প্রশ্ন ট্যাগ «post-hoc»

আমি প্রায়শই শুনি যে কোনও আনোভা পরে পোস্ট হকের পরীক্ষাগুলি কেবল তখনই ব্যবহার করা যেতে পারে যদি আনোভা নিজেই তাৎপর্যপূর্ণ ছিল। তবে, এই পোস্টের পরীক্ষাগুলি গ্লোবাল টাইপ আই ত্রুটির হারকে 5% রাখার জন্য ভ্যালুগুলি সামঞ্জস্য করে , তাই না?ppp তাহলে আমাদের প্রথম বিশ্বব্যাপী পরীক্ষা কেন দরকার? আমাদের যদি বিশ্বব্যাপী পরীক্ষার …

54 anova  statistical-significance  post-hoc 

আমি ভাবছি কিনা এটির ব্যাখ্যায় কোনও পার্থক্য রয়েছে কিনা কেবল নির্ভরশীল, নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র বা কেবলমাত্র স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি লগ রূপান্তরিত কিনা। ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন log(DV) = Intercept + B1*IV + Error আমি আইভিটি শতাংশ বৃদ্ধি হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তবে আমার যখন কীভাবে এই পরিবর্তন হয় log(DV) = Intercept + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

আমার পরিসংখ্যান প্রোগ্রাম বেনজামিনী এবং হচবার্গ (1995) এবং বেনজামিনী এবং ইয়েকুটিয়ালি (2001) মিথ্যা আবিষ্কারের হার (এফডিআর) উভয় পদ্ধতি প্রয়োগ করে। আমি পরবর্তী কাগজের মাধ্যমে পড়ার জন্য যথাসাধ্য চেষ্টা করেছি, তবে এটি বেশ গাণিতিকভাবে ঘন এবং আমি যথাযথভাবে নিশ্চিত নই যে আমি পদ্ধতিগুলির মধ্যে পার্থক্যটি বুঝতে পারি। আমি আমার পরিসংখ্যান প্রোগ্রামের …

34 post-hoc  false-discovery-rate 

জোড়াওয়ালা টি-টেস্টের কেউই যখন করেন না তখন কী ওয়ান-ওয়ে ( গ্রুপ বা "স্তরগুলি সহ) এনোভা একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্যের প্রতিবেদন করা সম্ভব?এন ( এন - 1 ) / 2N>2এন>2N>2N(N- 1 ) / 2এন(এন-1)/2N(N-1)/2 ইন এই উত্তর @whuber লিখেছিলেন: এটি সর্বজনবিদিত যে একটি বিশ্বব্যাপী আনোভা এফ পরীক্ষার মাধ্যমে এমনকি কোনও স্বতন্ত্র [অযৌক্তিক …

29 statistical-significance  anova  t-test  post-hoc 

আমি আর তে বারবার ব্যবস্থা আনোভা সম্পাদন করেছি: aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd) summary(aov_velocity) আরও-তে কোন সিনট্যাক্স ব্যবহার করা যেতে পারে বারবার ব্যবস্থা নিয়ে একটি এএনওওএর পর একটি পোস্ট-হক পরীক্ষার জন্য? Bonferroni সংশোধন সঙ্গে টুকি পরীক্ষা উপযুক্ত হবে? যদি তা হয় তবে এটি আর-তে কীভাবে করা যায়?

24 r  anova  repeated-measures  post-hoc  contrasts 

যখন আমরা দুটি গ্রুপে পরীক্ষামূলকভাবে (ছোট নমুনা আকারে (সাধারণত চিকিত্সা গ্রুপে নমুনার আকার প্রায় 7 ~ 8% হয়)) করি, তখন আমরা পার্থক্যের জন্য পরীক্ষার জন্য একটি টি-টেস্ট ব্যবহার করি। যাইহোক, যখন আমরা একটি এনওওএ সম্পাদন করি (স্পষ্টতই দুটি দলের বেশি), আমরা বনফেরনির (এলএসডি / # পেয়ারওয়াই তুলনায়ের) বা টুকি পোস্ট …

22 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  fishers-lsd 

বিষয় পরীক্ষার মধ্যে পোস্ট-হকস পরিচালনা করার জন্য পছন্দসই পদ্ধতি কী? আমি প্রকাশিত কাজ দেখেছি যেখানে টুকির এইচএসডি নিযুক্ত রয়েছে তবে কেপেল এবং ম্যাক্সওয়েল অ্যান্ড ডেলানির একটি পর্যালোচনা থেকে বোঝা যায় যে এই নকশাগুলিতে গোলকত্বের সম্ভবত লঙ্ঘন ত্রুটি শব্দটিকে ভুল করেছে এবং এই পদ্ধতিটিকে সমস্যাযুক্ত করে তোলে। ম্যাক্সওয়েল এবং ডেলানি তাদের …

