मैं इन आंकड़ों की गणना कैसे करूं?

मैं कुछ शोध को सुविधाजनक बनाने में सहायता के लिए एक ऐप लिख रहा हूं, और इसमें से कुछ में कुछ सांख्यिकीय गणनाएं शामिल हैं। अभी, शोधकर्ता SPSS नामक प्रोग्राम का उपयोग कर रहे हैं। जिस आउटपुट की उनकी परवाह है, उसका वह हिस्सा इस तरह दिखता है:

[SPSS आउटपुट का हिस्सा

वे वास्तव में केवल F और Sig। मानों के बारे में चिंतित हैं। मेरी समस्या यह है कि मेरे पास आंकड़ों में कोई पृष्ठभूमि नहीं है, और मैं यह नहीं समझ सकता कि परीक्षण क्या कहा जाता है, या उनकी गणना कैसे करें।

मैंने सोचा कि F मान F का परिणाम हो सकता है -टेस्ट , लेकिन विकिपीडिया पर दिए गए चरणों का पालन करने के बाद, मुझे एक परिणाम मिला जो SPSS देता है।

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विचारों: 15
क्या कोई छवि को ठीक कर सकता है, यह स्वरूपण तोड़ रहा है
जोड़ा लेखक Eric Schoonover, स्रोत

5 उत्तर

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मैं आंकड़े पाठ्यक्रम की काफी जंगली स्मृति से काम कर रहा हूं, लेकिन यहां कुछ भी नहीं है:

जब आप भिन्नता (एनोवा) का विश्लेषण कर रहे हैं, तो आप वास्तव में एफ आंकड़े को "समूह के बीच" और वर्ग-वर्ग भिन्नताओं के बीच-वर्ग भिन्नताओं के अनुपात के रूप में गणना करते हैं। उपरोक्त दूसरा लिंक इस गणना के लिए बहुत अच्छा लगता है।

यह एफ आंकड़े माप को बनाता है कि आपका मॉडल कितना शक्तिशाली है, क्योंकि "समूह के बीच" भिन्नता स्पष्टीकरण शक्ति है, और "समूहों के भीतर" भिन्नता यादृच्छिक त्रुटि है। उच्च एफ एक अत्यधिक महत्वपूर्ण मॉडल का तात्पर्य है।

कई सांख्यिकीय परिचालनों में, आप सिग को वापस निर्धारित करते हैं। एफ सांख्यिकी का उपयोग कर। यहां वह जगह है जहां आपकी विकिपीडिया जानकारी थोड़ी आसान है। आप क्या करना चाहते हैं - एसपीएसएस द्वारा आपको दी गई स्वतंत्रता की डिग्री का उपयोग करके - उचित पी मान खोजें जिस पर F table आपको आपके द्वारा गणना की गई एफ सांख्यिकी प्रदान करेगा। पी मान जहां यह होता है [एफ (तालिका) = एफ (गणना)] महत्व है।

संकल्पनात्मक रूप से, कम महत्व मूल्य शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने की एक बहुत ही मजबूत क्षमता दिखाता है (जो इन प्रयोजनों के लिए आपके मॉडल को स्पष्टीकरण शक्ति निर्धारित करने का मतलब है)।

यदि इनमें से कोई भी गलत है तो किसी भी गणित लोगों को खेद है। मैं संपादन करने के लिए वापस जांच करूँगा !!!

आप सौभाग्यशाली हों। आँकड़े मजेदार है, शायद यह हिस्सा नहीं। =)

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यह एक बहुविकल्पीय परिणाम तालिका है - जो एनोवा का नियम है। यह एक मोनोवा, एक भेदभाव समारोह विश्लेषण, या कई अन्य बहुविकल्पीय परीक्षणों में से एक हो सकता है। लंबी कहानी छोटी, आंकड़े कठिन हैं, अपने आप को रोल करने के बजाय पाइथन के माध्यम से पेशेवरों और स्क्रिप्ट एसपीएसएस के साथ मिलकर काम करते हैं।
जोड़ा लेखक Rob Allen, स्रोत

संक्षेप में: हाथ से ऐसा न करें, मौजूदा सॉफ्टवेयर का लिंक / उपयोग करें। और sain_grocen का जवाब गलत है। :(

ये पैरामीटर अनुमानों के महत्व के लिए सभी परीक्षण हैं जिनका उपयोग आमतौर पर बहुविकल्पीय प्रतिक्रिया एकाधिक प्रतिक्रियाओं में किया जाता है। यह एक सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग पर्यावरण के बाहर करने के लिए सरल चीजें नहीं होगी। मैं या तो पूर्व-मौजूदा सांख्यिकीय कार्यक्रम से आउटपुट प्राप्त करने का सुझाव दूंगा, या उस कोड का उपयोग करके जिसे आप लिंक कर सकते हैं और उस कोड का उपयोग कर सकते हैं।

