বার্টলেট পরীক্ষা বনাম লেভেনের পরীক্ষা


11

আমি বর্তমানে আনোভা অনুমানের লঙ্ঘনগুলি সমাধান করার চেষ্টা করছি। আমি শাপিরো-উইলককে স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহার করেছি এবং লেভেনের পরীক্ষা এবং বার্টলেট পরীক্ষার বৈষম্যের সমতা উভয়ই দিয়েছি। অসম বৈকল্পিকগুলি চেষ্টা করার এবং প্রতিকার করার জন্য আমি লগ থেকে আমার ডেটা রুপান্তরিত করেছি। আমি লগের রূপান্তরিত ডেটাতে বার্টলেট পরীক্ষাটি পুনরায় পুনরায় পুনরুদ্ধার করেছিলাম এবং এখনও একটি উল্লেখযোগ্য পি-মান পেয়েছি এবং কৌতূহলের বাইরেও লেভেনের পরীক্ষা চালিয়ে একটি অ-উল্লেখযোগ্য পি-মান পেয়েছি। আমার কোন পরীক্ষায় ভরসা করা উচিত?

উত্তর:


10

সম্ভবত না। আপনার ডেটা দেখে এবং লঙ্ঘন কতটা খারাপ তা দেখতে ভাল হবে। লিনিয়ার মডেলগুলি (যেমন, আনোভা) যখন গ্রুপ এর সমান হয় তখন ছোটখাটো লঙ্ঘনের ক্ষেত্রে যথেষ্ট শক্তিশালী । হেটেরোসেসটাস্টিটির জন্য আঙ্গুলের একটি নিয়ম হ'ল আপনার বিশ্লেষণের খুব বেশি ক্ষতি ছাড়াই সর্বাধিক গোষ্ঠী বৈচিত্র ন্যূনতম গোষ্ঠী বৈকল্পিকের চেয়ে 4 গুণ বেশি হতে পারে। তুমি কি চিন্তিত যদি লঙ্ঘনের হতে পারে, একটি আরো উন্নত পদ্ধতির কেবল বরং লঙ্ঘনের সনাক্ত করতে এবং তারপর উপর ভিত্তি সিদ্ধান্ত চেষ্টা করার পরিবর্তে, বিশ্লেষণ START থেকে সম্ভব লঙ্ঘনের শক্তসমর্থ হয় ব্যবহার করা 1এন

এটির জন্য মূল্যবান, উইকিপিডিয়া বলেছে যে বার্টলেট পরীক্ষা লেভেনের পরীক্ষার চেয়ে স্বাভাবিকতা লঙ্ঘনের ক্ষেত্রে বেশি সংবেদনশীল। সুতরাং আপনার কাছে ভিন্ন ভিন্ন উপাত্তের পরিবর্তে অ-স্বাভাবিক ডেটা থাকতে পারে। আবার, আরো জোরালো বিশ্লেষণ বাঞ্ছনীয় হতে পারে 2

১. দেখুন: টি টেস্ট বা নন-প্যারামেট্রিকের মধ্যে চয়ন করার জন্য একটি নীতিগত পদ্ধতি, যেমন ছোট নমুনায় উইলকক্সন
২. সমস্যাযুক্ত হিটারোসেসডাস্টিটিসিটির সাথে মোকাবিলা করার বিভিন্ন পদ্ধতির জন্য দেখুন: হিটারোস্কেস্টেস্টিক ডেটার জন্য একমুখী আনোভা বিকল্প


2
... সমান এনএস সহ সামান্য লঙ্ঘনের ক্ষেত্রে মোটামুটি শক্ত।
জন

এবং তারপরে সমস্যা রয়েছে যে আপনার কাছে এই বিশ্বাসের দৃ strong় কারণ থাকতে পারে যে নমুনাগুলি প্রায় সমান বৈকল্পিক সহ জনসংখ্যা থেকে আসে ... যা দৃ is়তার পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে।
জন

আমি ডায়াগনস্টিক প্লটগুলি ব্যবহার করে রূপের পরিসীমাটি চাক্ষুষভাবে দেখতে পারি?
ক্লারিস

