ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားတွင် ပါ၀င်မှုဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

စာရင်းဇယားများတွင်၊ သုတေသီများသည် တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပို သော ရှင်းပြကိန်းရှင်များ နှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် ကြားရှိ ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ရန် ဆန္ဒရှိကြသည်။

သို့ရာတွင်၊ အခြားကိန်းရှင်များသည် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ကို အကျိုးသက်ရောက်နိုင်ပြီး သုတေသီများအတွက် စိတ်မဝင်စားသည့်ကိစ္စဖြစ်နိုင်သည်။ ဤကိန်းရှင်များကို covariates ဟုခေါ်သည်။

Covariates- တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသော ကိန်းရှင်များ

ဥပမာအားဖြင့်၊ သုတေသီများသည် မတူညီသော လေ့လာမှုနည်းပညာသုံးမျိုးအား ပေးထားသည့်ကျောင်းတွင် မတူညီသော ပျမ်းမျှစာမေးပွဲရမှတ်များ ဖြစ်ပေါ်စေသည်ဆိုပါစို့။ လေ့လာမှုနည်းပညာသည် ရှင်းလင်းချက်ကွဲလွဲချက်ဖြစ်ပြီး စာမေးပွဲရမှတ်သည် တုံ့ပြန်မှုပြောင်းလွဲဖြစ်သည်။

သို့သော်လည်း အုပ်စုသုံးစုအတွင်း ကျောင်းသားများ၏ လေ့လာမှုစွမ်းရည်များတွင် ကွဲလွဲမှုများရှိနေပါသည်။ ၎င်းကို ထည့်သွင်းမစဉ်းစားပါက၊ ၎င်းသည် လေ့လာမှုအတွင်း မရှင်းပြနိုင်သော ကွဲလွဲမှုဖြစ်ကာ လေ့လာမှုနည်းပညာနှင့် စာမေးပွဲရလဒ်များကြားရှိ စစ်မှန်သောဆက်နွယ်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် ပိုမိုခက်ခဲစေမည်ဖြစ်သည်။

ယင်းအတွက် တွက်ချက်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ အတန်းထဲတွင် ကျောင်းသား၏ လက်ရှိ အတန်းကို ကာဗာရီယာ အဖြစ် အသုံးပြုရန် ဖြစ်နိုင်သည်။ ကျောင်းသားတစ်ဦး၏ လက်ရှိအတန်းသည် ၎င်းတို့၏ အနာဂတ်စာမေးပွဲ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ဆက်စပ်နေနိုင်သည်ဟု ကောင်းစွာသိရှိထားသည်။

ထို့ကြောင့်၊ လက်ရှိအတန်းသည် ဤလေ့လာမှုတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ပြောင်းလဲမှုမဟုတ်သော်လည်း ၎င်းကို သုတေသီများက အတန်းရှိကျောင်းသား၏ လက်ရှိအတန်းကို စာရင်းတွက်ချက်ပြီးသည့်တိုင် လေ့လာမှုနည်းစနစ်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိမရှိကို သုတေသီများသိရှိနိုင်စေရန်အတွက် ၎င်းကို သုတေသီများသိရှိနိုင်စေရန်အတွက် ၎င်းကို covariate အဖြစ် ထည့်သွင်းနိုင်သည်။

Covariates သည် ဆက်စပ်အကြောင်းအရာ နှစ်မျိုးတွင် အများဆုံးတွေ့ရသည်- ANOVA (ကွဲလွဲမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း) နှင့် ဆုတ်ယုတ်မှု။

ANOVA ရှိ Covariates

ANOVA ကို ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ဆောင်သောအခါ ( တစ်လမ်းသွား ANOVA ဖြစ်စေ၊ နှစ်လမ်းသွား ANOVA ဖြစ်စေ၊ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသည်ဖြစ်စေ)၊ သီးခြားလွတ်လပ်သော အုပ်စုသုံးစု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပို၍ ကွဲပြားမှုရှိမရှိ သိလိုပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ယခင်နမူနာတွင်၊ မတူညီသောလေ့လာခြင်းနည်းပညာသုံးမျိုးကြားတွင် ပျမ်းမျှစာမေးပွဲရမှတ်များ ကွာခြားမှုရှိမရှိ နားလည်လိုပါသည်။ ဒါကို နားလည်ဖို့အတွက် တစ်လမ်းမောင်း ANOVA ကို လုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့တယ်။

