ধরুন আমার দুটি বা ততোধিক কারণ নিয়ে একটি পরীক্ষা আছে। একটি সামগ্রিক আনোভা নির্মিত হয়, এবং তারপরে আমরা পোস্ট হক পরীক্ষার দুটি বা ততোধিক সেট নিয়ে ফলোআপ করি , একাধিক তুলনা বলে। আমার প্রশ্নটি কত বড় --- এবং কতগুলি --- এই পোস্ট হকের পরীক্ষাগুলির গুণগত মান সমন্বয়ের ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করা উচিত about
এর একটি উদাহরণ হ'ল ইডিএ-তে টুকির বই থেকে প্রাপ্ত ওয়ার্প-ব্রেকস ডেটাসেট। দুটি কারণ রয়েছে: wool(দুটি স্তরে) এবং tension(তিন স্তরে)। আনোভা সারণীটি হ'ল:
Source Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
wool 1 450.7 450.67 3.7653 0.0582130
tension 2 2034.3 1017.13 8.4980 0.0006926
wool:tension 2 1002.8 501.39 4.1891 0.0210442
Residuals 48 5745.1 119.69
স্পষ্টতই, মডেলটিতে ইন্টারঅ্যাকশনটি প্রয়োজন। সুতরাং আমরা প্রতিটি ফ্যাক্টরের স্তরের তুলনা করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি, অন্য ফ্যাক্টরটিকে স্থির করে রেখেছি। ফলাফলগুলি নীচে রয়েছে, কিছু টিকাগুলি পরে উল্লেখ করা হবে:
*** Pairwise comparisons of tension for each wool ***
*** All combined: Family T ***
wool = A: *** Family T|A ***
contrast estimate SE df t.ratio
L - M 20.5555556 5.157299 48 3.986
L - H 20.0000000 5.157299 48 3.878
M - H -0.5555556 5.157299 48 -0.108
wool = B: *** Family T|B ***
contrast estimate SE df t.ratio
L - M -0.5555556 5.157299 48 -0.108
L - H 9.4444444 5.157299 48 1.831
M - H 10.0000000 5.157299 48 1.939
*** Comparison of wool for each tension ***
*** All combined: Family W ***
tension = L: *** Family W|L ***
contrast estimate SE df t.ratio
A - B 16.333333 5.157299 48 3.167
tension = M: *** Family W|M ***
contrast estimate SE df t.ratio
A - B -4.777778 5.157299 48 -0.926
tension = H: *** Family W|H ***
contrast estimate SE df t.ratio
A - B 5.777778 5.157299 48 1.120
আমি মনে করি সেখানে বিভিন্ন অনুশীলন রয়েছে এবং আমি আশ্চর্য হয়েছি যেগুলি সর্বাধিক সাধারণ এবং লোকেরা প্রতিটি পদ্ধতির পক্ষে বা বিপক্ষে কী যুক্তি তুলবে। সমন্বিত মানগুলি গণনা করার ক্ষেত্রে , আমরা কি এর জন্য বহুবৃত্তির সমন্বয় করব ...
- পাঁচটি ক্ষুদ্রতম পরিবারের প্রতিটি (টি | এ, টি | বি, ..., ডাব্লু | এইচ) আলাদাভাবে? (দ্রষ্টব্য - সর্বশেষ 3 টি পরিবারের একটি মাত্র পরীক্ষা রয়েছে সুতরাং সেগুলির জন্য কোনও গুণগত মান সমন্বয় হবে না)
- বৃহত্তর পরিবারগুলির প্রতিটি (টি, 6 টি পরীক্ষা এবং ডাব্লু, 3 টি পরীক্ষা সহ) আলাদাভাবে?
- সমস্ত একটি বড় পরিবার হিসাবে বিবেচনা করা হয়?
লোকেরা সাধারণত যা করে (যদিও তারা সে সম্পর্কে খুব বেশি চিন্তা না করে) এবং কেন (তাদের যদি থাকে) তবে আমি উভয়ই আগ্রহী। আমি কয়েকটি বিষয় উল্লেখ করতে পারি:
- আনোভা টেবিলে 3 টি টেস্ট রয়েছে। কাউকে আনোভা পরীক্ষায় একটি বহুসংখ্যার সমন্বয় বিবেচনা করে দেখে আমি মনে করি না। যদি এটি হয়, এবং আপনি বিকল্প (3) সুপারিশ করেন, আপনি কি বেমানান?
- যদি আমরা কিছুটা ছোট পরীক্ষা করে থাকি যেখানে সমস্ত পরীক্ষাগুলি কম শক্তিশালী হয় তবে এটি সম্ভব হয় মিথস্ক্রিয়াটি প্রান্তিক উপায়ে কেবলমাত্র সামান্য পোস্টের তুলনায় অনেক কম সংখ্যক হয়ে থাকে । তদুপরি, প্রান্তিক উপায়গুলি বৃহত্তর পরীক্ষায় কোষের চেয়ে ছোট এসই থাকতে পারে। যদি অতিরিক্ত হিসাবে, গুণগত মান কম রক্ষণশীল হয়, আমরা আরও তথ্য সহ আমাদের চেয়ে কম ডেটা সহ আরও "উল্লেখযোগ্য" ফলাফল পেতে পারি।
লোকেরা কী বলতে চায় তা দেখতে আগ্রহী ...