چگونه نتایج آزمون آماری پیلایی یا “Pillai’s test” را تفسیر کنم؟
چگونه نتایج آزمون آماری پیلایی یا “Pillai’s test” را تفسیر کنم؟
پاسخ دهید
بایگانی دسته: آموزش نرم افزار آماری
آزمون‌های تعقیبی (Post-hoc tests)
آزمون‌های تعقیبی (Post-hoc tests) در آمار و تحلیل داده‌ها برای بررسی تفاوت‌های میان گروه‌ها پس از انجام آزمون اصلی (مانند آنالیز واریانس یا آزمون t) استفاده می‌شوند. این آزمون‌ها به شما کمک می‌کنند تا بفهمید کدام گروه‌ها از یکدیگر متمایز هستند.
بعد از انجام آزمون اصلی و در صورتی که نتیجه آن نشان دهد که میان گروه‌ها تفاوت معنی‌داری وجود دارد، آزمون‌های تعقیبی می‌توانند به شما کمک کنند تا بیشترین تفاوت بین گروه‌ها را شناسایی کنید. این آزمون‌ها معمولاً شامل مقایسه‌های دوبه‌دو بین گروه‌ها می‌شوند.
نمونه‌هایی از آزمون‌های تعقیبی شامل آزمون‌های Tukey، Bonferroni، Scheffe و Holm می‌باشند. این آزمون‌ها معمولاً برای کنترل خطای نوع اول (نوع یک) در مقایسه‌های چندگانه استفاده می‌شوند.
استفاده از آزمون‌های تعقیبی می‌تواند به شما کمک کند تا نتایج آماری خود را بهبود بخشیده و تفاوت‌های معنی‌دار بین گروه‌ها را به شکل دقیق‌تری مشخص کنید.
آزمون تعقیبی بونفرونی (bonferroni ) :
آزمون تعقیبی بونفرونی (bonferroni ) :
آزمون آماری بونفرونی (Bonferroni) یک روش تصحیح خطای نوع اول (نوع یک) در آزمون‌های فرضی است که در مقایسه‌های چندگانه مورد استفاده قرار می‌گیرد. وقتی که شما چندین آزمون فرضی را انجام می‌دهید، احتمال اینکه خطای نوع یک (رد کردن یک فرض واقعی) به دلیل انجام آزمون‌های چندگانه افزایش یابد.
آزمون بونفرونی این مشکل را حل می‌کند و خطای نوع یک را کاهش می‌دهد. برای انجام آزمون بونفرونی، سطح معنی‌داری (معمولاً 0.05) برای هر آزمون تقسیم بر تعداد آزمون‌ها می‌شود. به عبارت دیگر، اگر شما n آزمون انجام دهید، سطح معنی‌داری برای هر آزمون به اندازه 0.05/n تعیین می‌شود.
استفاده از آزمون بونفرونی می‌تواند به شما کمک کند تا از افزایش خطای نوع یک در مقایسه‌های چندگانه جلوگیری کنید و اطمینان حاصل کنید که نتایج شما قابل اعتماد هستند. این روش یکی از روش‌های معمول برای کنترل خطای نوع یک در مقایسه‌های چندگانه در تحقیقات آماری است.
آزمون بونفرونی جزئی آزمون های تعقیبی است که بعضی به آن آزمون دان هم می گویند. این آزمون پس از آنکه نتایج حاصل از تحلیل واریانس معنی دار بود جهت مقایسه دو به دو گروه ها کار برد دارد. پس اگر نتیجه تحلیل واریانس معنی دار نبود بهره گیری از این آزمون درست نیست و در واقع نتیجه ی خاصی نمی دهد.
مزایا و معایب بعضی از آزمون های آماری
نوشته
جو غنی از منیزیم و فیبر: مبارزه با دیابت و کلسترول بد
نوشته
رهبری اخلاقی: اساسی‌ترین عنصر در موفقیت سازمانی
نوشته
بیماری خودمعشوق‌پنداری در سازمان:
نوشته
آیا آزمون براون فورسایت در مقایسه با سایر آزمون‌های آماری مزایای خاصی دارد؟
آیا آزمون براون فورسایت در مقایسه با سایر آزمون‌های آماری مزایای خاصی دارد؟
بله، آزمون براون فورسایت مزایای خاصی نسبت به برخی از آزمون‌های آماری دارد. در مقایسه با آزمون t و آزمون نانوالیس، آزمون براون فورسایت به موارد زیر دقت و اعتبار بیشتری دارد:
آزمون براون فورسایت در برابر نقض فرض عدم تقارن داده‌ها مقاومت بیشتری دارد. این آزمون از ارزش‌های واژگونی برای مقایسه میانگین‌ها استفاده می‌کند که نسبت به توزیع داده‌های ناهمسانی (heteroscedasticity) مقاومت بالایی دارد. به عبارت دیگر، آزمون براون فورسایت بهترین عملکرد را در مواجهه با تغییرات واریانس بین گروه‌ها دارد.
