সুচিপত্র:

আপনি StatCrunch এ চি স্কোয়ারের পরীক্ষার পরিসংখ্যান কিভাবে খুঁজে পাবেন?
আপনি StatCrunch এ চি স্কোয়ারের পরীক্ষার পরিসংখ্যান কিভাবে খুঁজে পাবেন?

ভিডিও: আপনি StatCrunch এ চি স্কোয়ারের পরীক্ষার পরিসংখ্যান কিভাবে খুঁজে পাবেন?

ভিডিও: আপনি StatCrunch এ চি স্কোয়ারের পরীক্ষার পরিসংখ্যান কিভাবে খুঁজে পাবেন?
ভিডিও: চি সিজন 6 এপিসোড 4 প্রোমো | শোটাইম 2024, নভেম্বর
Anonim

StatCrunch ব্যবহার করে স্বাধীনতার জন্য চি-স্কয়ার টেস্ট

  1. আপনাকে প্রথমে সারি এবং কলাম লেবেল সহ ডেটা প্রবেশ করতে হবে।
  2. পছন্দ করা স্ট্যাট > সারণী > আকস্মিক > সারাংশ সহ।
  3. পর্যবেক্ষিত গণনার জন্য কলাম নির্বাচন করুন।
  4. সারি ভেরিয়েবলের জন্য কলাম নির্বাচন করুন।
  5. Next ক্লিক করুন।
  6. "প্রত্যাশিত গণনা" চেক করুন এবং গণনা নির্বাচন করুন।

এই বিষয়ে, আপনি কিভাবে চি বর্গ পরিসংখ্যান খুঁজে পান?

চি বর্গ পরিসংখ্যান x গণনা করুন2 নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পন্ন করে:

  1. টেবিলের প্রতিটি পর্যবেক্ষণ সংখ্যার জন্য সংশ্লিষ্ট প্রত্যাশিত সংখ্যা (O - E) বিয়োগ করুন।
  2. বর্গ পার্থক্য [(O -E)2].
  3. টেবিলের প্রতিটি ঘরের জন্য প্রাপ্ত বর্গগুলিকে সেই ঘরের জন্য প্রত্যাশিত সংখ্যা দ্বারা ভাগ করুন [(O - E)2 /ই]।

দ্বিতীয়ত, পরীক্ষার পরিসংখ্যানের সূত্র কী? প্রমিত পরীক্ষার পরিসংখ্যান অনুমানে ব্যবহৃত হয় পরীক্ষামূলক . সাধারণ সূত্র সূত্র হল: প্রমিত পরীক্ষার পরিসংখ্যান : ( পরিসংখ্যান -প্যারামিটার)/(এর আদর্শ বিচ্যুতি পরিসংখ্যান ) দ্য সূত্র নিজে থেকে অনেক কিছু বোঝায় না, যদি না আপনি এর তিনটি প্রধান রূপও জানেন সমীকরণ জেড-স্কোর এবং টি-স্কোরগুলির জন্য।

এছাড়াও জানুন, আপনি স্ট্যাটক্রঞ্চে ফিট টেস্টের ভালোতা কীভাবে করবেন?

স্ট্যাটক্রাঞ্চ ব্যবহার করে চি-স্কয়ার গুডনেস-অফ-ফিট পরীক্ষা

  1. অনুমানকৃত বিতরণের উপর ভিত্তি করে আপনাকে প্রত্যাশিত গণনা গণনা করতে হবে।
  2. প্রথম কলামে পর্যবেক্ষিত গণনা লিখুন এবং দ্বিতীয় কলামে প্রত্যাশিত গণনা লিখুন।
  3. Stat > Goodness-of-fit > Chi-Square পরীক্ষা বেছে নিন।
  4. পর্যবেক্ষিত গণনার জন্য কলাম নির্বাচন করুন।

কিভাবে আমরা p মান খুঁজে পেতে পারি?

আপনার পরীক্ষার পরিসংখ্যান পজিটিভ হলে, প্রথমে অনুসন্ধান Z আপনার পরীক্ষার পরিসংখ্যানের চেয়ে বেশি হওয়ার সম্ভাবনা (জেড-টেবিলে আপনার পরীক্ষার পরিসংখ্যান দেখুন, অনুসন্ধান এর সংশ্লিষ্ট সম্ভাবনা, এবং এটি একটি থেকে বিয়োগ করুন)। তারপর এই ফলাফল পেতে দ্বিগুণ পি - মান.

প্রস্তাবিত: