স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি কি জন্য ব্যবহার করা হয়?

Question

আমি আমার পাওয়া টিউটোরিয়াল ব্যবহার করছি এবং আমার ডেটা দেখানোর জন্য স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলির সাথে গড় মানগুলি প্লট করছি। তবে ফলাফলগুলি নিয়ে আলোচনা করতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমার প্লটটি নীচে প্রদর্শিত হিসাবে দেখানো হয়েছে: কিছু মানক ত্রুটি (ত্রুটি বার হিসাবে প্রদর্শিত) এর পরিমাণে অনেক বেশি এবং তাদের কয়েকটি শূন্যের খুব কাছাকাছি।

Comments

এখানে একটি সাইড ইস্যু হ'ল বার ব্যবহার করা বিভ্রান্তিকর প্রমাণিত হতে পারে। তুচ্ছভাবে, নিম্নমুখী বারগুলি wardর্ধ্বমুখী বারগুলির চেয়ে কিছুটা শক্ত কাজ। আরও মৌলিকভাবে, 1e-3 এ শুরু হওয়া বারগুলি স্বেচ্ছাচারিতা। আরও ইতিবাচকভাবে, পয়েন্ট প্রতীকগুলি দ্বারা পয়েন্টের অনুমান প্রদর্শন করা এবং ত্রুটি বারগুলি যুক্ত করা বারগুলি ত্রুটি বারগুলি দেখানোর চেয়ে অনেক সহজ simp গুগল আরও জন্য "ডায়নামাইট প্লট"।

— নিক কক্স

আমি নিশ্চিত না যে প্রশ্নটি কী। উত্তরের উপর ভিত্তি করে আপনি সঠিক এবং শিরোনাম চিহ্নিত করেছেন এটি কেবল একটি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি কী তা জানার জন্য হতে পারে। তবে আপনার এখানে যা আছে তার উপর ভিত্তি করে মনে হয় আপনার ডেটা বর্ণনার জন্য সহায়তা প্রয়োজন। আপনি দয়া করে প্রশ্নে স্পষ্ট করতে পারেন? এছাড়াও, আপনি যদি ডেটা বর্ণনায় সহায়তা চান তবে দয়া করে কেবল চিত্রটি নয়, ডেটা সম্পর্কে আরও সম্পর্কিত te প্রতিটি গ্রুপে এন রয়েছে এবং মানগুলি কী বোঝায় তা সহায়ক হবে। যে কোনও রূপান্তরগুলিও সহায়ক হবে।

— জন

Answer 1

সাধারণভাবে ত্রুটি বারগুলি প্লট পাঠককে বোঝাতে হয় যে সে / সে প্লটটিতে যে পার্থক্য দেখে তা পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ। আনুমানিকভাবে, আপনি একটি ছোট গাউসিয়ান কল্পনা করতে পারেন যা error পরিসীমা এই ত্রুটি বার হিসাবে দেখানো হয়েছে - এই জাতীয় দুটি গাউসিয়ান একটি পণ্যের "ভিজ্যুয়াল ইন্টিগ্রেশন" কম সম্ভাবনা যে দুটি মান সত্যই সমান হয়।$\pm1\sigma$

এই বিশেষ ক্ষেত্রে, একটি দেখতে পাবেন যে লাল এবং ভায়োলেট বারের পাশাপাশি ধূসর এবং সবুজ উভয়ই পার্থক্য খুব তাত্পর্যপূর্ণ নয়।

Comments

এই ক্ষেত্রে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি সম্পর্কে কি? প্লট করা ত্রুটি বার হিসাবে

— বের্কে

যদি উদ্দেশ্য হয় তবে এটি একটি দুর্বল ত্রুটি বার। বারগুলির অ-ওভারল্যাপটি পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য হিসাবে যথেষ্ট নয় এবং 0.05 এ আসলে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা হওয়ার জন্য অ-ওভারল্যাপের পরিমাণ এন এর সাথে পরিবর্তিত হয় ies এই প্রান্তিক অবস্থার উভয়ই আপনি উল্লেখ করেছেন যে কোনও টি-টেস্টে ব্যর্থ হবে।

— জন

@ জন আমি যেমন লিখেছি ত্রুটি বারগুলি প্লটটি তদন্ত করার সময় অ্যাডহক মূল্যায়ন করতে সহায়তা করার জন্য একটি ভিজ্যুয়াল ক্লু ; প্রকৃত পরীক্ষার জন্য কিছু অনুমানের পরীক্ষা করা দরকার, সুতরাং অবশ্যই পাঠ্যে এটি হওয়া উচিত।

Answer 2

সাধারণভাবে, স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিটি আপনাকে জানায় যে আপনি বারের শীর্ষের সঠিক মূল্যটি যেখানে বারটি বলছেন সেখানে আপনি কতটা অনিশ্চিত। যখন একাধিক বার থাকে, তখন এটি একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার অর্থে বারের মধ্যে তুলনা সক্ষম করে। তবে, তাদের এভাবে ব্যাখ্যা করার জন্য কিছু অনুমানের প্রয়োজন রয়েছে, যা নীচে চিত্রক্রমে দেখানো হয়েছে। আপনি যদি পার্থক্যগুলি পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ কিনা তা দেখার জন্য বারগুলির তুলনা করতে আগ্রহী হন, তবে আপনার ডেটাতে পরীক্ষা করা উচিত এবং এর মতো কোন পরীক্ষাগুলি উল্লেখযোগ্য ছিল তা প্রদর্শন করুন।