آزمون براون فورسایت غیرپارامتریک است؛ یعنی فرضی در مورد توزیع داده‌ها نمی‌کند. این به این معنی است که می‌تواند در مواردی که فرض توزیع نرمال برقرار نیست، استفاده شود. در حالی که آزمون t برای مقایسه میانگین‌ها فرض توزیع نرمال را دارد.
آزمون براون فورسایت در صورت نیاز به تبدیل داده‌ها به مقادیر واژگونی (deviation) قبل از انجام آزمون، شفافیت بیشتری نسبت به آزمون نانوالیس دارد. این تبدیل ساده‌تر است و می‌تواند برای داده‌های وابسته و مستقل استفاده شود.
به طور کلی، آزمون براون فورسایت به دلیل مقاومت بیشتر در برابر توزیع ناهمسانی و قابل استفاده بودن در مواردی که فرض توزیع نرمال برقرار نیست، مزیت‌هایی نسبت به آزمون t و آزمون نانوالیس دارد. با این حال، همانند هر آزمون آماری دیگر، نیاز به تحلیل دقیق و متناسب با سوال پژوهشی خود دارید تا به نتایج قابل اعتمادی برسید.
آیا از نظر علمی امکان سیاه شدن مو (مثلاً موی سر) پس از سفید شدن وجود دارد؟
نوشته
نوشته
آزمون های پارامتریک برای مقایسه
نوشته
تحلیل محتوای کتاب های درسی با تکنیک ویلیام رومی
نوشته
چه مواردی در آزمون براون فورسایت مورد بررسی قرار می‌گیرد؟
چه مواردی در آزمون براون فورسایت مورد بررسی قرار می‌گیرد؟
آزمون براون فورسایت برای مقایسه میانگین‌های گروه‌های مختلف با واریانس‌های متفاوت استفاده می‌شود. بررسی موارد زیر می‌تواند از جمله کاربردهای این آزمون باشد:
مقایسه میانگین‌های دو یا چند گروه با واریانس‌های مختلف: اگر واریانس‌های گروه‌ها متفاوت باشند و قصد دارید میانگین‌های آن‌ها را مقایسه کنید، می‌توانید از آزمون براون فورسایت استفاده کنید. به عنوان مثال، می‌توانید میانگین درآمدهای دو شغل مختلف را مقایسه کنید، در صورتی که واریانس دستمزد در این دو شغل متفاوت باشد.
بررسی تأثیر تغییرات در روش‌های آزمایشی: اگر قصد دارید روش‌های آزمایشی مختلف را با گروه کنترل مقایسه کنید، آزمون براون فورسایت به شما کمک می‌کند. با اندازه گیری نتایج به دست آمده از روش‌های مختلف و مقایسه میانگین‌های آن‌ها با گروه کنترل، می‌توانید ببینید آیا روش‌های جدید تأثیر معناداری دارند یا خیر.
بررسی تأثیر عوامل تجربی بر متغیرها: اگر قصد دارید تأثیر یک یا چند عامل تجربی روی متغیرهای مورد بررسی را بررسی کنید، آزمون براون فورسایت مناسب است. می‌توانید میانگین‌های گروه‌های مختلف را با توجه به عوامل مورد نظر مقایسه کرده و تأثیر معنادار آن‌ها را بر متغیرها مشاهده کنید.
به طور کلی، آزمون براون فورسایت در مواردی استفاده می‌شود که قصد مقایسه میانگین‌های گروه‌ها با واریانس‌های متفاوت را داشته باشید و می‌خواهید تأثیر معناداری از نظر آماری را بررسی کنید.
