আমি এই অঞ্চলে খুব নতুন এবং আনোভা টেবিলের ফলাফলের ভিত্তিতে নাল অনুমানটি প্রত্যাখ্যান করার ধারণাটি বুঝতে অসুবিধা করছি।
গণনা করা F এবং সমালোচনামূলক মান কীভাবে পি-মানের সাথে সম্পর্কিত?
এবং যদি গণনা করা এফ 1 এর চেয়ে বেশি হয় তবে এটি কি সর্বদা ইঙ্গিত দেয় যে নাল অনুমানটি বাতিল করা উচিত, এমনকি যদি পি-মানটি আলফার চেয়ে কম থাকে?
দুঃখিত যদি এই প্রশ্নগুলি আমার অজ্ঞতার লক্ষণ হয় তবে আমি 57 বছর বয়সী এবং 35 বছরের অনুপস্থিতির পরে স্কুলে ফিরে আসছি! কোন সাহায্যের জন্য ধন্যবাদ।
উত্তর:
আপনার যদি 2 জন বন্ধু থাকে তবে দু'জনেই বিতর্ক করছেন যা নিয়ে কাজ / স্কুল থেকে দূরে থাকেন about আপনি বিতর্ক নিষ্পত্তি করার প্রস্তাব দিচ্ছেন এবং বাড়ি এবং কাজের মধ্যে তাদের কত দূর যেতে হবে তা পরিমাপ করতে তাদের জিজ্ঞাসা করুন। তারা উভয়ই আপনাকে ফিরে রিপোর্ট করে তবে মাইলের মধ্যে একটি রিপোর্ট এবং অন্য রিপোর্টগুলি কিলোমিটারে, সুতরাং আপনি 2 সংখ্যা সরাসরি তুলনা করতে পারবেন না। আপনি মাইল মাইল কিলোমিটার বা কিলোমিটারকে মাইল রূপান্তর করতে এবং তুলনা করতে পারেন, আপনি যে রূপান্তরটি গুরুত্বপূর্ণ তা নয়, আপনি যেভাবেই একই সিদ্ধান্তে আসবেন।
এটি পরীক্ষার পরিসংখ্যানগুলির সাথে সমান, আপনি নিজের আলফা মানটিকে এফ-স্ট্যাটিস্টিকের সাথে তুলনা করতে পারবেন না হয় আপনাকে আলফাটিকে একটি সমালোচনামূলক মান হিসাবে রূপান্তর করতে হবে এবং এফ-পরিসংখ্যানকে সমালোচনামূলক মানের সাথে তুলনা করতে হবে বা আপনার এফ-পরিসংখ্যানকে একটি পিতে রূপান্তর করতে হবে -টি মূল্যায়ন করুন এবং আল-এর সাথে পি-মানটি তুলনা করুন।
আলফা সময়ের আগে বাছাই করা হয় (কম্পিউটারগুলি আপনি অন্যথায় সেট না করলে প্রায়শই 0.05 তে ডিফল্ট হয়ে থাকে) এবং যদি সত্য হয় তবে নাল অনুমানটি মিথ্যাভাবে প্রত্যাখ্যান করার জন্য আপনার ইচ্ছাকে প্রতিনিধিত্ব করে (টাইপ আই ত্রুটি)। এফ-পরিসংখ্যানগুলি ডেটা থেকে গণনা করা হয় এবং উপস্থার মধ্যে পরিবর্তনশীলতা যে সম্ভাবনার চেয়ে বেশি প্রত্যাশার চেয়ে বেশি ছিল তা উপস্থাপন করে। সমালোচনামূলক মানের চেয়ে কোনও এফ-স্ট্যাটিস্টিক আলফার চেয়ে পি-মানের সমান এবং উভয়ের অর্থ আপনি নাল অনুমানকে প্রত্যাখ্যান করেন।
আমরা এফ-পরিসংখ্যানকে 1 এর সাথে তুলনা করি না কারণ এটি কেবল সুযোগের কারণে 1 টির বেশি হতে পারে, এটি তখনই গুরুত্বপূর্ণ যখন আমরা যে সমালোচনামূলক মানের চেয়ে বেশি বলি যে এটি বলে যে এটি সম্ভাবনার কারণে হওয়ার সম্ভাবনা নেই এবং বরং প্রত্যাখ্যান করবে নাল অনুমান।
আমি যে ক্লাসগুলি শিখিয়েছি সেগুলিতে আমি জানতে পেরেছি যে শিক্ষার্থীরা অন্যদের মতো তত কম নয় এবং বেশ কিছুক্ষণ কাজ করার পরে স্কুলে ফিরে আসছে তারা প্রায়শই সেরা প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে এবং উত্তরগুলির সাথে তারা কী করতে পারে সে সম্পর্কে আরও আগ্রহী ( এটি পরীক্ষায় থাকলে কেবল উদ্বিগ্ন হওয়ার চেয়ে) তাই জিজ্ঞাসা করতে ভয় পাবেন না।
সুতরাং সংক্ষেপে, যখন আপনার p মানটি আপনার আলফা স্তরের চেয়ে ছোট হয় তখন নালটিকে প্রত্যাখ্যান করুন। আপনার সমালোচক এফ মানটি আপনার এফ মানের চেয়ে ছোট হলে আপনাকে নালও প্রত্যাখ্যান করতে হবে, আপনার নাল অনুমানও বাতিল করতে হবে your ফলগুলি নালকে প্রত্যাখ্যান করার জন্য যথেষ্ট পরিমাণে তাত্পর্যপূর্ণ কিনা তা স্থির করার ক্ষেত্রে পি মান সহ সর্বদা ব্যবহার করা উচিত হাইপোথিসিস। যদি আপনি একটি বড় এফ মান পান তবে এর অর্থ হল কিছু তাৎপর্যপূর্ণ, অন্যদিকে একটি ছোট পি মান মানে আপনার সমস্ত ফলাফল তাৎপর্যপূর্ণ। এফ পরিসংখ্যান কেবল সমস্ত ভেরিয়েবলের যৌথ প্রভাবকে এক সাথে তুলনা করে। এটিকে সহজভাবে বলতে গেলে, কেবলমাত্র যদি আপনার আলফা স্তরটি আপনার পি মানের থেকে বেশি হয় তবে নাল অনুমানকে বাতিল করুন।
সূত্র: http://www.statisticshowto.com/f-value-one-way-anova-reject-null-hypotheses/
আপনার প্রস্তাবিত পোস্টটি আমি পড়েছিলাম তবে আমি অনুভব করেছি যে এটির একটি সমস্যা হয়েছে এবং আমি এখনও বুঝতে পারি না। আমি এর বিষয়বস্তু ক্যাপচার করেছি এবং একটি চিত্র নমুনা হিসাবে সংযুক্ত। আপনি এটি পরিষ্কারভাবে ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করতে পারেন?
