Category: လမ်းညွှန်

တစ်လမ်းသွား ANOVA ကို သုံးသော သို့မဟုတ် ထို့ထက်မကသော အမှီအခိုကင်းသော အုပ်စုများ၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ တန်းတူရှိ/မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ တစ်လမ်းသွား ANOVA သည် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို အသုံးပြုသည်- H 0 : အုပ်စုဟူသည် အားလုံး ညီတူညီမျှဖြစ်သည်။ H A : အနည်းဆုံးအုပ်စုတစ်ခု၏ပျမ်းမျှသည် အခြားအုပ်စုများနှင့်မတူပါ။ တစ်လမ်းမောင်း ANOVA ကို သင်လုပ်ဆောင်တိုင်း၊ အောက်ပါပုံသဏ္ဍာန်ရှိသော အကျဉ်းချုပ်ဇယားတစ်ခုဖြင့် သင် အဆုံးသတ်ပါမည်- အရင်းအမြစ်...

ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ ပျမ်းမျှ တန်ဖိုး သည် ဒေတာအတွဲ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို ကိုယ်စားပြုသည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ ပျမ်းမျှ = Σx i /n ရွှေ- ∑- “ပေါင်း” ဟူသော သင်္ကေတ၊ x i : ဒေတာအစုံရှိ i th observation n- ဒေတာအတွဲတွင် ကြည့်ရှုမှုစုစုပေါင်း ပျမ်းမျှ သည် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ အလယ်တန်ဖိုးကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ၎င်းကို အသေးဆုံးမှ အကြီးဆုံးမှ အကြီးဆုံးအထိ ဒေတာအစုတစ်ခုရှိ မှတ်သားမှုအားလုံးကို စီစဥ်ပြီး...

ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်နှင့် မုဒ်တို့သည် ဒေတာအစုတစ်ခု၏ အလယ်ဗဟိုကို ဖော်ပြရန်အတွက် အသုံးများသော အတိုင်းအတာသုံးရပ်ဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ မက်ထရစ်တစ်ခုစီ၏ အမြန်အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ဖြစ်သည်- ပျမ်းမျှ- ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ပျမ်းမျှတန်ဖိုး။ အလယ်အလတ်- ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ ပျမ်းမျှတန်ဖိုး။ မုဒ်- ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် အများဆုံးတန်ဖိုး(များ)။ တစ်ဦးချင်းနှင့် လုပ်ငန်းများသည် ဒေတာအစုံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်ရန် မတူညီသောဒိုမိန်းများတွင် ဤမက်ထရစ်များကို အဆက်မပြတ်အသုံးပြုနေပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် မတူညီသော လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် ပျမ်းမျှ၊ ပျမ်းမျှနှင့် မုဒ်ကို မည်သို့အသုံးပြုကြောင်း ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ 1- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်နှင့်...

Range နှင့် standard deviation သည် data set တစ်ခုတွင် တန်ဖိုးများ ဖြန့်ဖြူးမှုကို တိုင်းတာရန် နည်းလမ်းနှစ်ခုဖြစ်သည်။ အပိုင်းအခြားသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ အနိမ့်ဆုံးတန်ဖိုးနှင့် အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးအကြား ကွာခြားချက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ စံသွေဖည်မှုသည် တစ်ဦးချင်းတန်ဖိုးများ၏ ပုံမှန်သွေဖည်မှုကို ပျမ်းမျှတန်ဖိုးမှတိုင်းတာသည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ s = √(Σ(x i – x ) 2 / (n-1)) ရွှေ- ∑- “ပေါင်း” ဟူသော သင်္ကေတ၊ x i...

ANOVA မော်ဒယ်နှစ်မျိုးသည် တစ်လမ်းမောင်း ANOVA နှင့် တစ်လမ်းမောင်း ANOVA အကြား မကြာခဏ ရောထွေးနေသော ANOVA မော်ဒယ်များ ဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ ရိုးရှင်းသော ခြားနားချက်ဖြစ်သည်- တစ်လမ်းသွား ANOVA ကို သုံးသော သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော လွတ်လပ်သော အုပ်စုများအကြား စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ အုပ်စုတစ်ခုစီတွင် တူညီသောဘာသာရပ်များပေါ်လာသည့် အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသောအုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် တစ်လမ်းသွား...

