একটি (অ-দ্বিধাত্বিক) নামমাত্র ভেরিয়েবল এবং একটি সংখ্যাসূচক (অন্তর) বা একটি সাধারণ ভেরিয়েবলের মধ্যে সহাবস্থান সহগ


12

আমি ইতিমধ্যে এই সাইটের সমস্ত পৃষ্ঠাগুলি আমার সমস্যার উত্তর খোঁজার চেষ্টা করেছি তবে আমার কাছে কেউই সঠিক রূপ বলে মনে হচ্ছে না ...

প্রথমে আমি আপনাকে যে ধরণের ডেটা নিয়ে কাজ করছি তা ব্যাখ্যা করি ...

ধরা যাক যে আমার কাছে নগরের বেশ কয়েকটি নাম সহ একটি অ্যারে ভেক্টর রয়েছে, প্রতি 300 জন ব্যবহারকারীর জন্য একটি করে। প্রতিটি ব্যবহারকারীর জরিপের স্কোর প্রতিক্রিয়া বা প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য অবিচ্ছিন্ন মান সহ আমার আরও একটি অ্যারে ভেক্টর রয়েছে।

আমি জানতে চাই যে কোনও নামমাত্র এবং সংখ্যাসূচক / অবিচ্ছিন্ন বা নিয়মিত ভেরিয়েবলের মধ্যে এই দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে গণনা করে এমন কোনও সংযুক্তি সহগ রয়েছে কিনা।

আমি ইন্টারনেটে অনুসন্ধান করেছি এবং কিছু পৃষ্ঠায় তারা কন্টিনজেন্সি সহগ বা ক্র্যামারের ভি বা ল্যাম্বডা সহগ বা এটা ব্যবহার করার পরামর্শ দেয়। এই প্রতিটি পরিমাপের জন্য কেবলমাত্র এটি বলুন যে এগুলি এমন ডেটার জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে যাতে আমাদের কাছে নামমাত্র পরিবর্তনশীল এবং অন্তর বা সংখ্যাসূচক পরিবর্তনশীল থাকে। বিষয়টি হ'ল অনুসন্ধান এবং অনুসন্ধান, তাদের প্রত্যেককে বোঝার চেষ্টা করা, কিছু সময় লেখা বা উদাহরণগুলি দেখানো হয়েছে যে আপনার যদি দ্বিধাত্বিক নামমাত্র পরিবর্তনশীল থাকে তবে এগুলি ব্যবহার করা যুক্তিসঙ্গত, যদি ক্রেমার এর ভি বাদে অন্য সময়ের জন্য কোনও প্রয়োজন লেখা হয় না is ডেটা টাইপ। অন্যান্য অনেক পৃষ্ঠা বলেছে যে পরিবর্তে রিগ্রেশন প্রয়োগ করা সঠিক, এটি সঠিক, তবে আমি কেবল জানতে চাই যে এই জাতীয় ডেটার জন্য পিয়ারসন / স্পিয়ারম্যানের মতো কোনও সহগ আছে কিনা।

আমি আরও মনে করি যে শহরগুলি বাছাইযোগ্য না হওয়ার কারণে স্পিয়ারম্যান সহকারী কোফ ব্যবহার করা এতটা সঠিকভাবে নয়।

আমি নিজেও ক্রেমারের ভি এবং এটার ফাংশনটি তৈরি করেছি (আমি মতলবের সাথে কাজ করছি) তবে এটার জন্য তারা কোনও পি-ভ্যালু নিয়ে কথা বলবে না যে সহগটি সংখ্যার দিক থেকে গুরুত্বপূর্ণ কিনা ...

ম্যাটলাব ওয়ার্কস সাইটে একটি দুর্দান্ত সরঞ্জাম বাক্সও রয়েছে যা এটা 2 ^ গণনা করতে বলে তবে এটির ধরণের ইনপুটটি বোধগম্য নয়।

এখানে কি কেউ আমার মতো পরীক্ষা দিয়েছে? আমি যে ধরণের ডেটা ব্যবহার করছি তা বুঝতে যদি আপনার আরও বিশদ প্রয়োজন হয় তবে আমাকে জিজ্ঞাসা করুন এবং আমি আপনাকে আরও ভাল করে ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করব।


1
ক্রামার্স ভি দু'জন মনোনীত প্রার্থীর জন্য। রিগ্রেশন সম্পর্কে খারাপ কী? প্রতিক্রিয়া হিসাবে সংখ্যার ভেরিয়েবল নিন এবং নামমাত্র (ডামি ব্যবহার করে) এ এটি প্রতিরোধ করুন। এ এবং সংশ্লিষ্ট বিশ্বব্যাপী এফ পরীক্ষা। R2
মাইকেল এম

