Stata တွင် manova ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

တစ်လမ်းသွား ANOVA သည် အချို့သော တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်များတွင် ကိန်းဂဏန်းကွဲပြားသည့်ရလဒ်များဖြစ်ပေါ်စေခြင်းရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ပညာရေးအဆင့်သုံးဆင့် (တွဲဘက်ဘွဲ့၊ ဘွဲ့၊ မဟာဘွဲ့) သည် စာရင်းအင်းအရ နှစ်စဉ်ဝင်ငွေများကို ကွဲပြားစေသည်ဆိုသည်ကို နားလည်ရန် စိတ်ဝင်စားပေမည်။ ဤအခြေအနေတွင် ကျွန်ုပ်တို့တွင် ရှင်းလင်းချက်ပြောင်းနိုင်သောကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တစ်ခုရှိသည်။

• ရှင်းပြချက် ပြောင်းလဲနိုင်သော- ပညာရေးအဆင့်
• တုံ့ပြန်မှုပြောင်းလဲနိုင်သော- နှစ်စဉ်ဝင်ငွေ

MANOVA သည် တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုထက်ပိုသော ပြောင်းလဲနိုင်သော တစ်လမ်းသွား ANOVA ၏ တိုးချဲ့မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပညာရေးအဆင့်သည် မတူညီသော နှစ်စဉ် ၀င်ငွေ နှင့် ကျောင်းသားကြွေးမြီ ပမာဏကို ကွဲပြားစေခြင်း ရှိ၊ မရှိ နားလည်ရန် စိတ်ဝင်စားပေမည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ရှင်းပြနိုင်သောကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်နှစ်ခုရှိသည်။

• ရှင်းပြချက် ပြောင်းလဲနိုင်သော- ပညာရေးအဆင့်
• တုံ့ပြန်မှုပြောင်းလွဲချက်များ- နှစ်စဉ်ဝင်ငွေ၊ ကျောင်းသားကြွေးမြီ

ကျွန်ုပ်တို့တွင် တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုထက်ပိုသော variable ရှိသည်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ဤကိစ္စတွင် MANOVA ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် သင့်လျော်မည်ဖြစ်သည်။

ထို့နောက် Stata တွင် MANOVA ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြပါမည်။

ဥပမာ- Stata ရှိ MANOVA

Stata တွင် MANOVA မည်ကဲ့သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ လူ 24 ဦးအတွက် အောက်ပါကိန်းရှင် သုံးခုပါရှိသော အောက်ပါဒေတာအတွဲကို အသုံးပြုပါမည်။

• educ: လေ့လာမှုအဆင့် (0 = တွဲဖက်၊ 1 = ဘွဲ့၊ 2 = မာစတာ)
• ဝင်ငွေ- တစ်နှစ်ဝင်ငွေ
• ကြွေးမြီ- စုစုပေါင်း ကျောင်းသားချေးငွေ အကြွေး

ထိပ်တန်းမီနူးဘားရှိ ဒေတာ > ဒေတာ တည်းဖြတ် > ဒေတာ တည်းဖြတ်သူ (တည်းဖြတ်) သို့ လမ်းညွှန်ခြင်းဖြင့် သင်သည် ဒေတာကို ကိုယ်တိုင်ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ဤဥပမာကို ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။

တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်များအဖြစ် ပညာရေးကို ရှင်းပြသည့်ကိန်းရှင်နှင့် ဝင်ငွေနှင့်ကြွေးမြီကို အသုံးပြု၍ MANOVA ကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါ command ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ဝင်ငွေအကြွေး manova = ပညာရေး

Stata သည် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်ရာ p-တန်ဖိုးများနှင့်အတူ ထူးခြားသော စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းလေးခုကို ထုတ်လုပ်သည်-

Wilks’ lambda: F ကိန်းဂဏန်း = 5.02၊ P တန်ဖိုး = 0.0023။

Pillai ခြေရာခံ: F ကိန်းဂဏန်း = 4.07၊ P တန်ဖိုး = 0.0071။

Lawley-Hotelling trace: F ကိန်းဂဏန်း = 5.94၊ P တန်ဖိုး = 0.0008။

အကြီးဆုံး Roy အမြစ်- F-Statistic = 13.10၊ P-value = 0.0002။

စာမေးပွဲစာရင်းအင်းတစ်ခုစီကို မည်သို့တွက်ချက်ကြောင်း အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်အတွက် Penn State Eberly College of Science မှ ဤဆောင်းပါးကို ဖတ်ရှုပါ။

စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းတစ်ခုစီအတွက် p-value သည် 0.05 ထက်နည်းသောကြောင့် သင်မည်သည့်အရာကိုအသုံးပြုသည်ဖြစ်စေ null hypothesis ကို ပယ်ချပါမည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ပညာရေးအဆင့်သည် နှစ်စဉ် ၀င်ငွေနှင့် ကျောင်းသားကြွေးမြီ စုစုပေါင်းတွင် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားစွာ ခြားနားမှုများ ဖြစ်စေသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော သက်သေအထောက်အထားများ ကျွန်ုပ်တို့တွင်ရှိသည်။

p-တန်ဖိုးများအပေါ် မှတ်ချက်- အထွက်ဇယားရှိ p-တန်ဖိုးဘေးရှိ စာလုံးသည် F ကိန်းဂဏန်းတွက်ချက်ပုံကို ဖော်ပြသည် (e = အတိအကျ တွက်ချက်မှု၊ a = အနီးစပ်ဆုံး တွက်ချက်မှု၊ u = အထက်ကန့်သတ်ချက်)။