একমুখী আনোভা অসম বৈকল্পিকের বিকল্প


13

আমি সমান আকারের তিনটি গোষ্ঠীর মধ্যে অর্থের তুলনা করতে চাই (সমান নমুনার আকার ছোট, 21)। প্রতিটি গ্রুপ মাধ্যম হয় স্বাভাবিকভাবে বিতরণ, কিন্তু তাদের ভেরিয়ানস অসম (Levene এর মাধ্যমে পরীক্ষিত) হয়। একটি রূপান্তর কি এই পরিস্থিতিতে সেরা রুট? আমি আগে অন্য কিছু বিবেচনা করা উচিত?


1
অসম বৈকল্পিকতা সত্ত্বেও আপনি যদি এনোভা করেন তবে কী হবে?
বেহাকাদ

2
ফলাফল উল্লেখযোগ্য। তবে আমি আমার ব্যাখ্যায় বিশেষত সতর্ক রয়েছি, যখন কোনওটির অস্তিত্ব নেই তখন ভুল উপায়ে তাত্পর্যপূর্ণভাবে পার্থক্যের প্রতিবেদন করার সুযোগের কারণে। আমি যেমন বুঝতে পেরেছি, জনসংখ্যার বৈকল্পিকগুলি একে অপরের থেকে খুব আলাদা হলে একটি উল্লেখযোগ্য ফলাফলের সেই সম্ভাবনা বেশি। এই তথ্যগুলির ক্ষেত্রে, জনসংখ্যার একটির মধ্যে একটি বৈকল্পিকতা রয়েছে যা অন্য দুটি হিসাবে প্রায় অর্ধেক বড় large
ডায়ানা ই

5
এটি বৈকল্পিকতার মধ্যে বিশাল পার্থক্য নয় এবং যদি আপনার নমুনার আকারগুলি সমান হয় তবে তাতে কিছু আসে যায় না।
জেরেমি মাইলস

9
এটি বলার দরকার নেই, তবে অসম বৈচিত্রগুলি নিজস্বভাবে আকর্ষণীয় কিছু হতে পারে এবং উপায়ে তুলনা করার চেষ্টা করার সময় কেবল উপদ্রব নয়।
Scortchi - পুনর্বহাল মনিকা

উত্তর:


23

@ জেরেমি মাইলস ঠিক আছে প্রথমত, আঙ্গুলের একটি নিয়ম রয়েছে যে এএনওওএ যতক্ষণ না সবচেয়ে বড় বৈকল্পিক 4 বছরের চেয়ে ছোটতম বৈকল্পিক না হয় ততক্ষণ তারতম্যের ভিন্নতার পক্ষে দৃ rob়। তদ্ব্যতীত, ভিন্নতার ভিন্ন ভিন্নতার সাধারণ প্রভাব হ'ল আনোভা কম দক্ষ করা। অর্থাৎ, আপনার শক্তি কম হবে। যেহেতু আপনার কোনও উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে, তাই এখানে উদ্বিগ্ন হওয়ার কম কারণ নেই।

হালনাগাদ:


1
ধন্যবাদ - আপনার উল্লিখিত থাম্বের বিধি সম্পর্কে আমি অবগত ছিলাম না। খুব উপকারী.
ডায়ানা ই

1
@ জেরেমি মাইলস এর উত্তরের বিষয়টি হ'ল নমুনা আকারের সমতা।
স্টাফেন লরেন্ট

দুর্দান্ত উত্তর। আপনার কি থাম্ব বিধি জন্য একটি রেফারেন্স আছে? আপনাকে ধন্যবাদ
জে.কন

@ জে.কন, না। আপনি এটি একটি পরিচিতিযুক্ত প্রয়োগ পরিসংখ্যান বইতে খুঁজে পেতে পারেন। এটি কোনও আনুষ্ঠানিক জিনিস নয়।
গুং - মনিকা পুনরায়

"প্রথমে, আঙ্গুলের একটি নিয়ম রয়েছে যে এএনওওএ যতক্ষণ না সবচেয়ে বড় বৈকল্পিক 4 বছরের চেয়ে ছোটতম বৈকল্পিক সঠিক নয় ততক্ষণ ভিন্নতার বৈচিত্র্য শক্তিশালী" " ব্লাঙ্কা (2017) এর মতে, থাম্বের নিয়ম হল 1.5 এর উপরে ভেরিয়েন্স রেশিও (ভিআর) এফ-টেস্ট ডাব্লু / অসম নমুনা আকারের দৃ of়তার জন্য হুমকি হিসাবে বিবেচিত হতে পারে। সুতরাং, আনোভা ব্যবহার গুরুতর সতর্কতার সাথে নেওয়া উচিত। আনোভা ডাব্লু / ভারসাম্যহীন নমুনা আকারের অনেকগুলি সম্ভাব্য বিকল্প রয়েছে যেমন: কুরসাল-ওয়ালিস পরীক্ষা, ওয়েলচ আনোভা..সূত্র: link.springer.com/article/10.3758/s13428-017-0918-2
সাইমন

8

(1) " প্রতিটি গোষ্ঠীর মাধ্যমগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয় " - আপনি কীসের ভিত্তিতে এইরকম দৃ as় বক্তব্য রাখতে পারেন?

(২) আপনার বৈকল্পিক পার্থক্যটি খুব ছোট মনে হচ্ছে, এবং যদি নমুনার আকারগুলি প্রায় সমান হয় তবে অন্যরা যেমন উল্লেখ করেছে, তেমন উদ্বেগের কারণ হতে পারে,

(৩) ওয়েল-টাইপ অ্যাডজাস্টমেন্ট * স্বাধীনতার ডিগ্রির জন্য অ্যানোভা-তে যেমন দ্বি-নমুনা টি-টেস্ট রয়েছে; এবং ঠিক যেমন দুটি নমুনা টি-টেস্টে তাদের ব্যবহারের মতো, অবশ্যই অবশ্যই এগুলি ব্যবহার না করার খুব কম কারণ রয়েছে। আসলে, আর এর oneway.testফাংশনটি এটি ডিফল্টরূপে করে।

* বিএল ওয়েলচ (১৯৫১), বেশ কয়েকটি গড় মানের সাথে তুলনা করার ক্ষেত্রে: একটি বিকল্প পদ্ধতি
বায়োমেট্রিক, 38 , 330–336।


2

আমি বায়েশিয়ান আনোভা নিয়োগের পরামর্শ দিচ্ছি, যা বিভিন্ন গ্রুপগুলিতে প্রয়োজনীয়তাগুলি একই রকম বলে ধরে নিচ্ছে না। জন কে Kruschke একটি চমৎকার উদাহরণ করেছে, এখানে উপলব্ধ: http://doingbayesiandataanalysis.blogspot.mx/2011/04/anova-with-non-homogeneous-variances.html


3
@ লুইস, সাইটে আপনাকে স্বাগতম। সাধারণভাবে, আমরা উত্তরগুলি সম্পর্কে সতর্ক থাকি যা মূলত বাহ্যিক উত্সের লিঙ্কগুলির সমন্বয়ে গঠিত, কারণ লিংক্রোট ইন্টারনেটে এত সাধারণ। আপনি কি এই ধারণাটি এবং এখানে সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলি সহ প্রসারিত করতে চান?
গুং - মনিকা পুনরায়
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.