💢دیکتاتور درون و انفجار نادانی
نوشته
یادگیری سازمانی: راهکارها و روش‌های ارتقاء یادگیری در سازمان‌ها
نوشته
درمان قطعی دیابت فقط با خوردن این گیاه
نوشته
درمان چربی خون با گیاه سرشار از امگا۳ و امگا٦
نوشته
سایت Earnably چیست؟ کسب درآمد 200 دلار در ماه از سایت پول ساز آنلاین
نوشته
آزمون براون فورسیت یا brown – forsythe چیست؟
آزمون براون فورسیت یا brown – forsythe چیست؟
آزمون براون فورسایت یا Brown-Forsythe test، یک آزمون آماری است که برای مقایسه میانگین‌های گروه‌های مختلف داده‌ها با واریانس‌های متفاوت استفاده می‌شود. این آزمون بر اساس واژگونی فرض صفر که میانگین‌های گروه‌ها برابر است، عمل می‌کند.
این آزمون جهت برابری واریانس های گروهی است و برای اصلاح آزمون لون در زمانی است که یک آزمون تحلیل واریانس یک طرفه انجام می شود
هدف اصلی از استفاده از آزمون براون فورسایت، تشخیص وجود تفاوت معناداری در میانگین‌های دو یا چند گروه با واریانس‌های متفاوت است. در این آزمون، ابتدا واریانس هر گروه محاسبه می‌شود و سپس از این واریانس‌ها برای تبدیل داده‌ها به ارزش‌های واژگونی (deviation) استفاده می‌شود. در نهایت، با مقایسه میانگین ارزش‌های واژگونی گروه‌ها، تصمیم گیری درباره وجود تفاوت معنادار صورت می‌گیرد.
برای انجام آزمون براون فورسایت، یک آمار آزمایشی به نام F به دست می‌آید که مقدار آن با توجه به میانگین ارزش‌های واژگونی گروه‌ها و واریانس‌های متناظر آن‌ها محاسبه می‌شود. سپس با استفاده از جدول جدول مقادیر حدی F و درجه آزادی تعیین شده، ارزش آماری F محاسبه می‌شود و با مقدار حدی مقایسه می‌شود تا به نتیجه نهایی برسیم.
آزمون براون فورسایت معمولاً در زمینه‌هایی مانند آماره‌ها، طراحی آزمایش‌ها و تحلیل تفسیری داده‌ها کاربرد دارد.
آیا آزمون احتمال دقیق فیشر از آزمون کای-دو مناسب تر است؟
نوشته
آیا QDA Miner قابل استفاده بر روی سیستم عامل‌های مختلف است؟
نوشته
روانشناسی حماقت: تحمل زیان واقعی برای اجتناب از زیان روانی.
نوشته
جلسه اول : هوش مصنوعی برای سوالات علمی (بسیار کاربردی برای پایان نامه و مقاله نویسی)
نوشته
آزمون ام باکس یا Bax’s M test چیست؟
آزمون ام باکس یا Bax’s M test چیست؟
️ Answer
آزمون ام باکس یا Bax’s M test، که به عنوان آزمون برابری کوواریانس نیز شناخته می شود، یک روش آماری است که برای بررسی همگنی ماتریس های کوواریانس در بین گروه های مختلف در یک مدل تحلیل واریانس چند متغیره (MANOVA) استفاده می شود.
این آزمون فرض می کند که ماتریس های کوواریانس در بین گروه ها برابر هستند. به عبارت دیگر، این آزمون بررسی می کند که آیا پراکندگی داده ها در هر گروه یکسان است یا خیر.
اگر آزمون ام باکس معنی دار باشد (p-value < 0.05)، به این معنی است که ماتریس های کوواریانس بین گروه ها همگن نیستند و فرض برابری کوواریانس نقض می شود. در این صورت، نتایج MANOVA ممکن است قابل اعتماد نباشد و باید با احتیاط تفسیر شوند.
دلایل استفاده از آزمون ام باکس:
- تعیین صحت نتایج MANOVA: اگر ماتریس های کوواریانس همگن نباشند، نتایج MANOVA ممکن است نادرست باشند. آزمون ام باکس به شما کمک می کند تا قبل از تفسیر نتایج MANOVA، از همگنی ماتریس های کوواریانس اطمینان حاصل کنید.
- انتخاب آزمون مناسب: اگر ماتریس های کوواریانس همگن نباشند، ممکن است لازم باشد از آزمون های جایگزین MANOVA مانند MANCOVA استفاده کنید.
نحوه انجام آزمون ام باکس:
آزمون ام باکس را می توان با استفاده از نرم افزارهای آماری مانند SPSS، R و SAS انجام داد. در این نرم افزارها، گزینه ای برای محاسبه آماره آزمون ام باکس و p-value آن وجود دارد.