मुझे डर है कि पहला जवाब (sain_grocen) आपको गलत पथ का नेतृत्व करेगा। उनकी व्याख्या एक विशेष मामले की संभावना है जो आप वास्तव में कर रहे हैं। एक संतुलित डिजाइन में, उनके लिंक में बताया गया एनोवा एक अलग विविध प्रतिक्रिया के लिए है। ये वे एफ आंकड़े नहीं हैं जिन्हें आप देख रहे हैं। आपके आउटपुट में नाम (पिल्लई ट्रेस, हॉटलिंग ट्रेस, ...) कुछ उपलब्ध बहुविकल्पीय संस्करण हैं। उनके पास कुछ मान्यताओं के तहत एफ वितरण है। मैं यहाँ सामग्री की पाठ्य पुस्तकों की व्याख्या नहीं कर सकता, मैं आपको सलाह देकर शुरू करने की सलाह दूंगा जॉनसन और विकरन द्वारा "एप्लाइड मल्टीवायरेट सांख्यिकीय विश्लेषण"

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सांख्यिकी कठिन है :-)। पुस्तकों और कागजात पढ़ने और पढ़ने के एक साल बाद और केवल आत्मविश्वास से कह सकते हैं कि मैं इसकी मूल बातें समझता हूं।

आप जो भी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग कर रहे हैं, उसके लिए तैयार तैयार पुस्तकालयों की जांच करना चाह सकते हैं, क्योंकि वे सामान्य रूप से गणित में कई गॉचा हैं और विशेष रूप से आंकड़े (गोलाकार त्रुटियां एक स्पष्ट उदाहरण हैं)।

एक उदाहरण के रूप में आप आर प्रोजेक्ट पर एक नज़र डाल सकते हैं, जो एक इंटरैक्टिव वातावरण और एक दोनों है लाइब्रेरी जिसे आप अपने सी ++ कोड से उपयोग कर सकते हैं, जीपीएल के तहत वितरित (यानी यदि आप इसे केवल आंतरिक रूप से उपयोग कर रहे हैं और केवल परिणाम प्रकाशित कर रहे हैं, तो आपको अपना कोड खोलने की आवश्यकता नहीं है)।

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क्या आप और अधिक समझा सकते हैं कि एसपीएसएस स्वयं समस्या का एक अच्छा समाधान क्यों नहीं है? क्या यह पिटोट टेबल को आउटपुट के रूप में उत्पन्न करता है जो कुशलतापूर्वक उपयोग करना मुश्किल है? क्या यह कार्यक्रम की लागत है?

एफ-आंकड़े किसी भी विशेष परीक्षण से उत्पन्न हो सकते हैं। एफ केवल एक वितरण है (संक्षेप में: मूल्यों के समूहों की "आवृत्तियों" का विवरण), जैसे सामान्य (गॉसियन), या वर्दी। आम तौर पर वे भिन्नता के अनुपात से उत्पन्न होते हैं। राय: कई सांख्यिकीविद (स्वयं शामिल), एफ-आधारित परीक्षणों को अस्थिर होने के लिए ढूंढें (शब्दकोष: गैर- मजबूत )।

विशेष आउटपुट आंकड़े (पिल्लई का निशान, इत्यादि) सुझाव देते हैं कि मूल विश्लेषण एक MANOVA उदाहरण है, जो अन्य पोस्टर वर्णन के रूप में एक जटिल है, और सही प्रक्रिया पाने के लिए मुश्किल है।

मुझे लगता है कि, मैनोवा के आधार पर, और एसपीएसएस के उपयोग के आधार पर, यह एक मनोविज्ञान या समाजशास्त्र परियोजना है ... अगर कृपया प्रबुद्ध न हो। यह हो सकता है कि अन्य, सरल मॉडल वास्तव में समझने में आसान हो और अधिक दोहराने योग्य हो। यदि आपके पास है तो अपने स्थानीय विश्वविद्यालय सांख्यिकीय परामर्श समूह से परामर्श लें।

सौभाग्य!

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सांख्यिकी और एसपीएसएस पर बहुत अच्छी साइट से, मैनोवा आउटपुट का स्पष्टीकरण यहां दिया गया है:

Output with explanation: http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/manospss.htm

मनोवा या बहुविकल्पीय जीएलएम कैसे और क्यों करें: (ऊपर जैसा ही पथ है, लेकिन '/manova.htm' में समाप्त हो रहा है)

इन आउटपुट की गणना करने के लिए स्क्रैच से सॉफ़्टवेयर लिखना लंबा और कठिन दोनों होगा; करने के लिए बहुत संख्यात्मक समस्याएं और मैट्रिक्स उलटा है।

जैसा हेनरी ने कहा, पाइथन स्क्रिप्ट का उपयोग करें, या आर। मैं किसी ऐसे व्यक्ति के साथ काम करने का सुझाव दूंगा जो स्क्रिप्टिंग के दौरान एसपीएसएस जानता है। इसके अलावा, एसपीएसएस स्वयं ओएमएस नामक किसी चीज का उपयोग कर आउटपुट टेबल को निर्यात करने में सक्षम है। एसपीएसएस के भीतर एक स्क्रिप्ट यह कर सकती है।

पता लगाएं कि आपके शोध समूह में कौन सा एसपीएसएस जानता है और उनके साथ काम करता है।

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