আমি কি সাধারণভাবে বিতরণ করা ডিভি-র জন্য আওভা ফলাফলগুলিতে বিশ্বাস রাখতে পারি?

Question

আমি বারবার ব্যবস্থা আনোভা নিয়ে একটি পরীক্ষা বিশ্লেষণ করেছি। আনোভা হল একটি 3x2x2x2x3 যা 2 টির মধ্যে বিষয়যুক্ত কারণ এবং 3 এর মধ্যে রয়েছে (এন = 189)। ত্রুটি হার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল। ত্রুটি হারের বিতরণে স্কু থাকে 3.64 এবং একটি কুর্তোসিস 15.75। স্কিউ এবং কুরটোসিস ত্রুটি হারের 90% এর ফলাফল মানে 0 হওয়া। এখানে স্বাভাবিকতা পরীক্ষায় আগের থ্রেডগুলির কিছু পড়তে আমার একটু বিভ্রান্তি হয়েছে। আমি ভেবেছিলাম যে আপনার যদি এমন ডেটা থাকে যা সাধারণত বিতরণ করা হয় নি তবে এটি সম্ভব হলে এটি রূপান্তর করা আপনার পক্ষে সবচেয়ে ভাল আগ্রহী, তবে মনে হয় যে অনেক লোক মনে করেন যে কোনও আনোভা বা একটি টি-টেস্টের সাথে অ-সাধারণ ডেটা বিশ্লেষণ গ্রহণযোগ্য। আমি কি আনোয়ার ফলাফলগুলিতে বিশ্বাস রাখতে পারি?

(এফওয়াইআই), ভবিষ্যতে আমি দ্বিপদী বিতরণ সহ মিশ্র-মডেলগুলির সাথে আর-তে এই ধরণের ডেটা বিশ্লেষণের লক্ষ্য নিয়েছি)

Comments

আপনি কি এই থ্রেডগুলির সাথে কিছু যুক্ত করতে পারেন? আমার অন্ত্র প্রবৃত্তি হ'ল "NOOO No No No", তবে আমি খুব কমই একজন বিশেষজ্ঞ এবং সেই যুক্তিগুলির কয়েকটি পড়তে আগ্রহী হব।

— ম্যাট পার্কার

আপনি নিশ্চিত যে এই জাতীয় ডেটা দিয়ে এফ ডিস্ট্রিবিউশন থেকে প্রাপ্ত কোনও পি-মানগুলিকে বিশ্বাস করতে পারবেন না!

— হোয়াট

অনেকে এএনওওয়ার দৃ rob়তাটিকে অ-সাধারণ ডেটা সহ এটি ব্যবহার করার ন্যায্যতা হিসাবে উল্লেখ করেন। আইএমএইচও, দৃust়তা কোনও পরীক্ষার সাধারণ বৈশিষ্ট্য নয়, তবে আপনাকে অবশ্যই একটি ক) বলতে হবে যে এর বিরুদ্ধে অনুমানের লঙ্ঘন একটি পরীক্ষা দৃ rob় (স্বাভাবিকতা, গোলকত্ব, ...), খ) এই লঙ্ঘনের কোন ডিগ্রী নেই? প্রভাব, গ) দৃust়তা প্রদর্শনের জন্য পরীক্ষার জন্য প্রয়োজনীয় পূর্বশর্তগুলি কী (বড় এবং সমান কোষের আকার ...)। আপনার বিভক্ত-প্লটের নকশায় আমি কাউকে গোলকত্ব এবং সমবায় ম্যাট্রিক্সের সাম্যতার সুনির্দিষ্ট অনুমানগুলি বলতে চাই state এটি ইতিমধ্যে 2-ফ্যাক্টরিয়াল মামলায় উদ্বেগজনক।

— কারাকাল

@ ম্যাট এটি 90% অবশিষ্টাংশের শূন্য বলে মনে হচ্ছে। যদি এটি হয় তবে কোনও রূপান্তরই অবশিষ্টাংশকে স্বাভাবিকের কাছাকাছি করে তুলবে না। সিমুলেশন অধ্যয়ন থেকে দেখা গেছে যে এফ-টেস্ট থেকে পি-মানগুলি স্বাভাবিকতা থেকে বিচ্যুত হওয়ার জন্য অত্যন্ত সংবেদনশীল। (আপনার ক্ষেত্রে এটি সম্ভবত সম্ভবত এফ-টেস্টের কিছু ডিনোমিনেটর শূন্য হবে: জিনিসগুলি কতটা ভুল হতে পারে তার একটি তীক্ষ্ণ সূচক)) আপনার আলাদা পদ্ধতির প্রয়োজন। কী করা উচিত তার উপর নির্ভর করে এতগুলি অবশিষ্টাংশ শূন্য কেন । পরিমাপে পর্যাপ্ত নির্ভুলতার অভাব?

