पोस्ट-हॉक परीक्षण

R में संख्यात्मक डेटा के लिए Inference

Mine Cetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice, Duke University

कौन-से means अलग हैं?

  • हर संभावित समूह-जोड़ी में अंतर के लिए टू-सैंपल t-टेस्ट
  • कई परीक्षण $\rightarrow$ Type 1 त्रुटि दर बढ़ती है
  • समाधान: संशोधित significance level इस्तेमाल करें
R में संख्यात्मक डेटा के लिए Inference

Multiple comparisons

  • कई समूह-जोड़ी का परीक्षण multiple comparisons कहलाता है
  • Bonferroni correction सुझाव देता है कि इन परीक्षणों के लिए अधिक सख्त significance level उपयुक्त है
    • विचार की जा रही comparisons की संख्या से $\alpha$ समायोजित करें
    • $\alpha^\star = \frac{\alpha}{K}$, जहाँ $K = \frac{k (k-1)}{2}$
R में संख्यात्मक डेटा के लिए Inference

Pairwise comparisons

  • स्थिर variance $\rightarrow$ standard error और degrees of freedom पर पुनर्विचार: सभी परीक्षणों के लिए एक समान standard error और degrees of freedom इस्तेमाल करें
  • प्रत्येक परीक्षण के p-values को संशोधित significance level से तुलना करें
R में संख्यात्मक डेटा के लिए Inference

अभ्यास करते हैं!

R में संख्यात्मक डेटा के लिए Inference

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