Ano ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng mga linear na kumbinasyon na kaibahan at maramihang paghahambing?
Ano ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng mga linear na kumbinasyon na kaibahan at maramihang paghahambing?

Video: Ano ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng mga linear na kumbinasyon na kaibahan at maramihang paghahambing?

Video: Ano ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng mga linear na kumbinasyon na kaibahan at maramihang paghahambing?
Video: Sa mga bakas ng isang Sinaunang Kabihasnan? 🗿 Paano kung nagkamali tayo sa ating nakaraan? 2024, Nobyembre
Anonim

6. (2 marka) Ano ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng mga linear na kumbinasyon ( contrasts) at maramihang paghahambing ? Mga linear na kumbinasyon ay binalak paghahambing ; ibig sabihin, pinagsama-sama ang mga partikular na paraan magkaiba paraan at kaibahan sa iba mga kumbinasyon ng paraan.

Dito, ano ang linear contrast?

Sa mga istatistika, partikular sa pagsusuri ng pagkakaiba at linear pagbabalik, a kaibahan ay isang linear kumbinasyon ng mga variable (parameter o istatistika) na ang mga coefficient ay nagdaragdag ng hanggang sero, na nagpapahintulot sa paghahambing ng iba't ibang paggamot.

Gayundin, paano maaaring lumitaw ang maraming paghahambing sa isang eksperimento? Lumilitaw ang maraming paghahambing kapag may kasamang statistical analysis maramihan sabay-sabay na mga pagsusulit sa istatistika, na ang bawat isa ay may potensyal sa gumawa ng "pagtuklas", ng parehong dataset o umaasa na mga dataset.

Pangalawa, ano ang pamamaraan ng maramihang paghahambing?

Maramihang Paghahambing pagsusulit mga pamamaraan ay kailangan. Ang isang tanyag na paraan upang siyasatin ang sanhi ng pagtanggi sa null hypothesis ay a Pamamaraan ng Maramihang Paghahambing . Ito ay mga pamamaraan na nagsusuri o naghahambing ng higit sa isang pares ng paraan o proporsyon sa parehong oras.

Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng isang post hoc test at nakaplanong paghahambing?

Mga post hoc na pagsusulit ay karaniwang ginagamit upang suriin ang mga pares ng mga grupo upang makita kung ang mga ito ay makabuluhan ayon sa istatistika mula sa isa't isa. Unlike nakaplanong paghahambing , ang mga pagsusuring ito ay hindi nakaplano sa advance, ngunit sa halip ay kumakatawan sa isang paghahanap "pagkatapos ng katotohanan" upang makita kung saan ang istatistikal na makabuluhan pagkakaiba umiral.

Inirerekumendang: