Somers' d ဆိုတာ ဘာလဲ။ (အဓိပ္ပါယ် & #038; ဥပမာ)
Somers’ D ၊ Somers’ Delta ၏ အတိုကောက် သည် သာမာန် မှီခို ကိန်းရှင် နှင့် သာမာန် အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင် အကြား ပေါင်းစည်းမှု ၏ ခိုင်ခံ့မှုနှင့် ဦးတည်ချက် တိုင်းတာမှု တစ်ခု ဖြစ်သည်။
သာလွန် ကိန်းရှင်တစ်ခုသည် တန်ဖိုးများသဘာဝအစီအစဥ်တစ်ခုရှိသည် (ဥပမာ “ ဆိုး” “ ကြားနေ” “ ကောင်း” )။
Somers’ D ၏တန်ဖိုးသည် -1 နှင့် 1 အကြားဖြစ်သည်-
- -1- ကိန်းရှင်အတွဲများအားလုံး သဘောမတူကြောင်း ညွှန်ပြသည်။
- 1- ကိန်းရှင်အတွဲအားလုံး ကိုက်ညီကြောင်း ဖော်ပြသည်။
Somers’ D ကို ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများစွာအတွက် လက်တွေ့တွင် အသုံးပြုသည်။
Somers’ D: အဓိပ္ပါယ်
X နှင့် Y variable နှစ်ခုကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်-
- အတွဲနှစ်ခု (x i , y i ) နှင့် (x j , y j ) တို့သည် ဒြပ်စင်နှစ်ခု၏ အဆင့်များ ကိုက်ညီပါက ညီညွတ် ပါသည်။
- အတွဲ (x i , y i ) နှင့် ( x j , y j ) ကွဲလွဲ နေသည် ဒြပ်စင်နှစ်ခု၏အဆင့်များကိုက်ညီပါက။
ထို့နောက် အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ Somers’ D ကို တွက်ချက်နိုင်သည် ။
Somers’ D = ( NC – N D ) / ( NC + N D + N T )
ရွှေ-
- N C : ကိုက်ညီသောအတွဲအရေအတွက်
- ND : ကွဲလွဲနေသောအတွဲအရေအတွက်
- N T : တွဲထားသောအတွဲအရေအတွက်
ရလာဒ်တန်ဖိုးသည် အမြဲတမ်း -1 နှင့် 1 ကြား ဖြစ်လိမ့်မည်။
Somers’ D: R တွင် ဥပမာ
ကုန်စုံဆိုင်တစ်ခုသည် အောက်ဖော်ပြပါ ပုံမှန်ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်စပ်မှုကို အကဲဖြတ်လိုသည်ဆိုပါစို့။
- ငွေကိုင်၏ ယေဘုယျ ဖော်ရွေမှု (အဆင့် 1 မှ 3)
- ယေဘုယျအားဖြင့် သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှု (အဆင့် 1 မှ 3 အထိ)
၎င်းတို့သည် ဝယ်ယူသူ 10 ဦး၏ နမူနာ ထံမှ အောက်ပါ အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များကို စုဆောင်းသည်-
variable နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်စပ်မှုကို တိုင်းတာရန်၊ R တွင် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြု၍ Somers’ D ကို တွက်ချက်နိုင်ပါသည်။
#enter data nice <- c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3) satisfaction <- c(2, 2, 1, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 3) #load DescTools package library(DescTools) #calculate Somers' D SomersDelta(nice, satisfaction) [1] 0.6896552
Somers’ D သည် 0.6896552 ဖြစ်လာသည်။
ဤတန်ဖိုးသည် 1 နှင့်အတော်လေးနီးစပ်နေပြီး၊ ၎င်းသည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် အတော်အတန်ခိုင်မာသော အပြုသဘောဆောင်သော ဆက်ဆံရေးရှိကြောင်း ညွှန်ပြသည်။
၎င်းသည် အလိုလိုသိနားလည်သဘောပေါက်စေသည်- ငွေကိုင်သမားများကို ပိုကောင်းအဖြစ် အဆင့်သတ်မှတ်ပေးသော ဝယ်ယူသူများသည် ၎င်းတို့၏ အလုံးစုံကျေနပ်မှုကို ပိုမိုအဆင့်သတ်မှတ်လေ့ရှိသည်။
ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ
Pearson Correlation Coefficient နိဒါန်း
Kendall’s Tau ကို မိတ်ဆက်ခြင်း။