Welch ၏ anova ကို r ဖြင့် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

Welch’s ANOVA သည် ပုံမှန် တစ်လမ်းသွား ANOVA ၏ အခြား ရွေးချယ်စရာတစ်ခုဖြစ်သည်။

အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာသည် Welch’s ANOVA ကို R ဖြင့် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသထားသည်။

အဆင့် 1: ဒေတာကိုဖန်တီးပါ။

မတူညီသောလေ့လာမှုနည်းလမ်းသုံးမျိုးသည် မတူညီသောစာမေးပွဲရလဒ်များကိုဖြစ်ပေါ်စေခြင်းရှိမရှိဆုံးဖြတ်ရန်၊ ပါမောက္ခတစ်ဦးသည် နည်းပညာတစ်ခုစီကိုအသုံးပြုရန် ကျောင်းသား ၁၀ ဦးကို တစ်ပတ်ကြာ ကျပန်းသတ်မှတ်ပေးကာ ကျောင်းသားတစ်ဦးစီအား တူညီသောအခက်အခဲစမ်းသပ်မှုတစ်ခုပေးသည်။

ကျောင်းသား အယောက် (၃၀) ၏ စာမေးပွဲ ရလဒ်များကို အောက်တွင် ဖော်ပြထားပါသည်။

 #create data frame
df <-data. frame (group = rep (c(' A ', ' B ', ' C '), each =10),
                score = c(64, 66, 68, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80,
                          91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96,
                          79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81))

#view first six rows of data frame
head(df)

   group score
1 to 64
2 to 66
3 to 68
4 to 75
5 to 78
6 to 94

အဆင့် 2- သာတူညီမျှကွဲပြားမှုစမ်းသပ်မှု

ထို့နောက်၊ အုပ်စုတစ်ခုစီကြားရှိကွဲလွဲမှုများတန်းတူရှိမရှိဆုံးဖြတ်ရန် Bartlett test ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

စစ်ဆေးမှုစာရင်းအင်း၏ p-တန်ဖိုး သည် အချို့သော အရေးပါမှုအဆင့် (ဥပမာ α = 0.05) အောက်တွင် ရှိနေပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်ပြီး အုပ်စုအားလုံးတွင် တူညီသောကွဲလွဲမှု မရှိဟု ကောက်ချက်ချနိုင်ပါသည်။

Bartlett test ကိုလုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည့် base R တွင် bartlett.test လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

bartlett.test(ဖော်မြူလာ၊ ဒေတာ)

ကျွန်ုပ်တို့၏ဥပမာတွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

 #perform Bartlett's test
bartlett. test (score ~ group, data = df)

	Bartlett test of homogeneity of variances

data: score by group
Bartlett's K-squared = 8.1066, df = 2, p-value = 0.01737

Bartlett ၏စမ်းသပ်မှု၏ p-value ( .01737 ) သည် α = .05 ထက်နည်းသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ အုပ်စုတစ်ခုစီတွင် မတူညီသောကွဲလွဲမှုရှိသည့် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ ကွဲပြားမှုများ၏ တန်းတူညီမျှမှု၏ ယူဆချက်ကို ချိုးဖောက်ပြီး Welch ၏ ANOVA ဖြင့် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

အဆင့် 3- Welch’s ANOVA လုပ်ဆောင်ပါ။

Welch ၏ ANOVA ကို R ဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန်၊ R base oneway.test() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အောက်ပါအတိုင်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #perform Welch's ANOVA
oneway. test (score ~ group, data = df, var. equal = FALSE )

	One-way analysis of means (not assuming equal variances)

data: score and group
F = 5.3492, num df = 2.00, denom df = 16.83, p-value = 0.01591

ANOVA ဇယား၏ စုစုပေါင်း p-value ( 0.01591 ) သည် α = 0.05 ထက်နည်းသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ စာမေးပွဲရလဒ်များသည် လေ့လာမှုနည်းပညာသုံးရပ်တွင် တန်းတူဖြစ်သည်ဟူသော null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်သည်။

ထို့နောက် မည်သည့်အဖွဲ့၏ အဓိပ္ပါယ်သည် ကွဲပြားသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် post hoc စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ R တွင် အမျိုးမျိုးသော post-hoc စာမေးပွဲများကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ကြည့်ရှုရန် အောက်ပါသင်ခန်းစာများကို ကိုးကားပါ။

• R တွင် Bonferroni အမှားပြင်ဆင်နည်း
• R တွင် Tukey စမ်းသပ်နည်း
• R တွင် Scheffe စာမေးပွဲကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

သင့်အခြေအနေပေါ်မူတည်၍ မည်သည့် post-hoc စာမေးပွဲကို အကောင်းဆုံးအသုံးပြုရန် ဆုံးဖြတ်ရန် ဤသင်ခန်းစာကို ကြည့်ရှုပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

တစ်လမ်းမောင်း ANOVA ကို R ဖြင့် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
R ဖြင့် နှစ်လမ်းသွား ANOVA ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း
R ဖြင့် ANOVA ထပ်ခါတလဲလဲတိုင်းတာနည်း