تفسیر نتایج آزمون ام باکس:
اگر p-value آزمون ام باکس کمتر از 0.05 باشد، به این معنی است که ماتریس های کوواریانس بین گروه ها همگن نیستند و فرض برابری کوواریانس نقض می شود. در این صورت، نتایج MANOVA ممکن است قابل اعتماد نباشد و باید با احتیاط تفسیر شوند.
آیا می‌توان از ترکیب چندین روش ارزیابی برای ارزیابی جامعتر مدل رگرسیون لجستیک استفاده کرد؟
آیا می‌توان از ترکیب چندین روش ارزیابی برای ارزیابی جامعتر مدل رگرسیون لجستیک استفاده کرد؟
بله، استفاده از ترکیب چندین روش ارزیابی می‌تواند به شما کمک کند تا ارزیابی جامع‌تری از مدل رگرسیون لجستیک خود داشته باشید. هر روش ارزیابی برای مدل یک جنبه خاص را بررسی می‌کند و با ترکیب چندین روش، می‌توانید نقاط قوت و ضعف مدل را به طور جامع‌تری شناسایی کنید.
به عنوان مثال، می‌توانید از آزمون ام نیباس (Omnibus test) برای بررسی کلیت مدل استفاده کنید و بررسی کنید که آیا متغیرهای مستقل در مدل تأثیر معناداری دارند یا خیر. سپس، می‌توانید از آزمون والدشه (Wald test) برای بررسی تأثیر هر یک از ضرایب تخمین داده شده استفاده کنید. همچنین، آزمون احتمال نسبی (Likelihood Ratio test) را می‌توانید برای مقایسه مدل کامل با مدل‌های محدود‌تر استفاده کنید.
علاوه بر آزمون‌ها، می‌توانید روش‌های دیگری مانند ارزیابی معیارهای عملکرد مدل مثل دقت (accuracy)، صحت (precision)، بازخوانی (recall) و اندازه F1 (F1-score) را نیز در نظر بگیرید. هرکدام از این معیارها نشان می‌دهند که مدل چقدر به طور کلی در پیش‌بینی صحیح دسته‌ها عمل می‌کند.
به طور کلی، استفاده از ترکیب چندین روش و آزمون می‌تواند به شما تصویر کامل‌تری از عملکرد و قابلیت‌های مدل رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی داده‌ها بدهد.
آیا آزمون اوم نی بوس تنها روش ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک است؟
آیا آزمون اوم نی بوس تنها روش ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک است؟
خیر، آزمون اوم نی بوس (Omnibus test) تنها یکی از روش‌های ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک نیست. در واقع، برای ارزیابی یک مدل رگرسیون لجستیک، از چندین روش و آزمون آماری می‌توان استفاده کرد. تعدادی از این روش‌ها و آزمون‌ها عبارتند از:
آزمون اوم نی بوس (Omnibus test): همان آزمونی است که قبلاً در مورد آن صحبت کردیم. این آزمون بررسی می‌کند که آیا متغیرهای مستقل در مدل رگرسیون لجستیک تأثیر معناداری بر متغیر پاسخ دارند یا خیر.
آزمون والدشه (Wald test): این آزمون بررسی می‌کند که آیا هر یک از ضرایب تخمین داده شده مربوط به متغیرهای مستقل در مدل رگرسیون لجستیک تفاوت معناداری با صفر دارند یا خیر. این آزمون بر پایه ارزش p محاسبه شده برای هر ضریب انجام می‌شود.
آزمون احتمال نسبی (Likelihood Ratio test): این آزمون بررسی می‌کند که آیا یک مدل رگرسیون لجستیک کامل (با همه متغیرهای مستقل) نسبت به یک مدل محدود‌تر (با برخی از متغیرهای مستقل حذف شده) بهبود معناداری دارد یا خیر. این آزمون بر پایه تغییر در تابع لایکلی‌هود است که به صورت مقایسه‌ای انجام می‌شود.
آزمون کی‌درمن-کوینت (Kolmogorov-Smirnov test): این آزمون بررسی می‌کند که آیا مدل رگرسیون لجستیک به طور کلی با داده‌ها سازگار است یا خیر. این آزمون بر پایه تفاوت بین توزیع پیش‌بینی شده و توزیع واقعی متغیر پاسخ انجام می‌شود.
