Category: လမ်းညွှန်

နှစ်လမ်းသွား ANOVA ကို အချက်နှစ်ချက် ခွဲပြီး ခွဲထားသော အမှီအခိုကင်းသော အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်မကသော အုပ်စုများအကြား စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ နှစ်လမ်းသွား ANOVA ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တစ်ခုအပေါ် အချက်နှစ်ချက်၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန်နှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ပေါ်ရှိ အချက်နှစ်ခုကြား အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် Python တွင် နှစ်လမ်းသွား ANOVA လုပ်ဆောင်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- Python ရှိ နှစ်လမ်းသွား ANOVA ရုက္ခဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည်...

အုပ်စုတစ်ခုစီတွင် တူညီသောဘာသာရပ်များပေါ်လာသည့် အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသောအုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသောခြားနားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ထပ်ခါတလဲလဲတိုင်းတာမှုများကို ANOVA ကို အသုံးပြုသည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် Python ရှိ ANOVA တစ်လမ်းတည်း ထပ်ခါတလဲလဲ တိုင်းတာနည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- Python ရှိ ANOVA ထပ်ခါတလဲလဲ ဆောင်ရွက်ချက်များ မတူညီသော ဆေးဝါးလေးမျိုးသည် မတူညီသော တုံ့ပြန်မှုအကြိမ်များကို ဖြစ်စေကြောင်း သုတေသီများက သိချင်ကြသည်။ ယင်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ၎င်းတို့သည် မတူညီသော ဆေးဝါးလေးမျိုးအား လူနာများ၏ တုံ့ပြန်မှုအကြိမ်ငါးကြိမ်ကို တိုင်းတာသည်။...

Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှုအား အမှီ အခိုကင်းသော အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အလယ်အလတ်အုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ ၎င်းကို တစ်လမ်းသွား ANOVA ၏ မျဥ်းရိုးမတူညီသော တူညီသည်ဟု ယူဆသည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် Python ရှိ Kruskal-Wallis စမ်းသပ်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- Python ရှိ Kruskal-Wallis စမ်းသပ်မှု မတူညီသော ဓာတ်မြေသြဇာသုံးမျိုးသည် အပင်ကြီးထွားမှုအဆင့် ကွဲပြားစေခြင်း ရှိမရှိ သုတေသီများ သိချင်ကြသည်။ ၎င်းတို့သည် မတူညီသောအပင်...

Friedman စမ်းသပ်မှု သည် ANOVA ထပ်ခါတလဲလဲတိုင်းတာခြင်းအတွက် ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အုပ်စုတစ်ခုစီတွင် တူညီသောဘာသာရပ်များ ပေါ်လာသည့် အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။ Python တွင် Friedman စမ်းသပ်နည်းကို ဤသင်ခန်းစာတွင် ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- Python ရှိ Friedman စမ်းသပ်မှု သုတေသီတစ်ဦးသည် လူနာများ၏ တုံ့ပြန်မှုအကြိမ်ရေသည် မတူညီသော ဆေးဝါးသုံးမျိုးတွင် တူညီမှုရှိမရှိ သိလိုသည်။ ၎င်းကိုစမ်းသပ်ရန်အတွက်...

ANCOVA (“ ကွဲလွဲမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း” ) ကို တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော covariates အတွက် ထိန်းချုပ်ပြီးနောက် သီးခြားလွတ်လပ်သောအုပ်စုသုံးစု၏ နည်းလမ်းများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် Python တွင် ANCOVA ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- Python ရှိ ANCOVA မတူညီသော လေ့လာမှုနည်းပညာသုံးမျိုးသည် စာမေးပွဲရမှတ်များအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိမရှိကို ဆရာတစ်ဦးမှ သိချင်သော်လည်း အတန်းထဲတွင်ရှိပြီးသား ကျောင်းသား၏ လက်ရှိအတန်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားစေလိုပါသည်။ ၎င်းသည်...

