টি-টেস্ট এবং আনোভা দ্বি-গ্রুপ তুলনার জন্য পৃথক পি-মান দেয় কেন?


18

আনোভা সম্পর্কিত উইকিপিডিয়া নিবন্ধে , এটি বলেছে

এর সরল আকারে, আনোভা বিভিন্ন গোষ্ঠীর মাধ্যম সমান কিনা বা না তার একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা সরবরাহ করে এবং তাই টি-টেস্টকে দুটিরও বেশি গ্রুপে জেনারেলাইজ করে।

এটি সম্পর্কে আমার উপলব্ধি হ'ল যে যখন দুটি গ্রুপের তুলনা আসে তখন আনোভা টি-টেস্টের মতো।

যাইহোক, নীচে আমার সহজ উদাহরণে (আরে), আনোভা এবং টি-পরীক্ষা অনুরূপ তবে কিছুটা পৃথক পি-মান দেয়। কেন কেউ ব্যাখ্যা করতে পারেন?

x1=rnorm(100,mean=0,sd=1)
x2=rnorm(100,mean=0.5,sd=1)

y1=rnorm(100,mean=0,sd=10)
y2=rnorm(100,mean=0.5,sd=10)

t.test(x1,x2)$p.value  # 0.0002695961
t.test(y1,y2)$p.value  # 0.8190363

df1=as.data.frame(rbind(cbind(x=x1,type=1), cbind(x2,type=2)))
df2=as.data.frame(rbind(cbind(x=y1,type=1), cbind(y2,type=2)))

anova(lm(x~type,df1))$`Pr(>F)`[1]  # 0.0002695578
anova(lm(x~type,df2))$`Pr(>F)`[1]  # 0.8190279

উত্তর:


28

যুক্তি ডিফল্টরূপে var.equalএর t.test()সমান FALSE। ইন lm(), অবশিষ্টাংশগুলির ধ্রুব বৈকল্পিকতা থাকার কথা। সুতরাং, সেট var.equal = TRUEকরে t.test(), আপনার একই ফলাফল পাওয়া উচিত।

var.equalsদুটি বৈকল্পিককে সমান বলে বিবেচনা করবে কিনা তা নির্দেশ করে। যদি সত্য হয় তবে পুলের বৈকল্পিকটি ভিন্নতাটি অনুমান করার জন্য ব্যবহৃত হয় অন্যথায় ওয়েলচ (বা স্যাটার্থওয়েট) স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির সান্নিধ্যে ব্যবহৃত হয়।

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.