়ন্ত্রণের জন্য বিএইচ পদ্ধতিটি ব্যবহার করুন ।
এখানে একটি এসপিএস ফোরামের লিঙ্কগুলির সংগ্রহ রয়েছে। আশা করি তুমি এটা কিছু মাত্রায় প্রাসঙ্গিক খুঁজে পেয়েছেন: এই , এই , এই , এই ।
alpha