ရွေ့လျားပျမ်းမျှ သည် ဒေတာရှိ “ ဆူညံသံ” ကို လျှော့ချရန်နှင့် ပုံစံများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အချိန်စီးရီးဒေတာကို ချောမွေ့စေရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရွေ့လျားပျမ်းမျှနောက်ကွယ်ရှိ အယူအဆသည် သတ်မှတ်ကာလတစ်ခုအတွက် “ ရွေ့လျားပျမ်းမျှ” သို့ရောက်ရှိရန် ယခင်ကာလများစွာ၏ ပျမ်းမျှအားယူရန်ဖြစ်သည်။ ဤကျူတိုရီရယ်တွင် Python တွင် ရွေ့လျားပျမ်းမျှနှုန်းများကို တွက်ချက်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- Python ရှိ Moving Averages ကာလ 10 ကျော်အတွင်း ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ စုစုပေါင်းရောင်းချမှုကို ပြသသည့် အောက်ပါဇယားရှိသည်ဆိုပါစို့။...

သင် F စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်သောအခါ၊ သင်သည် F ကိန်းဂဏန်းကိုရရှိမည်ဖြစ်သည်။ F စစ်ဆေးမှုရလဒ်များသည် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်၊ F ကိန်းဂဏန်းအား အရေးကြီးသော F တန်ဖိုးတစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ F ကိန်းဂဏန်းသည် အရေးကြီးသော F တန်ဖိုးထက် ကြီးပါက၊ စစ်ဆေးမှုရလဒ်များသည် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားပါသည်။ အရေးကြီးသောတန်ဖိုး F ကို F ဖြန့်ချီရေးဇယားကို အသုံးပြု၍ သို့မဟုတ် စာရင်းအင်းဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြု၍ တွေ့ရှိနိုင်သည် ။ F ၏အရေးပါသောတန်ဖိုးကိုရှာဖွေရန်၊ သင်လိုအပ်သည်- အရေးပါမှုအဆင့်...

လူဦးရေကွဲလွဲမှုနှစ်ခု တူညီမှုရှိမရှိ စမ်းသပ်ရန် F test ကို အသုံးပြုသည်။ စမ်းသပ်မှု၏ null နှင့် အခြားအခြားသော ယူဆချက်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် ။ H 0 : σ 1 2 = σ 2 2 (လူဦးရေကွဲလွဲမှု ညီမျှသည်) H 1 : σ 1 2 ≠ σ 2 2 (လူဦးရေကွဲလွဲမှု မညီမျှ ပါ) ဤသင်ခန်းစာတွင် Python...

သင် t-test လုပ်တိုင်း၊ စာမေးပွဲစာရင်းကို သင်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ t-test ရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်၊ စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းအား အရေးကြီးသောတန်ဖိုး T နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်း၏ ပကတိတန်ဖိုးသည် အရေးကြီးသောတန်ဖိုး T ထက် ကြီးပါက၊ စာမေးပွဲရလဒ်များသည် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားပါသည်။ အရေးကြီးသောတန်ဖိုး T ကို t ဖြန့်ဖြူးရေးဇယားကို အသုံးပြု၍ သို့မဟုတ် စာရင်းအင်းဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြု၍ တွေ့ရှိနိုင်သည် ။ T ၏အရေးပါသောတန်ဖိုးကိုရှာဖွေရန်၊ သင်သတ်မှတ်ရမည်- အရေးပါမှုအဆင့် (ဘုံရွေးချယ်မှုများမှာ 0.01၊...

သင်ယူဆချက်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုလုပ်ဆောင်တိုင်း၊ သင်သည် စစ်ဆေးမှုစာရင်းအင်းတစ်ခုကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ အဆိုပြုချက်စစ်ဆေးမှုရလဒ်များသည် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်များ သိသာမှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်၊ စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းအား အရေးကြီးသော Z တန်ဖိုး နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ စမ်းသပ်စာရင်းအင်း၏ ပကတိတန်ဖိုးသည် အရေးကြီးသော Z တန်ဖိုးထက် ကြီးပါက၊ စစ်ဆေးမှုရလဒ်များသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားပါသည်။ Python တွင် အရေးပါသော Z တန်ဖိုးကို ရှာဖွေရန်၊ အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုသည့် scipy.stats.norm.ppf() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည် ။ scipy.stats.norm.ppf(q) ရွှေ- q- အသုံးပြုရန်...