این فقط چند مثال از آزمون‌ها و روش‌های ارزیابی مدل رگرسیون لجستیک هستند و هنوز روش‌های دیگری نیز وجود دارند. انتخاب روش‌های ارزیابی مناسب بستگی به مسئله پژوهشی و خصوصیات داده‌ها دارد. معمولاً از ترکیب چندین آزمون و روش برای ارزیابی جامعتر مدل استفاده می‌شود.
نوشته
ضریب بتا چگونه در تحلیل رگرسیون تفسیر می‌شود؟
نوشته
نوشته
ضریب مسیر (ضریب بتا) در تحلیل رگرسیون
نوشته
ضریب استاندارد و غیراستاندارد چگونه در تفسیر نتایج رگرسیون به کار می‌روند؟
آزمون دقیق فیشر (Fisher’s exact test)
آزمون دقیق فیشر (Fisher’s exact test)
آزمون احتمال دقیق فیشر یک آزمون آماری از آزمون‌های خانواده کای دو است که برای بررسی رابطه یا مستقل بودن بین دو متغیر دسته‌ای در یک جدول تابعیت (contingency table) استفاده می‌شود. این آزمون توسط آماردان رونالد آی. فيشر در سال ۱۹۲۲ توسعه داده شد و برخلاف آزمون کای-دو (Chi-square test)، به صورت دقیق از رویکرد ترکیبیاتی استفاده می‌کند.
آزمون دقیق فیشر، که به عنوان آزمون فیشر نیز شناخته می‌شود.. این آزمون زمانی به کار می‌رود که تعداد مشاهدات در هر گروه کوچک باشد و شرایط برای استفاده از آزمون کای دو برقرار نباشد. در این موارد، آزمون احتمال دقیق فیشر به جای آزمون کای-دو استفاده می‌شود. زمانی که فراوانی‌های مورد انتظار خانه‌های جدول کوچک باشند (کمتر از ۵) برای انجام آزمون استقلال، نمی‌توان از آزمون کای دو یا خی دو استفاده نمود بنابراین باید از آزمون‌های معادل یا آزمون دقیق فیشر استفاده کرد، مخصوصا هنگامی که جدول ۲×۲ است.
آزمون احتمال دقیق فیشر از جدول تابعیت استفاده می‌کند که دو متغیر دسته‌ای را در دو ستون و دو ردیف نشان می‌دهد. مثلاً در مطالعه‌ای در مورد علاقه‌مندی به دو نوع محصول (متغیر اول) بین دو گروه مشتری (متغیر دوم)، جدول تابعیت می‌تواند به صورت زیر باشد:
| گروه A | گروه B | |
| محصول 1 | a | b |
| محصول 2 | c | d |
در این جدول، a، b، c و d تعداد افراد موجود در هر سلول مشخص می‌کنند. آزمون احتمال دقیق فیشر بر اساس توزیع هندسی است و احتمال دیده شدن هر سلول را با توجه به مجموعه‌ای از فرضیات محاسبه می‌کند.
کاربرد آزمون احتمال دقیق فیشر در بررسی رابطه بین دو متغیر دسته‌ای در مواردی است که حجم نمونه کم باشد..
بعضی از کاربردهای آزمون احتمال دقیق فیشر عبارتند از:
بررسی ارتباط بین عوامل خطر و بروز بیماری‌ها در مطالعات پزشکی.
تحلیل داده‌های ژنتیکی و بررسی رابطه بین آلل‌های ژنتیکی و بیماری‌ها.
بررسی ارتباط بین عوامل محیطی و بروز پدیده‌های بیولوژیکی.
آزمون دقیق فیشر احتمال مشاهده یک جدول داده خاص یا جدولی که از نظر آماری مشابه آن باشد را، با فرض اینکه فرضیه صفر درست باشد، محاسبه می‌کند. فرضیه صفر در این آزمون بیان می‌کند که بین دو گروهی که مورد مقایسه قرار می‌گیرند، هیچ ارتباطی وجود ندارد.
اگر مقدار p حاصل از آزمون دقیق فیشر کمتر از سطح معنی‌داری (معمولاً 05/0 ) باشد، فرضیه صفر رد می‌شود و این نتیجه‌گیری می‌شود که بین دو گروه ارتباط آماری معنی‌داری وجود دارد.
ضریب مسیر (ضریب بتا) در تحلیل رگرسیون
نوشته
نوشته
کامل ترین پکیج آموزش کاربردی نرم افزار انویو Nvivo (فصل دوم)
نوشته
آزمون اپسیلون گرین هاوس – گیسر Greenhouse – Geisser Epsilon test چیست؟
نوشته