Somers’ D , skrót od Somers’ Delta, jest miarą siły i kierunku powiązania między porządkową zmienną zależną a porządkową zmienną niezależną. Zmienna porządkowa to taka, w której wartości mają naturalny porządek (np. „zły”, „neutralny”, „dobry”). Wartość D Somersa mieści się w...
Jednoczynnikową analizę ANOVA stosuje się w celu określenia, czy istnieje istotna różnica pomiędzy średnimi z trzech lub większej liczby niezależnych grup. Jednym z założeń jednokierunkowej analizy ANOVA jest to, że wariancje populacji, z których pobierane są próbki, są równe. Jednym z...
Jednoczynnikową analizę ANOVA stosuje się w celu określenia, czy istnieje istotna różnica pomiędzy średnimi z trzech lub większej liczby niezależnych grup. Jednym z założeń jednokierunkowej analizy ANOVA jest to, że wariancje populacji, z których pobierane są próbki, są równe. Jednym z...
V Cramera jest miarą siły związku między dwiema zmiennymi nominalnymi. Przechodzi od 0 do 1, gdzie: Wartość 0 oznacza brak związku między dwiema zmiennymi. 1 wskazuje na silny związek pomiędzy obiema zmiennymi. Oblicza się go w następujący sposób: V Cramera =...
V Cramera jest miarą siły związku między dwiema zmiennymi nominalnymi. Przechodzi od 0 do 1, gdzie: Wartość 0 oznacza brak związku między dwiema zmiennymi. 1 wskazuje na silny związek pomiędzy obiema zmiennymi. Oblicza się go w następujący sposób: V Cramera =...
Eta kwadrat jest miarą wielkości efektu powszechnie stosowaną w modelach ANOVA. Mierzy proporcję wariancji związaną z każdym efektem głównym i efektem interakcji w modelu ANOVA. Jak obliczyć eta do kwadratu Wzór na obliczenie kwadratu Eta jest prosty: Eta do kwadratu =...
Eta kwadrat jest miarą wielkości efektu powszechnie stosowaną w modelach ANOVA. Mierzy proporcję wariancji związaną z każdym efektem głównym i efektem interakcji w modelu ANOVA i jest obliczany w następujący sposób: Eta do kwadratu = efekt SS / całkowity SS Złoto:...
Współczynnik Phi (czasami nazywany średniokwadratowym współczynnikiem kontyngencji ) jest miarą powiązania między dwiema zmiennymi binarnymi. Dla tabeli 2×2 danej dla dwóch zmiennych losowych x i y : Współczynnik Phi można obliczyć w następujący sposób: Φ = (AD-BC) / √ (A+B)(C+D)(A+C)(B+D) Przykład:...
Bezwzględne odchylenie mediany , często w skrócie MAD, mierzy rozkład obserwacji w zbiorze danych. Oblicza się go w następujący sposób: MAD = mediana (|x i – x m |) Złoto: x i : i-ta wartość zbioru danych x m : mediana...
Reszta to różnica między wartością obserwowaną a wartością przewidywaną w modelu regresji. Oblicza się go w następujący sposób: Wartość rezydualna = Wartość obserwowana – Wartość przewidywana Kalkulator ten znajduje reszty dla każdej obserwacji w prostym modelu regresji liniowej. Wystarczy wprowadzić listę...