এছাড়াও, আমি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলির চেয়ে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি ব্যবহার করার পরামর্শ দেব would

এই কাগজ পড়া ভাল মূল্য:

কামিং এবং ফিঞ্চ "চোখের সাহায্যে অনুকরণ: আত্মবিশ্বাস অন্তর এবং ডেটা এর ছবিগুলি কীভাবে পড়তে হয়"। আমি সাইক। ভোল। 60, নং 2, 170–180।

তাদের সামগ্রিক উপসংহারটি হ'ল: "বার্স সন্ধান করুন যা সরাসরি আগ্রহের প্রভাবের সাথে সম্পর্কিত, পরীক্ষামূলক ডিজাইনের প্রতি সংবেদনশীল হন এবং অন্তরগুলি ব্যাখ্যা করেন।"

স্বতন্ত্র নমুনাগুলির জন্য, আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি ব্যবহার করে, সিআই-এর অর্ধেক ওভারল্যাপের অর্থ পার্থক্যটি পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ।

পরিবর্তে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি বারগুলি ব্যবহার করে স্বতন্ত্র নমুনাগুলির জন্য, নিম্নলিখিত গ্রাফটি আপনাকে কীভাবে পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য নির্ধারণ করতে হবে তা দেখায়:

Comments

এটি আসলে কোনও উত্তর নয় (এখনও)। আপনি কীভাবে ওপি-র প্রশ্নের উত্তর দিতে সহায়তা করে সে সম্পর্কে এই তথ্যসূত্রটি ডাব্লু / কিছু তথ্য বাড়িয়ে তুলতে আপত্তি করবেন? (বিটিডব্লিউ, আমি ডাউনভোটার নই)

— গাং - মনিকা পুনরায় স্থাপন করুন

@ গং রিয়েল লাইফ হস্তক্ষেপ করেছিল তাই আমি একটি আংশিক উত্তর পোস্ট করেছি। আপডেট করা হয়েছে।

— এরি বি ফ্রেডম্যান

Answer 3

Mbq বলেন, ত্রুটি বার আপনার পাঠকদের লেট একটি অনুভূতি পেতে হলে দুই দলের মধ্যে পার্থক্য গুরুত্বপূর্ণ একটি উপায় - অর্থাৎ যদি প্রকরণ মধ্যে আপনার গ্রুপের জন্য যে পার্থক্য আপনি কি বোঝাতে চেয়েছেন জন্য পেয়েছি বিশ্বাস করতে ছোট যথেষ্ট আপনার গ্রুপের মধ্যে

সমস্ত কিছু সমান হওয়ায়, বৃহত্তর ত্রুটি বারগুলি গ্রুপ-পার্থক্যের মধ্যে আরও বেশি বোঝায়, তবে মনে হচ্ছে আপনার প্লটের y- অক্ষটি লগ-ট্রান্সফর্মড, সুতরাং নিম্ন দলগুলি উচ্চতরগুলির মতো একই স্কেলটিতে যথেষ্ট নয়।

আপনার সচেতন হওয়া উচিত , আপনার পাঠকদের মধ্যে অনেকেই বুঝতে পারবেন না যে ত্রুটি বারগুলি কী উপস্থাপন করে, এমনকি আপনি এটি স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা করলেও! প্রায়শই আপনি একই প্রভাব অর্জনের জন্য জিট্টার ডট-প্লট বা একটি বক্সপ্লট (বা উভয় একসাথে) দিয়ে একই লক্ষ্য অর্জন করতে পারেন ।

Comments

আপনি উল্লিখিত নিবন্ধটি সম্পর্কে, এটি একটি আকর্ষণীয় পর্যবেক্ষণ, তবে এটি আমার কাছে অবাক হওয়ার মতো নয়। আমি পরিসংখ্যানগত ধারণা এবং প্রচলিত অনুশীলনের একটি উল্লেখযোগ্য অংশটি বিভ্রান্তিকর এবং সংশ্লেষিত হিসাবে খুঁজে পেয়েছি (যদিও আমি গণিতে শক্তিশালী পটভূমি পেয়েছি, এবং গাণিতিক পরিসংখ্যানের বেশ কয়েকটি কোর্স নিয়েছি)। আমি ব্যক্তিগতভাবে অনুভব করি যে ধারণাগুলি দীর্ঘ এবং সংশ্লেষিত মৌখিক ব্যাখ্যাগুলির পরিবর্তে দর্শনীয়ভাবে এবং উদাহরণগুলি ব্যবহার করে শেখানো হয় তবে অনেকগুলি ধারণাটি বুঝতে সহজ হত been

— পোস্টেফ

Answer 4

প্রচুর গবেষক এই গ্রাফগুলি ব্যাখ্যা করতে সমস্যায় পড়েছেন। আরও বিশদ বিবরণের জন্য দেখুন http://s विज्ञानblogs.com/cognitivedaily/2008/07/31/ Most-resevers-dont-: 30ta-1/