— শুক্র

@ ম্যাট যা আপনার ডেটা গণনা হিসাবে ধরে নিচ্ছেন এটি আরও উপযুক্ত বলে মনে হচ্ছে। আরেকটি আকর্ষণীয় বিবেচনা হ'ল একটি শূন্য বর্ধিত নেতিবাচক দ্বিপদী প্রতিক্রিয়া ( ats.ucla.edu/stat/r/dae/zinbreg.htm )।

— হোবল

Answer 1

অন্যান্য প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার মতো, বৈকল্পিক বিশ্লেষণ ধরে নেওয়া হয় যে ডেটাগুলি সাধারণ বিতরণে ফিট করে। যদি আপনার পরিমাপের পরিবর্তনশীলটি সাধারণত বিতরণ না করা হয়, আপনি যদি কোনও আনোভা বা অন্য পরীক্ষার সাথে ডেটা বিশ্লেষণ করেন যা স্বাভাবিকতা অনুমান করে তবে কোনও মিথ্যা ইতিবাচক ফলাফলের সম্ভাবনা বাড়িয়ে তুলতে পারেন। ভাগ্যক্রমে, একটি আনোভা স্বাভাবিকতা থেকে মাঝারি বিচ্যুতির জন্য খুব সংবেদনশীল নয়; সিমুলেশন অধ্যয়ন, বিভিন্ন অ-সাধারণ বিতরণ ব্যবহার করে প্রমাণিত হয়েছে যে অনুমানের এই লঙ্ঘনের ফলে মিথ্যা পজিটিভ হার খুব বেশি প্রভাবিত হয় না (গ্লাস এট আল। 1972, হারওল এট আল। 1992, লিক্স এট আল। 1996)। কারণ আপনি যখন কোনও জনসংখ্যার কাছ থেকে প্রচুর পরিমাণে এলোমেলো নমুনা নেন, তখন জনসংখ্যার স্বাভাবিক না হলেও samples নমুনাগুলির মাধ্যমগুলি প্রায় সাধারণভাবে বিতরণ করা হয়।

সাধারণ বিতরণে সেট করা কোনও ডেটার সদ্ব্যবহারের পরীক্ষা করা সম্ভব। আমি আপনাকে এটি করার পরামর্শ দিচ্ছি না, কারণ অনেকগুলি ডেটা সেট যা উল্লেখযোগ্যভাবে অ-স্বাভাবিক, কোনও আনোভার পক্ষে উপযুক্ত।