2 × 2 Factorial ဒီဇိုင်း သည် သုတေသီများအား အမှီအခိုကင်းသော variable နှစ်ခု ( အဆင့် နှစ်ဆင့်တစ်ခုစီ) ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို သုတေသီများအား နားလည်နိုင်စေမည့် စမ်းသပ်ဒီဇိုင်းအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုက္ခဗေဒပညာရှင်သည် အပင်မျိုးစိတ်တစ်ခု၏ ကြီးထွားမှုအပေါ် နေရောင်ခြည် (အနိမ့်ဆုံး သို့မဟုတ် မြင့်မား) နှင့် ရေလောင်းအကြိမ်ရေ (နေ့စဉ် သို့မဟုတ် အပတ်စဉ်) ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို နားလည်လိုသည်ဆိုပါစို့။ ဤသည်မှာ 2×2 Factorial Design ၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်ပြီး တစ်ခုစီတွင် အဆင့်နှစ်ဆင့်ရှိသည့်...

အမှီအခိုကင်းသော variable နှစ်ခု ( အဆင့် နှစ်ဆင့်ရှိသော တစ်ခုစီ) သည် မှီခိုသော variable ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်ကြောင်း နားလည်ရန် 2×2 factorial ဒီဇိုင်းကို အသုံးပြုထားသည်။ မှီခို variable ပေါ်ရှိ အမှီအခိုကင်းသော variable နှစ်ခု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို မြင်သာစေရန် အသုံးဝင်သောနည်းလမ်းမှာ အမှီအခိုကင်းသော variable များ၏ အဆင့်တစ်ခုစီတွင် မှီခို variable ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို ပြသသည့် အပြန်အလှန်ဂရပ်ဖစ်ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာသည် Excel တွင်...

ယုံကြည်မှုကြားကာလ သည် ယုံကြည်စိတ်ချမှုအဆင့်တစ်ခုရှိ လူဦးရေကန့်သတ်ချက်ပါ ၀င်နိုင်ခြေရှိသော တန်ဖိုးများအကွာအဝေးတစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း ရေးသားထားသည်။ ယုံကြည်မှုကြားကာလ = [ကန့်သတ်ချက်၊ အထက်ကန့်သတ်ချက်] ယုံကြည်မှုကြားကာလတစ်ခုအကြောင်း ကောက်ချက်ချရန် အောက်ပါဝါကျတည်ဆောက်ပုံကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သည်- [လူဦးရေကန့်သတ်ချက်] သည် [ကန့်သတ်ချက်၊ အထက်ကန့်သတ်ချက်] ကြားတွင်ရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ [%ယုံကြည်မှုအဆင့်] ယုံကြည်ပါသည်။ အောက်ပါနမူနာများသည် မတူညီသော စာရင်းအင်းစစ်ဆေးမှုများအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ ကောက်ချက်များအား မည်သို့ရေးရမည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- ဆိုလိုရင်းအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ၏ နိဂုံး ဇီဝဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည် လူဦးရေတွင် လင်းပိုင်များ၏ပျမ်းမျှအလေးချိန်ကို ခန့်မှန်းလိုသည်ဆိုပါစို့။ ၎င်းသည်...

ပန်ဒါ DataFrame တွင် စာသားကော်လံနှစ်ခုကို တစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစပ်ရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- df[' new_column '] = df[' column1 '] + df[' column2 '] ကော်လံများထဲမှ တစ်ခုသည် string တစ်ခုမဟုတ်ပါက၊ astype(str) command ကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို ပြောင်းနိုင်သည်။ df[' new_column '] = df[' column1 ']. astype ( str...

အညွှန်းနံပါတ်ဖြင့် pandas DataFrame မှကော်လံတစ်ခုကို ဖယ်ရှားရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- #drop first column from DataFrame df. drop ( df.columns [0], axis= 1 , inplace= True ) အညွှန်းနံပါတ်များဖြင့် ပန်ဒါ DataFrame မှကော်လံအများအပြားကို ဖယ်ရှားရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- #drop first, second, and fourth column from...