သုံးလမ်း anova- အဓိပ္ပါယ်နှင့် ဥပမာ

တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တစ်ခုအပေါ် ကွဲပြားသောအချက်သုံးချက်အပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန် သုံးလမ်းသွား ANOVA ကို အသုံးပြုသည်။

သုံးလမ်းသွား ANOVA များသည် one-way ANOVA (အချက်တစ်ခုတည်းသာပါရှိသော) သို့မဟုတ် two-way ANOVA (အချက်နှစ်ချက်သာရှိသော) ထက် ပိုနည်းသော်လည်း ၎င်းတို့ကို နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုနေဆဲဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ANOVA သုံးရပ်ကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါတိုင်း၊ အချက်တစ်ခုစီနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ကြားတွင် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ဆက်နွယ်မှုရှိမရှိအပြင် အကြောင်းရင်းများအကြား အပြန်အလှန်သက်ရောက်မှုရှိမရှိကိုလည်း သိရှိလိုပါသည်။

ဤသင်ခန်းစာတွင် သင်သုံးနည်း ANOVA ကိုသုံးနိုင်သည့် မြင်ကွင်းများစွာအပြင် တစ်ခုလုပ်ဆောင်ပုံဥပမာတစ်ခုပြသထားသည်။

သုံးလမ်း ANOVA ကို ဘယ်အချိန်မှာ သုံးမလဲ။

ဤသည်မှာ သုံးလမ်းသွား ANOVA ကို သုံးနိုင်သည့် အခြေအနေအချို့ဖြစ်သည်။

ဇာတ်လမ်း 1- ရုက္ခဗေဒ

ရုက္ခဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည် (၁) နေရောင်ခြည်ထိတွေ့မှု၊ (၂) ရေလောင်းအကြိမ်ရေနှင့် (၃) ဓာတ်မြေသြဇာအမျိုးအစားများသည် အပင်ကြီးထွားမှုကို မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်သည်ကို ဆုံးဖြတ်လိုပေမည်။

ဤအခြေအနေတွင်၊ အချက်သုံးချက်နှင့် တုံ့ပြန်မှုပြောင်းလဲနိုင်သော တစ်ခုရှိသောကြောင့် သူမသည် သုံးလမ်းသွား ANOVA ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ဇာတ်လမ်း 2- လက်လီ

လက်လီစတိုးဆိုင်တစ်ခု၏ မန်နေဂျာသည် တစ်ပတ်လျှင် (၁) ရက်၊ (၂) စတိုးဆိုင်တည်နေရာနှင့် (၃) ကြော်ငြာကမ်ပိန်းများသည် စုစုပေါင်းရောင်းအားအပေါ် မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်သည်ကို ဆုံးဖြတ်လိုပေမည်။

ဤအခြေအနေတွင်၊ အချက်သုံးချက်နှင့် တုံ့ပြန်မှုပြောင်းလဲနိုင်သော တစ်ခုရှိသောကြောင့် သုံးလမ်း ANOVA ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ဇာတ်လမ်း 3- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ

ဆရာဝန်တစ်ဦးသည် (၁) ကျား၊ (၂) အစားအသောက်နှင့် (၃) လေ့ကျင့်ခန်းအလေ့အထများသည် ကိုယ်အလေးချိန်အပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်လိုပေမည်။

ဤအခြေအနေတွင်၊ အချက်သုံးချက်နှင့် တုံ့ပြန်မှုပြောင်းလဲနိုင်သော တစ်ခုရှိသောကြောင့် သူမသည် သုံးလမ်းသွား ANOVA ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

သုံးလမ်း ANOVA- ဥပမာ

သုတေသီတစ်ဦးသည် လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်၊ ကျား၊ မ နှင့် အားကစားဌာနခွဲမှ ခုန်အမြင့်ကို သက်ရောက်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်လိုသည်ဆိုပါစို့။

၎င်းကိုစမ်းသပ်ရန်၊ သူသည် အောက်ပါအချက်များဖြင့် သုံးလမ်းသွား ANOVA ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

• 1. လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ် (ပရိုဂရမ် 1 နှင့် ပရိုဂရမ် 2)
• 2. Gender (အမျိုးသား သို့မဟုတ် အမျိုးသမီး)
• 3. အားကစားဌာနခွဲ (1 နှင့် division II)

တစ်ခုတည်းသော တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်သည် jump height ဖြစ်လိမ့်မည်။

လူ ၄၀ တွင် ဤအချက်အလက်ကို သူစုဆောင်းသည်ဆိုပါစို့။

ထို့နောက် သုံးလမ်းသွား ANOVA ကိုလုပ်ဆောင်ရန် ကိန်းဂဏန်းဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို အသုံးပြုပြီး အောက်ပါရလဒ်များကို ရရှိသည်။

P-Value ကော်လံသည် အချက်တစ်ခုစီအတွက် P-value နှင့် အချက်များကြား အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ပြသသည်။

ရလဒ်များမှ၊ အချက်သုံးချက်အကြား အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုများသည် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားမှုမရှိသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

အချက်သုံးချက် (အစီအစဉ်၊ ကျား၊ မ နှင့် ကဏ္ဍ) တစ်ခုစီသည် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားကြောင်းကိုလည်း ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

နိဂုံးချုပ်အနေနဲ့ပြောရမယ်ဆိုရင် လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်၊ ကျား၊မ ကွဲပြားမှုတွေဟာ ကစားသမားတွေရဲ့ ခုန်နှုန်းမြင့်လာမှုရဲ့ သိသာထင်ရှားတဲ့ အညွှန်းကိန်းတွေပါ။

ဤအချက်သုံးချက်ကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော အပြန်အလှန်သက်ရောက်မှုများ မရှိဟုလည်း ကျွန်ုပ်တို့ပြောပါမည်။

မှတ်ချက် – လက်တွေ့တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပရိုဂရမ်တစ်ခုစီ၊ ကျား၊မ နှင့် ပိုင်းခြားမှုအတွက် ပျမ်းမျှခုန်နှုန်းကို တွက်ချက်ပြီး အချက်တစ်ခုစီ၏ အဆင့်များသည် ခုန်အမြင့်နှင့် ဆက်စပ်နေကြောင်း ဆုံးဖြတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါသင်ခန်းစာများသည် R နှင့် Python တွင် သုံးလမ်းသွား ANOVA ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

R ဖြင့် သုံးလမ်းသွား ANOVA ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
Python တွင် Three-Way ANOVA ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။