20 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  sphericity 

গোষ্ঠীগুলির মধ্যে একটি আনোভা পরিস্থিতি দেখে, আপনি প্রথমে এমন একটি আনোভা পরীক্ষা করে আসলে কী পেয়েছেন এবং দ্বিতীয়টি পোস্ট-হক (বনফেরনি, আইডাক, ইত্যাদি) বা পরিকল্পিত তুলনা পরীক্ষা দিয়ে কী করেন? আনোভা পদক্ষেপ পুরোপুরি এড়িয়ে যাবেন না কেন? আমি একত্রিত হয়েছি যে এইরকম পরিস্থিতিতে, গ্রুপ-এএনওভা-র মধ্যে একটি সুবিধা হ'ল পোস্ট-হক পরীক্ষা হিসাবে …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

আমার কিছু নন-গাউশিয়ান বিতরণযোগ্য ভেরিয়েবল রয়েছে এবং আমার 5 টি বিভিন্ন গ্রুপে এই ভেরিয়েবলের মানগুলির মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে দেখার দরকার। আমি ভেরিয়েন্সের ক্রুশাল-ওয়ালিসের একমুখী বিশ্লেষণ (যা উল্লেখযোগ্যভাবে উঠে এসেছে) সম্পাদন করেছি এবং তার পরে আমাকে পরীক্ষা করতে হয়েছিল কোন গ্রুপগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা ছিল। যেহেতু গ্রুপগুলি …

18 hypothesis-testing  post-hoc  wilcoxon-mann-whitney  kruskal-wallis  dunn-test 

আমি আর আনোভা দিয়ে পারফর্ম করেছি এবং আমি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য পেয়েছি। তবে টুকির পদ্ধতিটি ব্যবহার করে কোন জোড়াটি উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা ছিল তা পরীক্ষা করার সময় আমি সেগুলির কোনও পাই নি। এটি কীভাবে সম্ভব? কোডটি এখানে: fit5_snow<- lm(Response ~ Stimulus, data=audio_snow) anova(fit5_snow) > anova(fit5_snow) Analysis of Variance Table Response: Response Df …

18 anova  post-hoc  tukey-hsd 

এসপিএসএস ব্যবহার করে ফিল্ডের আবিষ্কারক পরিসংখ্যান পড়া (তৃতীয় সংস্করণ) আনোভাতে পোস্ট-হক পরীক্ষার বিষয়ে আমি কিছুটা আশ্চর্য হয়েছি। যারা টাইপ আই ত্রুটি হার নিয়ন্ত্রণ করতে চান তাদের জন্য তিনি বনফেরোনি বা টুকি প্রস্তাব করেন এবং বলেন (পৃষ্ঠা ৩ 37৪): তুলনার সংখ্যা কম হলে বনফেরোনিতে আরও শক্তি থাকে, তবে বিপুল সংখ্যক মাধ্যমের …

18 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  tukey-hsd 

এটি আমার ডেটা ফ্রেম: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <- c("S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15") Value <- c(9.832217741,13.62390117,13.19671612,14.68552076,9.26683366,11.67886655,14.65083473,12.20969772,11.58494621,13.58474896,12.49053635,10.28208078,12.21945867,12.58276212,15.42648969,9.466436017,11.46582655,10.78725485,10.66159358,10.86701127,12.97863424,12.85276916,8.672953949,10.44587257,13.62135205,13.64038394,12.45778874,8.655142642,10.65925259,13.18336949,11.96595556,13.5552118,11.8337142,14.01763101,11.37502161,14.14801305,13.21640866,9.141392359,11.65848845,14.20350364,14.1829714,11.26202565,11.98431285,13.77216009,11.57303893) data <- data.frame(Group, Subject, Value) তারপরে আমি "মান" -এ 3 গোষ্ঠীর পার্থক্যের তুলনা করতে রৈখিক-মিশ্রিত প্রভাবগুলির মডেলটি চালিত করি, যেখানে "বিষয়" এলোমেলো গুণক: library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group + (1|Subject), data = data) summary(model) ফলাফলগুলি হ'ল: …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

টুকি পোস্ট-হক ফলাফল লেখার উপযুক্ত উপায় কী? বিভিন্ন ফলাফল সহ বেশ কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে? বলুন আপনার উত্তর, দক্ষিণ, পূর্ব এবং পশ্চিম রয়েছে। North N=50 Mean=2.45 SD=3.9 std error=.577 LB=1.29 UB=3.62 South N=40 Mean=2.54 SD=3.8 std error=.576 LB=1.29 UB=3.63 East N=55 Mean=3.45 SD=3.7 std error=.575 LB=1.29 UB=3.64 West N=45 Mean=3.54 SD=3.6 …

17 post-hoc  tukey-hsd 

আমি তিনটি বিভাগ সহ একটি চি-বর্গক্ষেত্রের গুডনেস অফ ফিট (জিওএফ) পরীক্ষা নিচ্ছি এবং বিশেষভাবে প্রতিটি বিভাগে জনসংখ্যার অনুপাত সমান (অর্থাৎ, প্রতিটি গ্রুপের অনুপাত 1/3) নাল পরীক্ষা করতে চাই: ওবার্সভিড ডেটা গ্রুপ 1 গ্রুপ 2 গ্রুপ 3 মোট 686 928 1012 2626 সুতরাং, এই জিওএফ পরীক্ষার জন্য, প্রত্যাশিত গণনাগুলি 2626 (1/3) …

16 hypothesis-testing  chi-squared  goodness-of-fit  post-hoc 

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology