আমি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স ( এন × এন ) সঙ্গে নির্ণিত পি সেট ( মি × এন ) তথ্য (পরিলক্ষিত) ম্যাটল্যাব ফাংশন ব্যবহার করে ।corrcoef
উত্তর:
সমবায় বা তুলনামূলক ম্যাট্রিক্সের তুলনা করার জন্য একটি ধ্রুপদী পরীক্ষা হ'ল বাক্সের এম পরীক্ষা। জ্যামিতিক দিক থেকে এটি পি ভেক্টর বাঞ্চের গড় ভলিউমকে তাদের হাইব্রিড ভেক্টর গুচ্ছের ভলিউমের সাথে তুলনা করে। (কোভরিয়েন্স বা পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স মাতাল পণ্য হিসাবে ম্যাক্ট্রিকস হিসাবে ভেক্টরগুলির একগুচ্ছ গঠন হিসাবে বোঝা যায় Be) সচেতন থাকুন যে পরীক্ষার তাত্পর্য স্তর প্রাথমিক তথ্যগুলির বিতরণযোগ্য স্বাভাবিকতা থেকে প্রস্থান করার জন্য অত্যন্ত সংবেদনশীল। আমি জানি না মতলব আছে কিনা। সাধারণত পরীক্ষাটি মানোভা বা বৈষম্য বিশ্লেষণ পদ্ধতির অংশ হিসাবে গণনা করা হয়।
সংযোজন। স্বাভাবিকতা থেকে প্রস্থান তাত্পর্য স্তরের মান হ্রাস করে, তাই আপনার ডেটা স্বাভাবিক না হলে আপনি জনসংখ্যার ম্যাট্রিকগুলি পৃথক বলে মিথ্যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ঝুঁকি নেন। আপনি যদি তাৎপর্যের পরীক্ষার উপর নির্ভর করতে চান তবে ডেটা যুক্তিসঙ্গতভাবে স্বাভাবিক হওয়া উচিত। তবে আপনি নিজেই স্ট্যাটিস্টিক মানটিতে আগ্রহী হতে পারেন যা ম্যাট্রিকগুলির মধ্যে ডিফারেন্সের ডিগ্রি বা ননহমোজেনটি সম্পর্কে বলে। কিছু প্রোগ্রাম টেস্ট সম্পাদন করে প্রতিটি ম্যাট্রিকের জন্য লগ নির্ধারণকারী প্রিন্ট করে - আপনার জন্য পি ম্যাট্রিকগুলির মধ্যে কোনটি একই এবং কোনটি বেরিয়ে আসে তা দেখতে।
আপনি একাধিক গ্রুপ স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলিং সম্পাদন করতে পারেন যেখানে প্রতিটি ডেটাসেট একটি গোষ্ঠী উপস্থাপন করে। এটি আপনাকে নমনীয়ভাবে বিভিন্ন সীমাবদ্ধতাগুলি অন্বেষণ করতে দেয় (উদাহরণস্বরূপ, গোষ্ঠীগুলির মধ্যে বিভিন্ন পারস্পরিক সম্পর্ককে সীমাবদ্ধ করে)। আপনি পারস্পরিক সম্পর্কগুলির একটি মডেলও বিকাশ করতে পারেন এবং তারপরে সেই মডেলের দিকগুলি সীমাবদ্ধ করতে পারেন।
আপনি metaSEMআর এর মধ্যে প্যাকেজটিও যাচাই করতে পারেন যা একাধিক পারস্পরিক সম্পর্কের ম্যাট্রিকগুলিতে স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলগুলির জন্য উপযুক্ত। প্যাকেজের লেখকেরও বেশ কয়েকটি নিবন্ধ রয়েছে (উদাঃ, চিউং, ২০০৮, চেউং এবং চ্যান, ২০০৫), যেখানে তিনি মডেলগুলি এবং তাদের প্রয়োগ সম্পর্কে আলোচনা করেন।