পরিবর্তে, আপনার কাছে যদি যথেষ্ট পরিমাণে ডেটা সেট থাকে তবে আমি আপনাকে কেবল ফ্রিকোয়েন্সি হিস্টোগ্রামটি দেখানোর পরামর্শ দিই। যদি এটি কম বেশি বা কম স্বাভাবিক দেখায়, এগিয়ে যান এবং একটি anova সম্পাদন করুন। উপরের সালফেট ডেটার মতো এটি যদি একটি সাধারণ বিতরণকে একদিকে ঠেলে দেওয়া মনে হয় তবে আপনার বিভিন্ন ডেটা ট্রান্সফর্মেশনগুলি চেষ্টা করে দেখতে হবে এবং এর মধ্যে কোনওটি হিস্টোগ্রামকে আরও সাধারণ দেখায় কিনা। যদি এটি কাজ না করে এবং ডেটা এখনও তীব্রভাবে অ-সাধারণ দেখায়, তবে সম্ভবত কোনও অ্যানোভা ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করা ঠিক আছে। তবে আপনি এটি কোনও প্যারামিমেট্রিক পরীক্ষা ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করতে চাইতে পারেন। প্রায় প্রতিটি প্যারাম্যাট্রিক স্ট্যাটিস্টিকাল পরীক্ষায় একটি প্যারাম্যাট্রিক অ-বিকল্প থাকে যেমন একতরফা আনোয়ার পরিবর্তে ক্রুসাল – ওয়ালিস পরীক্ষা, উইলকক্সন একটি জোড়যুক্ত টেস্টের পরিবর্তে র‌্যাঙ্ক টেস্টে স্বাক্ষরিত এবং লিনিয়ার রিগ্রেশনের পরিবর্তে স্পিয়ারম্যান র‌্যাঙ্ক পারস্পরিক সম্পর্ক। এই নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষাগুলি ধরে নেয় না যে ডেটা সাধারণ বিতরণে ফিট করে। তারা ধরে নিচ্ছে যে বিভিন্ন গ্রুপের ডেটাগুলির একে অপরের সমান বন্টন রয়েছে; যদি বিভিন্ন গোষ্ঠীর বিভিন্ন আকারের বিতরণ থাকে (উদাহরণস্বরূপ, একজনকে বাম দিকে স্কু করা হয়, অন্যকে ডান দিকে স্কিউ করা হয়), একটি প্যারামিমেট্রিক পরীক্ষাটি প্যারামেট্রিকের চেয়ে ভাল আর কিছু নাও হতে পারে।

তথ্যসূত্র

1. গ্লাস, জিভি, পিডি পেকহ্যাম এবং জেআর স্যান্ডার্স। 1972. অনুমানগুলি পূরণ করতে ব্যর্থতার পরিণতিগুলি অন্তর্নিহিত স্থিতিশীল প্রভাবগুলির বৈকল্পিকতা এবং covariance বিশ্লেষণ করে। রেভ। রেস। 42: 237-288।
2. হারওয়েল, এমআর, এএন রুবিনস্টাইন, ডাব্লু এস হেইস এবং সিসি ওল্ডস। 1992. সংক্ষেপে মন্টি কার্লো পদ্ধতিগত গবেষণায় ফলাফল: এক এবং দ্বি-ফ্যাক্টর স্থির প্রভাব অ্যানোভা ক্ষেত্রে। জে এডুকেশন তাত্ক্ষণিকবাজার। 17: 315-339।
3. লিক্স, এলএম, জেসি কেসেলম্যান এবং এইচজে কেসেলম্যান। 1996. অনুমান লঙ্ঘনের ফলাফল পুনর্বিবেচিত: বৈকল্পিক এফ পরীক্ষার একমুখী বিশ্লেষণের বিকল্পগুলির একটি পরিমাণগত পর্যালোচনা। রেভ। রেস। 66: 579-619।

Comments

আমি কেবল এখানে আমার অজ্ঞতা প্রদর্শন করছি, কিন্তু আনোভা-র অনুমানটি কি অবশিষ্টাংশগুলি স্বাভাবিক? সেক্ষেত্রে পরিবর্তনশীল নিজেই অ-স্বাভাবিক কিনা, যতক্ষণ না বাকী অংশগুলি প্যাটার্নে ফিট থাকে ততক্ষণ তা আসলেই কিছু যায় আসে না।

— richiemorrisroe

সম্ভবত প্রশ্নটি সম্পাদিত হয়েছে তবে কেন আমি উত্তর বুঝতে পারি না কেন এই উত্তরটি আপভোট এবং গ্রহণ করা হয়েছে। এটি শালীন সাধারণ পরামর্শ, তবে "স্কিউ এবং কুর্তোসিস এর ত্রুটি হারের 90% ফলাফলের ফলে 0" হওয়া এই ফলাফলের বিশেষ কোনও ক্ষেত্রে কিছুই করার নেই। এক্ষেত্রে উত্তরটি না, না এবং না হওয়া উচিত।

