ဟန်ချက်ညီသော သို့မဟုတ် ဟန်ချက်မညီသော ဒီဇိုင်းများ- ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။

စာရင်းဇယားများတွင်၊ ANOVA (“ကွဲလွဲမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း”) မော်ဒယ်များကို ကွဲပြားသောကုသမှုအဆင့်၏နည်းလမ်းများသည် တူညီမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်အသုံးပြုသည်။

နမူနာအရွယ်အစားများသည် ကုသမှုပေါင်းစပ်များအားလုံးတွင် တူညီပါက ANOVA တွင် ဟန်ချက်ညီသောပုံစံ ရှိသည်။

အပြန်အလှန်အားဖြင့်၊ ANOVA သည် ကုသမှုပေါင်းစပ်အားလုံးတွင် နမူနာအရွယ်အစားများ မညီမျှ ပါက ANOVA တွင် ဟန်ချက်မညီသော ဒီဇိုင်း တစ်ခုရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ မတူညီသောမြေသြဇာသုံးမျိုးသည် ပျမ်းမျှအပင်ကြီးထွားမှုကို ဖြစ်စေခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် တစ်လမ်းသွား ANOVA ကို လုပ်ဆောင်လိုသည်ဆိုကြပါစို့။

အောက်ပါဂရပ်သည် ဤတစ်လမ်းသွား ANOVA အတွက် ဟန်ချက်ညီပြီး ဟန်ချက်မညီသော ဒီဇိုင်းတစ်ခု၏ ဥပမာကို ပြသည်-

ဟန်ချက်ညီသော ဒီဇိုင်းတွင် ကုသမှုတစ်ခုစီတွင် အပင်အရေအတွက် တူညီပါသည်။ ဟန်ချက်မညီသော ဒီဇိုင်းတွင်၊ နမူနာအရွယ်အစားများသည် မညီမျှပါ။

သို့မဟုတ် မတူညီသော ဓာတ်မြေသြဇာနှင့် နေရောင်ခြည် ပေါင်းစပ်မှု တူညီသော အပင်ကြီးထွားမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခြင်း ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် နှစ်လမ်း ANOVA ကို လုပ်ဆောင်လိုသည်ဆိုပါစို့။

အောက်ပါဂရပ်သည် ဤနှစ်လမ်းသွား ANOVA အတွက် ဟန်ချက်ညီပြီး ဟန်ချက်မညီသော ဒီဇိုင်းတစ်ခု၏ ဥပမာကို ပြသည်-

ဆက်စပ်- One-Way vs. နှစ်လမ်း ANOVA- တစ်ခုစီကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။

ဟန်ချက်ညီတဲ့ ဒီဇိုင်းကို ဘာကြောင့် ဦးစားပေးတာလဲ။

ဟန်ချက်ညီသော ဒီဇိုင်းများသည် ဟန်ချက်မညီသော ဒီဇိုင်းများထက် အောက်ပါအားသာချက်များကို ပေးဆောင်သည်-

1. ကုသမှုပေါင်းစပ်အားလုံးတွင် နမူနာအရွယ်အစားများ တူညီသောအခါ ANOVA ၏ စွမ်းအားသည် အမြင့်ဆုံးဖြစ်သည်။ ပါဝါသည် အမြင့်ဆုံးဖြစ်သောအခါ၊ နည်းလမ်းများ အမှန်တကယ် ကွဲပြားသောအခါတွင် ကုသမှုပေါင်းစပ်မှုများကြားတွင် ကွဲပြားမှုများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် အကောင်းဆုံးအခွင့်အရေးရှိသည်။

