আপডেট করা হয়েছে
স্বাভাবিকতা নিয়ে প্রশ্ন করা হলে প্রশ্নটি পিয়ারসন এবং স্পিয়ারম্যানের পদ্ধতির মধ্যে নির্বাচন করতে বলছে asks এই উদ্বেগের মধ্যে সীমাবদ্ধ, আমি মনে করি যে নিম্নলিখিত কাগজটি কারও সিদ্ধান্তকে জানানো উচিত:
এটি বেশ সুন্দর এবং এই বিষয়টিতে কয়েক দশক ধরে বিস্তৃত যথেষ্ট সাহিত্যের সমীক্ষা সরবরাহ করে - পিয়ারসনের "বিকৃত এবং বিকৃত পৃষ্ঠসমূহ" থেকে শুরু করে এর বিতরণ করার দৃust়তা । "তথ্য" এর বিপরীতমুখী প্রকৃতির অন্তত অংশটি হ'ল এই কাজটির বেশিরভাগ অংশ কম্পিউটিং পাওয়ার আবিষ্কারের আগেই হয়েছিল - যা জটিল বিষয়গুলি কারণ অ-স্বাভাবিকতার ধরণটি বিবেচনা করতে হয়েছিল এবং সিমুলেশন ছাড়াই পরীক্ষা করা শক্ত ছিল।r
Kowalski এর বিশ্লেষণ বলে যে বিতরণের হয় না অ স্বাভাবিক উপস্থিতিতে শক্তসমর্থ এবং বিকল্প পদ্ধতি পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে। পুরো কাগজটি বেশ তথ্যমূলক এবং প্রস্তাবিত পাঠযোগ্য, তবে সংক্ষিপ্তসারের জন্য কাগজের শেষে খুব সংক্ষিপ্ত উপসংহারে যান skr
যদি স্বাভাবিকতা লঙ্ঘিত হয় তবে স্পিয়ারম্যান এবং পিয়ারসনের মধ্যে একটির মধ্যে চয়ন করতে বলা হলে, বিতরণ মুক্ত বিকল্পের পক্ষে মূল্যবান অর্থাত্ স্পিয়ারম্যানের পদ্ধতির পক্ষে প্রয়োজন।
পূর্বে ..
স্পিয়ারম্যানের পারস্পরিক সম্পর্ক একটি র্যাঙ্ক ভিত্তিক সম্পর্ক সম্পর্কিত পরিমাপ; এটি প্যারাম্যাট্রিক নয় এবং এটি স্বাভাবিকতার অনুমানের উপর নির্ভর করে না।
পিয়ারসনের পারস্পরিক সম্পর্কের জন্য নমুনা বিতরণটি স্বাভাবিকতা ধরে নেয়; বিশেষত এর অর্থ হ'ল আপনি এটি গণনা করতে পারলেও তাৎপর্য পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্তগুলি যথাযথ হতে পারে না।
রব মন্তব্যগুলিতে যেমন উল্লেখ করেছেন, বড় নমুনা সহ এটি কোনও সমস্যা নয়। যদিও ছোট্ট নমুনাগুলি সহ, যেখানে স্বাভাবিকতা লঙ্ঘিত হয়, স্পিয়ারম্যানের পারস্পরিক সম্পর্ককে অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত।
মন্তব্যগুলি এবং উত্তরগুলি সম্পর্কে হালনাগাদ করা আপডেটটি আমার কাছে মনে হচ্ছে এটি সাধারণ নন-প্যারাম্যাট্রিক বনাম প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার বিতর্কে উত্সাহ দেয়। সাহিত্যের বেশিরভাগ অংশ যেমন বায়োস্ট্যাটাস্টিকস বড় আকারের নমুনাগুলি নিয়ে কাজ করে না। আমি সাধারণত অ্যাসিম্পটিকসের উপর নির্ভর করে অশ্বারোহী নই। সম্ভবত এটি এক্ষেত্রে ন্যায়সঙ্গত, তবে তা আমার কাছে সহজেই স্পষ্ট নয়।