ডেটা যুক্ত হয়ে গেলে আপনার স্বাক্ষরিত র্যাঙ্ক পরীক্ষা করা উচিত ।
আপনি জুটি বাঁধার অনেক সংজ্ঞা পাবেন, তবে হৃদয়ের মাপদণ্ডটি এমন কিছু যা মানের জোড়কে অন্তত কিছুটা ইতিবাচকভাবে নির্ভর করে, যখন অযৌক্তিক মানগুলি নির্ভর করে না। প্রায়শই নির্ভরতা-জুটিবদ্ধতা ঘটে কারণ তারা একই ইউনিটে পর্যবেক্ষণ করে (পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা), তবে এটি একই ইউনিটে থাকতে হবে না, কোনওভাবে যুক্ত হওয়ার জন্য ঝোঁক (একই ধরণের জিনিস পরিমাপ করার সময়) , 'জোড় করা' হিসাবে বিবেচনা করা।
ডেটা সংযুক্ত না হলে আপনার র্যাঙ্ক-সমষ্টি পরীক্ষা করা উচিত ।
মূলত এটি এখানে আছে।
নোট করুন যে একই থাকার অর্থ ডেটা যুক্ত করা নয়, এবং আলাদা আলাদা থাকার অর্থ এই নয় যে জুটি বাঁধছে না (এটি হতে পারে যে কয়েক জোড়া কোনও কারণে কোনও পর্যবেক্ষণ হারিয়ে ফেলেছে)। কে কী নমুনা দেওয়া হয়েছিল তা বিবেচনা করে পেয়ারিং আসে।এনএন
ডেটা যুক্ত হওয়ার সাথে যুক্ত তৈরির পরীক্ষার ব্যবহারের প্রভাবটি হ'ল এটি আপনার আগ্রহী পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে সাধারণত আরও শক্তি দেয় the যদি সমিতি দৃ strong় নির্ভরশীলতার দিকে পরিচালিত করে *, তবে ক্ষমতার লাভ যথেষ্ট পরিমাণে হতে পারে।
* বিশেষত, তবে কিছুটা আলগাভাবে বলতে গেলে, যদি জোড়-পার্থক্যের টিপিকাল আকারের তুলনায় প্রভাবের আকারটি বড় হয় তবে অবিযুক্ত-পার্থক্যগুলির আদর্শ আকারের তুলনায় ছোট হয় তবে আপনি একটি জোড়যুক্ত পরীক্ষার সাথে পার্থক্যটি বেছে নিতে পারেন বেশ ছোট নমুনার আকার তবে কেবলমাত্র আরও বড় আকারের নমুনা আকারে একটি অযৌক্তিক পরীক্ষা দিয়ে।
যাইহোক, যখন ডেটাটি জোড় না করা হয়, তখন ডেটাটিকে পেয়ার হিসাবে বিবেচনা করা (কমপক্ষে কিছুটা সামান্য) বিপরীত হতে পারে। এটি বলেছিল যে, হারিয়ে যাওয়া শক্তিতে - ব্যয় অনেক ক্ষেত্রে বেশ ছোট হতে পারে - একটি বিদ্যুৎ অধ্যয়ন যা আমি এই প্রশ্নের জবাবে করেছি বলে মনে হয় যে সাধারণত ছোট ছোট-নমুনা পরিস্থিতিতে বিদ্যুৎ হ্রাস (অর্ডারটির জন্য বলুন) প্রতিটি নমুনায় 10 থেকে 30 এর মধ্যে, তাত্পর্য স্তরের পার্থক্যের জন্য সামঞ্জস্য করার পরে) আশ্চর্যজনকভাবে ছোট হতে পারে।
[যদি আপনি ডেটাটি যুক্ত হয় কিনা তা যদি সত্যিই অনিশ্চিত থাকেন তবে অযথাই হওয়া ডেটাটিকে পেয়ার হিসাবে চিকিত্সা করানো ক্ষতি সাধারণত তুলনামূলকভাবে অপ্রত্যাশিত, যখন যুক্ত করা হয় তবে লাভগুলি যথেষ্ট পরিমাণে হতে পারে। এটি প্রস্তাব দেয় যদি আপনি সত্যিই জানেন না, এবং কীভাবে জোড় করা হয়েছে তা ধরে নিয়ে কী যুক্ত করেছেন তা নির্ধারণের উপায় রয়েছে - যেমন মানগুলি একই টেবিলে একই সারিতে রয়েছে, বাস্তবে এটি আচরণে বোধ করতে পারে যেনো ডেটাটিকে নিরাপদ হিসাবে যুক্ত করা হয়েছে - যদিও কিছু লোকেরা আপনার এটি করা নিয়ে যথেষ্ট অনুশীলন করতে পারে]