2. ANOVA ၏ အလုံးစုံ F ကိန်းဂဏန်းသည် တန်းတူညီမျှမှု၏ ကွဲလွဲမှုယူဆချက်အား ချိုးဖောက်မှုများအတွက် အထိခိုက်မခံနိုင်ပါ။

ဟန်ချက်မညီသော ဒီဇိုင်းများ မည်သို့ဖြစ်ပေါ်လာသနည်း။

သုတေသီများသည် ANOVA အတွက် ဟန်ချက်ညီသော ဒီဇိုင်းကို ထူထောင်ရန် ကြိုးပမ်းသော်လည်း၊ ဟန်ချက်မညီသော ဒီဇိုင်းတစ်ခု ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် အကြောင်းရင်းများစွာ အပါအဝင်၊

• လူတစ်ဦးချင်းစီသည် လေ့လာမှုတစ်ဝက်တွင် နုတ်ထွက်ရန် ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။
• လေ့လာမှုအတွင်း အပင်များသည် ရိုးရိုးသေနိုင်သည်။
• ကုန်ထုတ်စက်ရုံတစ်ခုသည် ၎င်း၏ တံခါးများကို ပိတ်နိုင်ပြီး လေ့လာမှုတစ်ခုအတွက် လိုအပ်သော အစိတ်အပိုင်းအချို့ကို မပေးပို့နိုင်ပါ။

အတွေ့အကြုံတစ်ခုသည် ဟန်ချက်မညီဘဲ ရုတ်တရက်ဖြစ်သွားရသည့် အကြောင်းရင်းများစွာရှိသည်။

ဟန်ချက်မညီတဲ့ ဒီဇိုင်းတွေကို ဘယ်လိုဖြေရှင်းမလဲ။

ယခင်က ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း၊ ဟန်ချက်ညီသော ဒီဇိုင်းများကို ၎င်းတို့သည် ပိုမိုမြင့်မားသော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ စွမ်းအားနှင့် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ပိုမိုနှစ်သက်သည်။

သို့သော်၊ အကယ်၍ သင်သည် ဟန်ချက်မညီသော ဒီဇိုင်းကို အသုံးပြု၍ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုကို ပြုလုပ်ရမည်ဆိုပါက၊ သင့်တွင် ရွေးချယ်စရာသုံးခုရှိသည်။

1. ANOVA တစ်ခုလုပ်ပါ။

ကုသမှုပေါင်းစပ်မှုများရှိနမူနာအရွယ်အစားများသည် မညီမျှသော်လည်း တူညီသောကွဲပြားမှုများ၏ယူဆချက်နှင့်ကိုက်ညီပါက ANOVA ကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သေးသည်။

ကုထုံးတစ်ခုစီ၏ ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုစီကြား ကွဲလွဲမှုများ အမြဲတန်းတူညီနေပါက ANOVAs များသည် နမူနာအရွယ်အစားနှင့် မညီမျှသော ကြံ့ခိုင်မှုရှိသည်ကို ကောင်းစွာသိရှိပါသည်။

2. ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။

ကုသမှုပေါင်းစပ်မှုများကြားတွင် နမူနာအရွယ်အစားအနည်းငယ်သာ ကွာခြားမှုရှိပါက၊ ကုသမှုအဆင့်များ၏ ပျမ်းမျှ သို့မဟုတ် အလယ်အလတ်ကို အသုံးပြု၍ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ရှုတ်ချနိုင်ပါသည်။

သို့သော်၊ ဤနည်းလမ်းကို သတိဖြင့်အသုံးပြုသင့်ပြီး နမူနာအရွယ်အစားများသည် အစနှင့်အနီးစပ်ဆုံးတူညီသည့်အခါမှသာ အသုံးပြုသင့်ပါသည်။

3. nonparametric စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ပါ။

နမူနာအရွယ်အစားများ မညီဘဲ မတူညီမှုများ၏ တန်းတူညီမျှမှု၏ ယူဆချက်နှင့် မကိုက်ညီပါက၊ Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှု ကဲ့သို့သော ANOVA နှင့် ညီမျှသော nonparametric ကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ဤစမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားသည် မညီမျှသောနမူနာအရွယ်အစားများနှင့် ကုသမှုပေါင်းစပ်မှုများကြား မညီမျှသောကွဲလွဲမှုများအတွက် ပိုမိုခိုင်ခံ့ပါသည်။