রিগ্রেশন নিয়ে কোনও ভুল নেই, তবে ইতিমধ্যে যে পরিমাপটি আমরা ইতিমধ্যে পেয়েছি আমরা একে অন্যভাবে যাচাই করতে চাই ঠিক যেমন একটি পারস্পরিক সহগ সহ ডাবল চেক .... উত্তরের জন্য ধন্যবাদ
ক্রিশটিস

আপনি আপনার "সাংখ্যিক / অর্ডিনাল" ভেরিয়েবল সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট কিছু বলেন নি। কী আপনাকে এটিকে সাধারণ করে তুলেছে? সাংখ্যিক?
ttnphns

অর্ডিনাল বিচিউস আমার একটি জরিপ পরীক্ষা থেকে একটি পরিবর্তনশীল আসছে সুতরাং এর পরিসীমা -4,4, আপনি এটিকে অন্তর হিসাবেও ভাবতে পারেন তবে এই ধরণের সমীক্ষার ভেরিয়েবলটি বেশিরভাগটিকে অরডিনাল হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং অন্যগুলি সংখ্যা হিসাবে নির্দিষ্ট হিসাবে ক্রমাগত হয় বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন করা।
ক্রিশটিস

উত্তর:


18

নামমাত্র বনাম অন্তর

নামমাত্র এবং একটি অন্তর ("সংখ্যাসূচক") ভেরিয়েবলের মধ্যে সর্বাধিক ক্লাসিক "পারস্পরিক সম্পর্ক" পরিমাপটি হ'ল এটা , একে একে সম্পর্ক সম্পর্কিত অনুপাতও বলা হয়, এবং একমুখী আনোভা এর মূল আর-বর্গের সমান (পি-মান = এর সাথে) ANOVA)। এটাকে পারস্পরিক সম্পর্কের মতো একটি প্রতিসম সংশ্লেষের পরিমাপ হিসাবে দেখা যেতে পারে, কারণ আনোভা এর এটা (স্বতন্ত্র হিসাবে নামমাত্র সহ, নির্ভরশীল হিসাবে সংখ্যাসূচক) বহুমুখী রিগ্রেশন পিল্লাইয়ের ট্রেসের সমান (স্বতন্ত্র হিসাবে সংখ্যাসূত্রে, ডামি ভেরিয়েবলগুলির সাথে সেট করে) নির্ভরশীল হিসাবে নামমাত্র)।

আরও সূক্ষ্ম পরিমাপ হ'ল ইনট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ ( আইসিসি )। এটা সংখ্যার ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে গ্রুপগুলির মধ্যে (নামমাত্র পরিবর্তনশীল দ্বারা সংজ্ঞায়িত) কেবলমাত্র পার্থক্যকেই উপলব্ধি করে, আইসিসি একই সাথে গ্রুপগুলির মধ্যে সংখ্যাগত মানগুলির মধ্যে সমন্বয় বা সম্মতিও পরিমাপ করে; অন্য কথায়, আইসিসি (বিশেষত মূল নিরপেক্ষ "জুড়ি" আইসিসি সংস্করণ) মানের স্তরে থাকে এবং এটা পরিসংখ্যানের স্তরে পরিচালিত হয় (গ্রুপের অর্থ বনাম গ্রুপের রূপ)।

নামমাত্র বনাম অর্ডিনাল

নামমাত্র এবং অর্ডিনাল ভেরিয়েবলের মধ্যে "পারস্পরিক সম্পর্ক" পরিমাপ সম্পর্কে প্রশ্নটি কম স্পষ্ট। অসুবিধার কারণ হ'ল অর্ডিনাল স্কেল তার প্রকৃতি অনুসারে অন্তর বা নামমাত্র স্কেলগুলির চেয়ে "মরিস্টিক" বা "বাঁকা"। আশ্চর্যের কিছু নেই যে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণগুলি বিশেষভাবে অর্ডিনাল ডেটার জন্য বিশ্লেষণগুলি অপেক্ষাকৃত দুর্বলভাবে তৈরি করা হয়েছে।

