आर में माध्यिका मनोदशा परीक्षण कैसे करें

मूड मीडियन परीक्षण का उपयोग दो या दो से अधिक स्वतंत्र समूहों के मीडियन की तुलना करने के लिए किया जाता है।

आर में इस परीक्षण को करने के लिए कॉइन लाइब्रेरी के मीडियन_टेस्ट फ़ंक्शन का उपयोग किया जा सकता है, जो निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करता है:

माध्य_परीक्षण(प्रतिक्रिया~समूह, डेटा)

सोना:

• प्रतिक्रिया: प्रतिक्रिया मूल्यों का एक वेक्टर
• समूह: समूहीकरण मूल्यों का एक वेक्टर
• डेटा: एक डेटा फ़्रेम जिसमें प्रतिक्रिया और समूह वैक्टर होते हैं

निम्नलिखित उदाहरण दर्शाता है कि आर में माध्यिका मूड परीक्षण करने के लिए इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: आर में मूड मीडियन परीक्षण

मान लीजिए कि एक शिक्षक यह जानना चाहता है कि क्या दो अलग-अलग अध्ययन पद्धतियाँ उसकी कक्षा में छात्रों के बीच अलग-अलग परीक्षण स्कोर उत्पन्न करती हैं या नहीं। इसका परीक्षण करने के लिए, वह बेतरतीब ढंग से 10 छात्रों को एक अध्ययन पद्धति का उपयोग करने के लिए कहती है और अन्य 10 छात्रों को दूसरे का उपयोग करने के लिए कहती है। दो सप्ताह के बाद, प्रत्येक छात्र एक ही परीक्षा देता है।

वह यह निर्धारित करने के लिए मूड के माध्य परीक्षण का उपयोग करने का निर्णय लेती है कि क्या माध्य परीक्षा स्कोर दोनों समूहों के बीच भिन्न है।

चरण 1: डेटा फ़्रेम बनाएं।

 #createdata
method = rep(c('method1', 'method2'), each=10)
score = c(75, 77, 78, 83, 83, 85, 89, 90, 91, 97, 77, 80, 84, 84, 85, 90, 92, 92, 94, 95)
examData = data.frame(method, score)

#viewdata
examData

    method score
1 method1 75
2 method1 77
3 method1 78
4 method1 83
5 method1 83
6 method1 85
7 method1 89
8 method1 90
9 method1 91
10 method1 97
11 method2 77
12 method2 80
13 method2 84
14 method2 84
15 method2 85
16 method2 90
17 method2 92
18 method2 92
19 method2 94
20 method2 95

चरण 2: मेडियन मूड टेस्ट करें।

 #load the coin library
library(corner)

#perform Mood's Median Test
median_test(score~method, data = examData)

#output
	Asymptotic Two-Sample Brown-Mood Median Test

data: score by method (method1, method2)
Z = -0.43809, p-value = 0.6613
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0

परीक्षण का पी-मान 0.6613 है। चूँकि यह मान 0.05 से कम नहीं है, हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल हैं। हमारे पास यह कहने के लिए पर्याप्त सबूत नहीं हैं कि दोनों समूहों के बीच औसत परीक्षा अंकों में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है।

डिफ़ॉल्ट रूप से, यह फ़ंक्शन बिल्कुल माध्यिका के बराबर प्रेक्षणों को 0 का स्कोर प्रदान करता है। हालाँकि, आप मिड.स्कोर तर्क का उपयोग करके इस मान को 0.5 या 1 निर्दिष्ट कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, निम्नलिखित कोड बिल्कुल समान माध्यिका मूड परीक्षण करता है, लेकिन यह माध्यिका के बराबर अवलोकनों के लिए 0.5 का मान निर्दिष्ट करता है:

 #perform Mood's Median Test
median_test(score~method, mid.score="0.5" , data = examData)

#output
	Asymptotic Two-Sample Brown-Mood Median Test

data: score by method (method1, method2)
Z = -0.45947, p-value = 0.6459
alternative hypothesis: true mu is not equal to 00

परीक्षण पी-मान 0.6459 निकला, जो पिछले पी-मान 0.6613 से थोड़ा कम है। हालाँकि, परीक्षण का निष्कर्ष अभी भी वही है: हमारे पास यह कहने के लिए पर्याप्त सबूत नहीं है कि दोनों समूहों के बीच औसत परीक्षा स्कोर काफी भिन्न हैं।