Fisher z အသွင်ပြောင်းခြင်း- အဓိပ္ပါယ်နှင့် ဥပမာ

Fisher Z အသွင်ပြောင်းခြင်းသည် Pearson ဆက်စပ်ကိန်းဂဏန်း (r) ကို တန်ဖိုး (z _r ) အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန်အတွက် Pearson ဆက်စပ်ကိန်းဂဏန်းအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဖော်မြူလာတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဖော်မြူလာမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

z _r = ln((1+r) / (1-r)) / 2

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ Pearson ဆက်စပ်ကိန်းကို r = 0.55 ဖြစ်သွားပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် _zr အဖြစ် တွက်ချက်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။

• z _r = ln((1+r) / (1-r)) / 2
• z _r = ln((1+.55) / (1-.55)) / 2
• z _r = 0.618

ဤအသွင်ပြောင်းကိန်းရှင်၏ နမူနာဖြန့်ဝေမှုသည် သာမာန်ဖြန့်ဝေမှု နောက်ဆက်တွဲဖြစ်ကြောင်း ထွက်ပေါ်လာပါသည်။

Pearson ဆက်စပ်ဆက်စပ်ကိန်းအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်နိုင်သောကြောင့် ၎င်းသည် အရေးကြီးပါသည်။

ဤ Fisher Z အသွင်ပြောင်းမှုကို မလုပ်ဆောင်ဘဲ၊ Pearson ဆက်စပ်ကိန်းအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ကြားကာလကို ကျွန်ုပ်တို့ တွက်ချက်နိုင်မည်မဟုတ်ပါ။

အောက်ပါဥပမာသည် လက်တွေ့တွင် Pearson ဆက်စပ်ဆက်စပ်ကိန်းအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- ဆက်စပ်ကိန်းအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ခြင်း။

ခရိုင်တစ်ခု၏ နေထိုင်သူများ၏ အရပ်နှင့် အလေးချိန်အကြား ဆက်စပ်ကိန်းကို ခန့်မှန်းလိုသည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် နေထိုင်သူ 60 ၏ ကျပန်းနမူနာကို ရွေးချယ်ပြီး အောက်ပါအချက်အလက်များကို ရှာဖွေပါ-

• နမူနာအရွယ်အစား n = 60
• အမြင့်နှင့် အလေးချိန်ကြားရှိ ဆက်စပ်ကိန်း r = 0.56

ဤသည်မှာ လူဦးရေဆက်စပ်မှုကိန်းဂဏန်းအတွက် 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလကို မည်သို့ရှာရမည်နည်း။

အဆင့် 1: Fisher Transform ကိုလုပ်ဆောင်ပါ။

z _r = ln((1+r) / (1-r)) / 2 = ln((1+.56) / (1-.56)) / 2 = 0.6328

အဆင့် 2- မှတ်တမ်း၏ အပေါ်နှင့် အောက် ကန့်သတ်ချက်များကို ရှာပါ။

L = z _r – (z _1-α/2 /√ n-3 ) = 0.6328 – (1.96 /√ 60-3 ) = 0.373 ရအောင်

U = z _r + (z _1-α/2 /√ n-3 ) = 0.6328 + (1.96 /√ 60-3 ) = 0.892

အဆင့် 3- ယုံကြည်မှုကြားကာလကို ရှာပါ။

ယုံကြည်မှုကြားကာလ = [(e ^2L -1)/(e ^2L +1)၊ (e ^2U -1)/(e ^2U +1)]

ယုံကြည်မှုကြားကာလ = [(e ^2.373) -1)/(e ^2.373) +1), (e ^2.892) -1)/(e ^2.892) +1)] = [ .၃၅၆၈၊ .၇၁၂၆]

မှတ်ချက်- Correlation Coefficient Calculator အတွက် Confidence Interval ကို အသုံးပြု၍ ဤယုံကြည်မှုကြားကာလကိုလည်း သင်တွေ့နိုင်သည်။

ဤကြားကာလသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ယုံကြည်စိတ်ချမှုမြင့်မားသောအဆင့်ဖြင့် အလေးချိန်နှင့် လူဦးရေအရွယ်အစားကြားရှိ စစ်မှန်သော Pearson ဆက်စပ်ကိန်းကို ပါဝင်နိုင်ဖွယ်ရှိသော တန်ဖိုးများစွာကို ပေးပါသည်။

Fisher Z အသွင်ပြောင်းခြင်း၏ အရေးပါမှုကို သတိပြုပါ- ယုံကြည်မှုကြားကာလကို အမှန်တကယ် မတွက်ချက်မီ ဤအရာသည် ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သော ပထမခြေလှမ်းဖြစ်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

Pearson Correlation Coefficient ကို နိဒါန်း
Pearson ၏ဆက်စပ်မှု၏ယူဆချက်ငါးခု
Pearson Correlation Coefficient ကို ကိုယ်တိုင် တွက်ချက်နည်း