သို့သော်၊ ကျောင်းသားတစ်ဦး၏လက်ရှိအတန်းသည် စာမေးပွဲရမှတ်များအပေါ်တွင်လည်း သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့သိထားသောကြောင့် ၎င်းကို covariate အဖြစ်ထည့်သွင်းကာ ANCOVA (ကွဲလွဲမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း) ကို လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

၎င်းသည် ANOVA နှင့်ဆင်တူသည်၊ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အမှတ်ပေးနည်းစနစ်သုံးခုကြားတွင် ပျမ်းမျှစာမေးပွဲရမှတ်များ ကွာခြားမှုရှိမရှိ နားလည်နိုင်စေရန် စဉ်ဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနိုင်သော (ကျောင်းသား၏လက်ရှိအဆင့်) ကို ပေါင်းစပ် ထည့်သွင်းထားခြင်းမှတပါး၊ ၎င်းသည် ANOVA နှင့် ဆင်တူသည်။ ကျောင်းသား၏ ရလဒ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီးနောက်ပင် လေ့လာပါ။ လက်ရှိအဆင့်သတ်မှတ်ချက် ။

ဆုတ်ယုတ်မှုတွင် ပါ၀င်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် linear regression ကိုလုပ်ဆောင်သောအခါ၊ တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော explanatory variables နှင့် response variable အကြား ဆက်နွယ်မှုကို တွက်ချက်လိုပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သောမြို့တစ်ခုရှိ စတုရန်းပုံနှင့်အိမ်ခြံမြေစျေးနှုန်းများကြား ဆက်နွယ်မှုကို တွက်ချက်ရန် ရိုးရှင်းသောမျဉ်းကြောင်းဆုတ်ယုတ်မှု တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ သို့သော်လည်း အိမ်တစ်အိမ်၏ သက်တမ်းသည် အိမ်ခြံမြေစျေးနှုန်းအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသော ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုလည်းဖြစ်ကြောင်း သိရှိရပါသည်။

အထူးသဖြင့်၊ အိမ်ဟောင်းများသည် သက်သာသော အိမ်ခြံမြေစျေးနှုန်းများနှင့် ဆက်စပ်နေနိုင်သည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကိုလေ့လာရန် အမှန်တကယ်စိတ်မဝင်စားသောကြောင့် အိမ်၏အသက်အရွယ်သည် ပေါင်းစပ်မှု ဖြစ်မည်ဖြစ်သော်လည်း ၎င်းသည် အိမ်စျေးနှုန်းအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့သိပါသည်။

ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အိမ်၏အသက်ကို ရှင်းလင်းချက်ကိန်းရှင်အဖြစ် ထည့်သွင်းနိုင်ပြီး တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်အဖြစ် စတုရန်းပုံနှင့် အိမ်၏အသက်တို့နှင့်အတူ များပြားသောမျဉ်းကြောင်းပြန်ဆုတ်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ထို့ကြောင့် စတုရန်းပုံအတွက် ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းဂဏန်းသည် အိမ်၏အသက်ကို တွက်ချက်ပြီးနောက် တစ်ယူနစ်တိုးလာသော စတုရန်းပုံတစ်ပုံနှင့် ဆက်စပ်နေသော အိမ်စျေးနှုန်းကို ပျမ်းမျှပြောင်းလဲမှုအား ပြောပြလိမ့်မည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

ANCOVA ၏ နိဒါန်း (ကွဲလွဲမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း)
regression coefficient ကို ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်မလဲ။
Excel တွင် ANCOVA ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Excel တွင် linear regression အများအပြားလုပ်ဆောင်နည်း