প্রভাব আকারের একটি সাধারণ সংজ্ঞা আছে?


10

effect-sizeট্যাগ কোন উইকি হয়েছে। প্রভাব আকার সম্পর্কে উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা একটি সুনির্দিষ্ট সাধারণ সংজ্ঞা প্রদান করে না। এবং আমি প্রভাবের আকারের কোনও সাধারণ সংজ্ঞা কখনও দেখিনি । তবে এটির মতো কিছু আলোচনা পড়ার সময় আমি এই ধারণাটির মধ্যে আছি যে লোকেরা স্ট্যাটিস্টিকাল টেস্টের প্রসঙ্গে প্রভাবের আকারের একটি সাধারণ ধারণা রাখে । আমি ইতিমধ্যে দেখেছি যে প্রমিত মানের একটি সাধারণ মডেল for পাশাপাশি প্রভাবযুক্ত মান হিসাবে চিহ্নিত করা হয়এন ( μ , σ 2 ) θ = ( μ 1 - μ 2 ) / σθ=μ/σN(μ,σ2)θ=(μ1μ2)/σ"দুটি গাউসিয়ান অর্থ" মডেলের জন্য। তবে সাধারণ সংজ্ঞা কেমন? উপরোক্ত দুটি উদাহরণের দ্বারা ভাগ করা আকর্ষণীয় সম্পত্তি হ'ল, যতদূর আমি দেখতে পাচ্ছি, শক্তিটি কেবলমাত্র মাধ্যমে পরামিতিগুলির উপর নির্ভর করে এবং| θ |θ|θ|যখন আমরা প্রথম ক্ষেত্রে এবং দ্বিতীয় ক্ষেত্রে the এর সাধারণ পরীক্ষা বিবেচনা করি । এইচ 0 : { μ 1 = μ 2 }H0:{μ=0}H0:{μ1=μ2}

এই সম্পত্তিটি কি প্রভাব আকারের ধারণার পিছনে অন্তর্নিহিত ধারণা? এর অর্থ এই হবে যে এফেক্টের আকারটি এক থেকে এক এক রূপান্তর পর্যন্ত সংজ্ঞায়িত হয়? নাকি এর চেয়ে আরও নিখুঁত সাধারণ সংজ্ঞা আছে?


+1, দুর্দান্ত প্রশ্ন। প্রভাবের আকার সম্পর্কে ভাবার একটি উপায় হ'ল পি-মানগুলি একই সাথে প্রস্থ এবং এনকে পরিমাপ করে, সুতরাং ইএস পি থেকে ডিকপলড হয় (এটি অবশ্য বেশ আলগা, যদিও)।
গুং - মনিকা পুনরায়

কিছু নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে প্রভাবের আকারটি কেবল পিন করা সহজ। একটি দ্বি-নমুনা পরীক্ষার মাধ্যমে, প্রভাব আকারের ধারণাটি সহজ। তবে তৃতীয় নমুনা যুক্ত করুন এবং এটি কম স্পষ্ট হয়ে উঠবে (যদি আপনি আনোভা করেন তবে আপনি এটি ভিন্নতার ক্ষেত্রে লিখতে পারেন)। কিছু পরীক্ষার জন্য, এটি "যাই হোক না কেন এই পরীক্ষার পরিসংখ্যানগুলি পরিমাপ করে" এর চেয়ে বেশি স্পষ্ট কিছুতেই সেদ্ধ হয়।
গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

দুর্দান্ত প্রশ্নও! +1
টিম

@ গ্লেেন_বি যে কোনও গাউসীয় রৈখিক মডেলটির জন্য টেষ্টের শক্তি হ'ল ননেন্দ্রিয়তার প্যারামিটারের ক্রমবর্ধমান কাজ (আমার উত্তরের দ্বিতীয় অংশটি এখানে stats.stackexchange.com/a/59428/8402 দেখুন )। এটি করছে। F(αi2)/σ2
স্টাফেন লরেন্ট

1
@ Glen_b আমার কাছে মৌলিক উত্তরের বিরুদ্ধে কিছুই নেই! কোন মন্তব্য স্বাগত জানানো হয়। ধন্যবাদ।
স্টাফেন লরেন্ট

উত্তর:


5

আমি মনে করি না যে এখানে একটি সাধারণ এবং সুনির্দিষ্ট উত্তর থাকতে পারে। সাধারণ উত্তরগুলি হতে পারে যা আলগা এবং নির্দিষ্ট উত্তরগুলি সুনির্দিষ্ট।

সর্বাধিক সাধারণত (এবং সবচেয়ে আলগাভাবে) একটি প্রভাব আকার কিছু বড় সম্পর্ক বা পার্থক্য কত বড় তার একটি পরিসংখ্যান পরিমাপ।

রিগ্রেশন টাইপ সমস্যাগুলিতে, এক ধরণের এফেক্ট সাইজ এমন একটি পরিমাপ যা নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের বৈকল্পিকটি মডেলটির দ্বারা কত পরিমাণে দায়ী। তবে, এটি ওএলএস-এর প্রতিরোধে কেবল স্পষ্টভাবে জবাবদিহিযোগ্য (এএফআইকে) - । অন্যান্য প্রতিরোধের জন্য "সিউডো- " ব্যবস্থা রয়েছে। পৃথক স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলির জন্য এফেক্ট আকারের ব্যবস্থাও রয়েছে - এগুলি হল প্যারামিটারের অনুমান (এবং সেগুলির রূপান্তর)।আর2আর2

একটি টি-টেস্টে, একটি ভাল প্রভাবের আকারটি হ'ল উপায়গুলির মানকৃত পার্থক্য (এটি আনোভাতেও কাজ করে, এবং যদি আমরা স্বতন্ত্র বৈকল্পিকগুলির নির্দিষ্ট মানগুলি বেছে নিই তবে রিগ্রেশনটিতে কাজ করতে পারে)

ইত্যাদি।

বিষয়টিতে পুরো বই রয়েছে; আমার একটি ছিল, আমি বিশ্বাস করি যে এলিস এটির একটি আপডেট সংস্করণ (শিরোনামটি পরিচিত শোনায়)


ওহে পিটার. কেন আপনি কি বল প্রমিত পার্থক্য একটি হল ভাল জন্য পছন্দের -test? কারণ সম্পত্তি আমি নির্দিষ্ট এর এটি হল: ক্ষমতা পরামিতি উপর নির্ভর করে , , শুধুমাত্র মাধ্যমে এবং একটি ক্রমবর্ধমান ফাংশন। t μ 1 μ 2 σ θ | θ |θটিμ1μ2σθ|θ|
স্টাফেন লরেন্ট

হাই @ স্টাফেনলরেন্ট, হ্যাঁ, এটি এটিকে রাখার আরও একটি আনুষ্ঠানিক উপায়। অথবা, আপনি বলতে পারেন যে পার্থক্যটি বড় হওয়ার সাথে সাথে এটি বড় হয়, তবে স্কেলিং দ্বারা প্রভাবিত হয় না।
পিটার Flom
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.