অবশ্যই, @ ক্লারিস যে কোনও প্লট এর সাথে সহায়তা করবে। আপনি এক্স-অক্ষে চিহ্নিত চিহ্নের বিভাগের স্তরে উল্লম্বভাবে বিন্যস্ত বিন্দুগুলির সাথে একটি স্ক্রেটারপ্লট তৈরি করতে পারেন, তারপরে আপনি দেখতে পারেন যে তারা কীভাবে তুলনা করে। আপনি বক্সপ্লটগুলিও চেষ্টা করে দেখতে পারেন, যেমন।
গুং - মনিকা পুনরায়

4

লেভেনের পরীক্ষার চেয়ে অ-স্বাভাবিক অবস্থার চেয়ে কম সংবেদনশীল পরীক্ষার জন্য কমপক্ষে কখনও কখনও কনভারের পরীক্ষা ব্যবহার করুন , একেএ স্কোয়ারটি নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষায় রেকর্ড করেছে। ভেরিয়েন্সএকুইভ্যালেন্সটেষ্টের ম্যাথমেটিকায়নের প্রয়োগে বার্টলেটের পরীক্ষায় এটি কমপক্ষে কখনও কখনও প্রাধান্য পেয়েছি ।

উপরে ভেরিয়েন্স ইক্যুভ্যালেন্স লিঙ্কটি থেকে অনুলিপি করা বৈকল্পিক পরীক্ষা পদ্ধতি এবং অনুমানগুলির একটি তালিকা এখানে রয়েছে

 Bartlett       normality       modified likelihood ratio test
 BrownForsythe  robust          robust Levene test
 Conover        symmetry        Conover's squared ranks test
 FisherRatio    normality       based on variance ratio
 Levene         robust,symmetry compares individual and group variances 

সেই তালিকা থেকে কী স্পষ্ট হওয়া উচিত তা অনুমানের লঙ্ঘন পরীক্ষাযোগ্য, যদিও ম্যাথমেটিকাগুলি ডকুমেন্টেশন কীভাবে, উদাহরণস্বরূপ, কনভারের প্রতিসাম্য পরীক্ষাটি করা হচ্ছে, বা কেন প্রতিসমের জন্য একটি পরীক্ষা কেন তা সুনির্দিষ্ট নয়। এবং, এখনও পর্যন্ত কেউই এই প্রশ্নের উত্তর দেয়নি ।

সুতরাং, ওপি প্রশ্নের উত্তরটি হ'ল কেবলমাত্র শর্তগুলির পরীক্ষা করা কোনও বিশেষ ক্ষেত্রে কোন পদ্ধতিটি পছন্দনীয় তা পরামর্শ দিতে পারে। তদ্ব্যতীত, যদি সমস্ত 5 টি পরীক্ষার চেষ্টা করা হয় এবং অনুমানের লঙ্ঘনের কারণে বাদ না দেওয়া হয়, তবে যে কোনও উত্তর উত্পন্ন হওয়ার সাথে একটি সাধারণত ভাল এবং খারাপ উত্তরগুলির মধ্যে পার্থক্য করতে পারে।

সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি হিসাবে, কোনও শর্তগুলি কী কারণে সম্ভাব্যতার দিকে পরিচালিত করে তা এক্সপ্লোর করার জন্য জ্ঞাত সত্যের মান ব্যবহার করে মন্টি কার্লো সিমুলেশন সম্পাদন করা যেতে পারে। তবে, নিজেই সমস্যা সম্পর্কিত আরও তথ্য ছাড়াই, ওপি'র ডেটা সেট অনুসারে প্রশ্নের উত্তর দেওয়া যাবে না। যদি ওপি কোনও ডেটা ভিত্তিক নির্দিষ্ট উত্তর চায় তবে দয়া করে ডেটা সরবরাহ করুন।


2
কনভারের পরীক্ষাটি এখানে যুক্তিসঙ্গত পরামর্শ। তবে আপনার নিজের প্রশ্নের নতুন ডাব্লু / আপনার নিজের একটি নতুন প্রশ্ন এবং আপনার উত্তরের কিছু অংশ সম্পর্কে প্রতিক্রিয়ার জন্য অনুরোধ (কার কাছ থেকে?) অথবা আপনার প্রস্তাবিত সম্পাদনাটি অনুমোদনের জন্য জিজ্ঞাসা করা উচিত নয়।
গুং - মনিকা পুনরায়

@ গুং হ্যাঁ ঠিক আছে, এটি আরও তাত্ক্ষণিকভাবে দরকারী হিসাবে পরিবর্তিত হয়েছে।
কার্ল 23
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.