— এরিক

Answer 2

বিশেষত ডিভি হিসাবে ত্রুটির হার সম্পর্কিত, ডিকসন (২০০৮) খুব জোরালোভাবে দেখিয়েছে যে আনোভা মাধ্যমে নাল অনুমানের পরীক্ষার ফলে উভয়ই বর্ধিত মিথ্যা অ্যালার্মের হার (যখন তারা প্রভাবশালী না হয়ে থাকে তখন "উল্লেখযোগ্য") এবং মিস রেট বৃদ্ধি পেয়েছে (আসল প্রভাবগুলি হারিয়েছে)। তিনি আরও দেখান যে মিক্সড এফেক্টস মডেলিং, দ্বি দ্বি বিতরণ ত্রুটি উল্লেখ করে হারের তথ্য বিশ্লেষণের জন্য আরও উপযুক্ত পন্থা।

Answer 3

আপনি আপনার আনোভা তেমন স্কিউ এবং বিপুল সংখ্যক 0 এর মাধ্যমে বিশ্বাস করতে পারবেন না। আরও উপযুক্ত পদ্ধতি হ'ল আপনার ডিভি হিসাবে বহু ত্রুটি ব্যবহার করা (এটি আপনার ডিভি কে গণনা ডেটাতে পরিণত করা) এবং একটি পোইসন বিশ্লেষণ করা। এই পদ্ধতির জন্য একটি মিশ্র প্রভাব বিশ্লেষণ ব্যবহার করা এবং ত্রুটি বিতরণ পরিবারকে পোইসন হিসাবে নির্দিষ্ট করা প্রয়োজন। ডিক্সন (2008) * নিবন্ধ মাইক লরেন্স উল্লেখ আর কিন্তু দ্বিপদ ফলাফল সঙ্গে মিশিয়ে প্রভাব বিশ্লেষণ ব্যবহার করে। আমি আমার বেশিরভাগ পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থার বিশ্লেষণ বিশ্লেষণের জন্য সম্পূর্ণরূপে আরে চলে গিয়েছি কারণ আমার ফলাফলের অনেকগুলি পরিবর্তনশীল দ্বিপদী। উপযুক্ত আর প্যাকেজটি হ'ল lme4।

$*$

Answer 4

জুয়ান প্রচুর প্রস্তাব দিয়েছে, যদিও আমি অন্যকে প্রতিধ্বনিত করব এবং পুনরাবৃত্তি করব যে সর্বোত্তম নির্ভুলতার জন্য ভেরিয়েবলগুলি যতক্ষণ না তাদের অবশিষ্টাংশগুলি অসাধারণ হতে পারে। এছাড়াও, একটি সরলীকৃত এবং কিছুটা বেশি কাঠামোগত উত্তর (একটি টীকাযুক্ত ফ্লো চার্টের মাধ্যমে) ইয়েলোব্রাইকস্ট্যাটস.কম এ উপলব্ধ ।

Comments

দুঃখিত, তবে আমার কাছ থেকে এটি সাধারণভাবে সত্য, তবে আমাদের যদি শূন্যের মূল্যস্ফীতি থাকে তবে অবশিষ্টাংশগুলি হবে না। আমি মনে করি উত্তরগুলি কেবল সাধারণতাগুলিকে আবৃত করা উচিত নয় তবে নির্দিষ্ট সমস্যাটি সমাধান করা উচিত।

— এরিক

Answer 5

সিলিং এর প্রভাবগুলি এখানে সমস্যা। একটি প্যারামিমেট্রিক পরীক্ষাটি আপনার নিরাপদ বাজি, যদিও এনওএওয়ালারা বড় আকারের হয় তবে স্বাভাবিকতার এই লঙ্ঘনের পক্ষে দৃ to় হয়। সাধারণত লোকেরা এটি পরীক্ষা করার জন্য কেবল একটি হিস্টোগ্রাম ব্যবহার করে তবে সমস্যাটি যদি অবশিষ্টাংশের সাথে থাকে তবে এটি এর চেয়ে বেশি অগ্রসর হতে পারে। এছাড়াও এটি আপনার ফলাফলগুলিকে কীভাবে প্রভাবিত করে তা মনে রাখবেন (এটি কেবল তা করে না)। প্যালান্ট (2007) সম্ভবত এটি বলবে এটি আপনার টাইপ ওয়ান ত্রুটির সম্ভাবনা বাড়িয়ে তোলে, তাই আপনি যদি নিজের সমালোচনামূলক আলফা হ্রাস করেন তবে তা প্রশমিত করুন।