এটি আমার প্রথম পোস্ট, তাই আমি যদি কিছু মান অনুসরণ না করি তবে দয়া করে এটি আমার উপরে সহজ করে নিন! আমি আমার প্রশ্নের জন্য একটি অনুসন্ধান করেছি এবং কিছুই আসেনি।
আমার প্রশ্নটি সাধারণত রৈখিক মডেলিং (জিএলএম) এবং জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেলিং (জিজেডএলএম) এর মধ্যে ব্যবহারিক পার্থক্যের আশেপাশে সম্পর্কিত। আমার ক্ষেত্রে এটি কোভারিয়েট হিসাবে কয়েকটি ধারাবাহিক পরিবর্তনশীল এবং একটি আনকোভাতে জিজেডএলএম বনাম কয়েকটি বিষয় হতে পারে। আমি প্রতিটি ভেরিয়েবলের মূল প্রভাবগুলি পরীক্ষা করতে চাই, পাশাপাশি একটি ত্রি-মুখী ইন্টারঅ্যাকশন যা আমি মডেলটিতে রূপরেখা করব। আমি এই হাইপোথিসিসটি একটি আনকোভাতে পরীক্ষিত বা জিজেডএলএম ব্যবহার করে দেখতে পাচ্ছি। কিছুটা হলেও আমি গণ্য প্রক্রিয়াগুলি এবং একটি আনকোভা-র মতো সাধারণ রৈখিক মডেল চালানোর পিছনে যুক্তি বুঝতে পারি এবং আমি কিছুটা বুঝতে পারি যে জিজেডএলএমগুলি লিনিয়ার মডেল এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলকে সংযুক্ত একটি লিঙ্ক ফাংশনের জন্য অনুমতি দেয় (ঠিক আছে, আমি মিথ্যা বললাম, সম্ভবত আমি না সত্যিই গণিতটি বুঝতে হবে)। আমি সত্যিকার অর্থে কি জি জেডএলএম-তে ব্যবহৃত সম্ভাবনা বিতরণ স্বাভাবিক (যেমন, পরিচয় লিঙ্ক ফাংশন?) যখন ব্যবহার করা হয় তখন একটি বিশ্লেষণ চালানোর জন্য ব্যবহারিক পার্থক্য বা কারণগুলি বোঝে না এবং অন্যটি নয়। আমি যখন একে অপরের উপর দৌড়ান তখন আমি খুব আলাদা ফলাফল পাই। আমি কি চালাতে পারি? আমার ডেটা কিছুটা অস্বাভাবিক, তবে কিছুটা হলেও এটি ANCOVA এবং GZLM এ কাজ করে। উভয় ক্ষেত্রেই আমার হাইপোথিসিসটি সমর্থিত তবে জিজেডএমএমে পি মানটি "আরও ভাল"।
আমার ধারণা ছিল যে একটি আনকোভা একটি রৈখিক মডেল যা সাধারণত বিতরণ করা নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের সাথে একটি পরিচয় লিঙ্ক ফাংশন ব্যবহার করে, যা হ'ল আমি জিজেডএলএম-এ ইনপুট দিতে পারি, তবে এগুলি এখনও আলাদা।
আপনি যদি পারেন তবে এই প্রশ্নগুলিতে কিছুটা আলোকপাত করুন!
প্রথম উত্তরের ভিত্তিতে আমার অতিরিক্ত প্রশ্ন রয়েছে:
যদি এটি তাত্পর্যপূর্ণ পরীক্ষা ছাড়াই এটির মতো হয় তবে এটি ব্যবহার করা (যেমন, এফ টেস্ট বনাম ওয়াল্ড চি স্কোয়ার), যা ব্যবহার করা সবচেয়ে উপযুক্ত হবে? আনকোভা হ'ল "গ-টু মেথড", তবে কেন এফ পরীক্ষার পক্ষে অগ্রাধিকার পাবে তা আমি নিশ্চিত নই। কেউ কি আমার জন্য এই প্রশ্নে কিছু আলোকপাত করতে পারে? ধন্যবাদ!