লেভেনেস বা বার্টলেট পরীক্ষা দ্বারা উত্পাদিত পি-মানগুলির ব্যাখ্যার একত্রিত করার জন্য

Question

আমি আনোভা'র বৈকল্পিকত্বের একজাতীয়ত্ব গ্রহণের লঙ্ঘন করছি না তা যাচাই করার জন্য আমি আমার একটি পরীক্ষার মাধ্যমে ডেটা গ্রুপের উপর লেভেনস এবং বার্টলেট পরীক্ষা চালিয়েছি। আমি আপনাকে বলছি যে আমি কোনও ভুল অনুমান করছি না তা আপনার সাথে পরীক্ষা করতে চাই, যদি আপনি কিছু মনে করেন না: ডি

এই পরীক্ষাগুলির মধ্য দিয়ে উভয়ই যে পি-মানটি দিয়েছিল তা হ'ল আমার ডেটা, যদি এটি আবার সমান বৈকল্পিকগুলি ব্যবহার করে উত্পন্ন হয় তবে একই হবে। সুতরাং, এই পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করে, আমি এএনওওএর বৈচিত্রের একজাতীয় ধারণাকে লঙ্ঘন করি না তা জানার জন্য, আমার কেবলমাত্র একটি পি-মান দরকার যা একটি নির্বাচিত আলফা স্তরের চেয়ে বেশি (বলুন 0.05)?

উদাহরণস্বরূপ, আমি বর্তমানে যে ডেটা ব্যবহার করছি তার সাথে বার্টলেট পরীক্ষা পি = 0.57 প্রদান করে, যখন লেভেনের পরীক্ষা (ভাল তারা এটিকে একটি ব্রাউন-ফোরসিথ লেভেন ধরণের পরীক্ষা বলে) দেয় ap = 0.95 দেয়। এর অর্থ, আমি কোন পরীক্ষাটি ব্যবহার করি না কেন, আমি বলতে পারি যে ডেটা আমি অনুমানের সাথে পূরণ করি। আমি কি কোন ভুল করছি?

ধন্যবাদ।

Answer 1

আপনার তাত্পর্য পরীক্ষার পি-মানটি প্রাসঙ্গিক পরিসংখ্যানের মানটি পর্যালোচনা করার সম্ভাবনা হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে বা আপনি যে মানটি দেখেছেন তার চেয়ে বেশি চরম হিসাবে নাল অনুমানটি সত্য বলে দেওয়া হয়েছে। (দ্রষ্টব্য যে পি-মানটি বিকল্প অনুমানের অধীনে পরিসংখ্যানগুলির কী মানগুলি সম্ভবত সম্পর্কিত কোনও রেফারেন্স দেয় না )

$$p-value = Pr(T > T_{obs} | H_{0})$$ $T$ $T_{obs}$ $T$ $H_{0}$ $T$

আপনি কখনই নিশ্চিত হতে পারবেন না যে আপনার অনুমানগুলি সত্যই আছে, কেবল আপনি পর্যবেক্ষণ করা ডেটা আপনার অনুমানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা । একটি পি-মান এই ধারাবাহিকতার মোটামুটি মাপ দেয়।

একটি পি-মান একই তথ্য পরিলক্ষিত হওয়ার সম্ভাবনা দেয় না, কেবলমাত্র সম্ভাবনা যে পরিসংখ্যানের মান পর্যালোচনা করা মান হিসাবে বা তার চেয়ে বেশি চূড়ান্ত হয়, নাল অনুমানের ভিত্তিতে দেওয়া হয়।

Comments

$10^{-30}$$T$

.. অবিরত ... এটির ক্ষেত্রেও হতে পারে যে আপনার খুব "ভাল" ডেটা রয়েছে (পি এর মানটি 0.5 বলুন)। তবে বিকল্প অনুমানটি এই ডেটার সাথে আরও ভাল (বা আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ) হতে পারে (নাল এবং বিকল্প অনুমানের চারপাশে পরিবর্তন করা হলে 0.99999 এর পি-মানটি বলুন)।

— সম্ভাব্যতাব্লোগিক

Answer 2

আপনি "পি-মানটির ডান দিকে"। আমি আপনার বক্তব্যটি সামান্য বলার জন্য সামঞ্জস্য করেছি, যদি গ্রুপগুলির জনসংখ্যার মধ্যে সমান বৈচিত্র হয়, তবে পি = 0.95 এর ফলাফলটি বোঝায় যে এই এন-আকারগুলি ব্যবহার করে এলোমেলো নমুনাটি এই দূরত্ব থেকে দূরে বা 95% এরও বেশি সময়কালের উত্স তৈরি করবে indicates । অন্য কথায়, কঠোরভাবে বলতে গেলে এটিকে নাল হাইপোরিসিস সম্পর্কে যা বলা হয় তার পরিপ্রেক্ষিতে ফলাফলের বাক্যটি সঠিকভাবে বলা যায়, তবে ভবিষ্যতের বিষয়ে এটি কী বলে তার পদে নয়।

Comments

আমি পি-ভ্যালুটির ব্যাখ্যা (এই ক্ষেত্রে) হিসাবে মনে করি: যখন নাল-হাইপোথেসিসগুলি (যেমন, রূপগুলির একজাতীয়তা) সঠিক বলে ধরে নেওয়া হয়, তবে এটি বা আরও চরম ফলাফল প্রাপ্তির সম্ভাবনা (যেমন, নাল বিপরীতে) ) 57% বা 95%। তবে যাই হোক না কেন, উপসংহারটি একই এবং সঠিক।

— হেনরিক

Answer 3

পূর্ববর্তী মন্তব্যগুলি 100% সঠিক হলেও আরে মডেল অবজেক্টের জন্য উত্পাদিত প্লটগুলি এই প্রশ্নের গ্রাফিক সংক্ষিপ্তসার সরবরাহ করে। ব্যক্তিগতভাবে, আমি সর্বদা প্লটগুলিকে পি মানের চেয়ে অনেক বেশি দরকারী বলে মনে করি, কারণ কোনও একটি পরবর্তী তথ্য উপাত্তকে রূপান্তর করতে এবং প্লটটিতে তাত্ক্ষণিক পরিবর্তনগুলি স্পট করতে পারে।

Comments

ঠিক আছে, আরেকটি বিষয় হ'ল একটি পি-মান আপনাকে নাল অনুমানটি "প্রত্যাখ্যান" করা হয় তবে কী করতে হবে সে সম্পর্কে আপনাকে কিছুই জানায় না , তবে ডেটা একটি প্লট আপনাকে সমস্যার হিসাবে একটি সূত্র দেয়

— সম্ভাব্যতা