একটি উপায় হতে পারে আপনার অরডিনাল ডেটাগুলিকে র‌্যাঙ্কে রূপান্তর করা এবং তারপরে এটা গণনা করা যাতে র‌্যাঙ্কগুলি অন্তর্বর্তী ডেটা। যেমন এটা এর পি-মান = ক্রুসকল-ওয়ালিস বিশ্লেষণের। স্পিয়ারম্যান rho দুটি সাধারণ ভেরিয়েবলের সাথে সম্পর্কিত করতে কেন একই যুক্তির কারণে এই পদ্ধতির সুসংহত বলে মনে হয়। এই যুক্তিটি হ'ল "যখন আপনি স্কেলটির মধ্যবর্তী প্রস্থগুলি জানেন না, তখন কোনও সম্ভাব্য একঘেয়েত্বকে লিনিয়ারাইজ করে গর্ডিয়ান নটটি কেটে দিন: ডেটা রেঙ্ক করুন"।

আর একটি পদ্ধতির (সম্ভবত আরও কঠোর এবং নমনীয়) হ'ল ডিভি হিসাবে সাধারণ ভেরিয়েবল এবং আইভি হিসাবে নামমাত্র একের সাথে সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করা হবে । বর্গমূল Nagelkerke এর ছদ্ম আর-স্কয়্যার (রিগ্রেশন এর P-মান) আপনার জন্য আরেকটি পারস্পরিক সম্পর্ক পরিমাপ। নোট করুন যে আপনি অর্ডিনাল রিগ্রেশনটিতে বিভিন্ন লিঙ্ক ফাংশন নিয়ে পরীক্ষা করতে পারেন। এই সমিতিটি যদিও প্রতিসম নয়: নামমাত্র স্বতন্ত্র বলে ধরে নেওয়া হয়।

তবুও আরেকটি পদ্ধতির মধ্যে হতে পারে যে পেনালিয়মেট অনুচ্ছেদে র‌্যাঙ্কিংয়ের পরিবর্তে অরৈমিতিক উপাত্তের ব্যবধানে এমন একঘেয়েমিক রূপান্তর খুঁজে পাওয়া যায় - যা আপনার পক্ষে আর (অর্থাৎ এটা ) সর্বাধিক করে তোলে । এটি শ্রেণিবদ্ধ রিগ্রেশন (সর্বোত্তম স্কেলিং সহ = লিনিয়ার রিগ্রেশন)।

আরেকটি পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে CHAID এর মতো শ্রেণিবিন্যাস গাছ , যেমন পূর্বাভাসক হিসাবে নিয়মিত পরিবর্তনশীল perform এই পদ্ধতিটি একসাথে বিনা হবে (সুতরাং এটি পূর্বেরটির বিপরীতে পদ্ধতির) সংলগ্ন আদেশযুক্ত বিভাগগুলি যা নামমাত্র পূর্বাভাসের বিভাগগুলির মধ্যে পার্থক্য করে না। তারপরে আপনি চি-স্কোয়ার-ভিত্তিক সংস্থার ব্যবস্থাগুলির উপর নির্ভর করতে পারেন (যেমন ক্র্যামারের ভি) আপনি নামমাত্র বনাম নামমাত্র ভেরিয়েবলের সাথে সম্পর্কিত late

একটি বিশেষ সহগ ফ্রিম্যান এর নামক - আর তার মন্তব্যে @Michael এখনো আরো এক এমনভাবে থীটা

সুতরাং, আমরা এই সুযোগগুলিতে এ পর্যন্ত পৌঁছেছি: (1) রেঙ্ক, তারপরে এটা গণনা করুন; (২) অর্ডিনাল রিগ্রেশন ব্যবহার করুন; (3) শ্রেণিবদ্ধ রিগ্রেশন ("সর্বোত্তমভাবে" অর্ডিনাল ভেরিয়েবলকে অন্তরতে রূপান্তরকারী) ব্যবহার করুন; (৪) শ্রেণিবদ্ধকরণ গাছ ব্যবহার করুন (আদেশিত বিভাগগুলির সংখ্যা হ্রাস "" অনুকূলভাবে "); (5) ফ্রিম্যান্স থেইটা ব্যবহার করুন।



2
θ

2
@

1
ফ্রিম্যানের থিটা এবং একটি আর প্যাকেজ যা পরিসংখ্যানগুলিকে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে সে সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, এই ক্রস বৈধিকৃত প্রশ্নটি দেখুন
সাল মঙ্গিয়াফিকো

@ttnphns দুঃখিত, আপনি কি এই প্রশ্নের উত্তর দিতে পারতেন: stats.stackexchange.com/questions/363543/… অনেক ধন্যবাদ।
ইব্রাহিমী

0

FpFpSSbetweencities/SStotalR2R

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.