تشغيل - و - اختبار - في - الحسابية الفوركس

ري: ست: جزئي F اختبار الأربعاء، 18 أكتوبر 2006 22:14:23 -0500 مراجعك لإنشاء مجموعة بيانات جديدة تجعلني أشك في أن جمب (أيا كان) يجب أن تفعل أشياء مختلفة إلى حد ما من ستاتا لا. أعتقد أن ما تسمونه اختبار F جزئي أسميه اختبار F الإضافية. إما أن أو أنا لا أفهم السؤال. ربما كنت تريد شيئا من هذا القبيل: ريجريس ذ X1 X2 X3 X4 اختبار X3 X4 أي اختبار فرضية أن آثار X3 و X4 على حد سواء 0. هل يمكن أن تفعل أيضا شيئا مثل نستريغ: تراجع y (X2 X2) (X3 X4) يتيح افترض أنك قد خلق بطريقة أو بأخرى متغير يسمى أوتلير الذي يساوي 1 للحالات التي تريد استبعاد، 0 للحالات التي تريد الاحتفاظ بها. استخدم إذا كان مؤهلا على التراجع. ريجريس y x1 x2 x3 x4 إف أوتلير 0 للحصول على لمحة عامة عن استخدام ستاتا لانحدار عملية شريان الحياة للسودان، راجع ------------------------------ ------------- ريتشارد وليامز، نوتردام قسم علم الاجتماع مكتب: (574) 631-6668، (574)631-6463 فاكس: (574)288-4373 منزل: (574) 289 -5227 إمايل: Richard. A.Williams.5ND. Edu ووو (شخصي): nd. edu رويليام ووو (قسم): nd. eduIt مستقل تي اختبار باستخدام ستاتا مقدمة و t - اختبار مستقل، ويشار أيضا إلى عينات مستقلة أو اختبار t أو اختبار مستقل t-تيست أو تي-تيست تيست يستخدم لتحديد ما إذا كان متوسط ​​متغير تابع (مثل الوزن، مستوى القلق، الراتب، وقت رد الفعل، وما إلى ذلك) هو نفسه في اثنين لا علاقة لها، مستقلة (مثل الذكور مقابل الإناث، والعاطلين عن العمل، والعاطلين عن العمل، والذين تقل أعمارهم عن 21 سنة مقابل 21 سنة فما فوق، وما إلى ذلك). على وجه التحديد، يمكنك استخدام اختبار t مستقل لتحديد ما إذا كان الفرق المتوسط ​​بين مجموعتين إحصائيا مختلفا اختلافا كبيرا عن الصفر. على سبيل المثال، يمكن استخدام اختبار ت مستقل لاختبار ما إذا كان وقت المراجعة بين طلاب الجامعات يختلف على أساس الجنس (أي المتغير التابع الخاص بك سيكون وقت المراجعة، ويقاس في دقائق أو ساعات، والمتغير المستقل الخاص بك سيكون من الجنسين، والتي لديها اثنين المجموعات: ذكور وإناث). بدلا من ذلك، يمكن استخدام اختبار تي مستقل لفهم ما إذا كان هناك فرق في الراتب على أساس المستوى التعليمي (أي المتغير التابع الخاص بك سيكون المرتب والمتغير المستقل الخاص بك سيكون المستوى التعليمي، الذي لديه مجموعتين: درجة البكالوريوس ودرجة الدراسات العليا ). ملاحظة: في ستاتا 12، سترى أن الاختبار التائي المستقل يشار إليه باختبار المقارنة المتوسطة لمجموعتين، بينما في ستاتا 13، يشار إليه باختبار t (اختبار المقارنة المتوسطة). في هذا الدليل، نعرض لك كيفية إجراء اختبار تي مستقل باستخدام ستاتا، فضلا عن تفسير والإبلاغ عن نتائج هذا الاختبار. ومع ذلك، قبل أن نقدم لكم لهذا الإجراء، تحتاج إلى فهم الافتراضات المختلفة التي يجب أن تفي بها البيانات الخاصة بك من أجل اختبار تي مستقل لتعطيك نتيجة صالحة. نناقش هذه الافتراضات بعد ذلك. ملاحظة: إذا كان المتغير المستقل يحتوي على مجموعات ذات صلة، فستحتاج إلى استخدام اختبار t مقترن بدلا من ذلك. بدلا من ذلك، إذا كان لديك أكثر من مجموعتين غير مرتبطتين، يمكنك استخدام أنوفا أحادية الاتجاه. ومع ذلك، إذا كان لديك مجموعة واحدة فقط وترغب في مقارنة ذلك مع قيمة معروفة أو افتراضية، يمكنك تشغيل عينة واحدة اختبار تي. لدينا أيضا دليل على كيفية تشغيل اختبار تي مستقل باستخدام مينيتاب هنا. الافتراضات هناك ستة افتراضات تقوم على أساس اختبار t المستقل. إذا لم يتم استيفاء أي من هذه الافتراضات الستة، لا يمكنك تحليل البيانات باستخدام اختبار t مستقل لأنك لن تحصل على نتيجة صالحة. وبما أن الافتراضات 1 و 2 و 3 تتعلق بتصميم الدراسة واختيار المتغيرات، فإنها لا يمكن اختبارها لاستخدام ستاتا. ومع ذلك، يجب عليك أن تقرر ما إذا كانت دراستك تلبي هذه الافتراضات قبل الانتقال. الافتراض 1: يجب قياس المتغير التابع الخاص بك على مستوى الفاصل الزمني أو المستوى (أي أنها مستمرة). وتشمل أمثلة هذه المتغيرات التابعة الارتفاع (قياس بالأقدام والبوصة)، ودرجة الحرارة (المقاسة بالساعة C)، والراتب (مقيس بالدولار الأمريكي)، ووقت المراجعة (مقيس بالساعات)، والذكاء (المقيس باستخدام درجة الذكاء)، ووقت التفاعل ( مقاسة بالميلي ثانية)، وأداء الاختبار (يقاس من 0 إلى 100)، والمبيعات (مقاسة بعدد المعاملات في الشهر)، وهكذا دواليك. إذا لم تكن متأكدا مما إذا كان متغيرك التابع متواصلا (بمعنى أنه يتم قياسه على مستوى الفاصل الزمني أو مستوى النسبة)، فاطلع على أنواع دليل المتغيرات. الافتراض 2: يجب أن يتكون المتغير المستقل من فئتين. (غير ذات صلة). ومن أمثلة هذه المتغيرات المستقلة نوع الجنس (مجموعتان: ذكور أو إناث)، ونوع العلاج (مجموعتان: دواء أو دواء)، ومستوى تعليمي (مجموعتان: جامعية أو دراسات عليا)، ودينية (مجموعتان: نعم أو لا)، و وهكذا. الافتراض 3: يجب أن يكون لديك استقلالية الملاحظات. مما يعني أنه لا توجد علاقة بين الملاحظات في كل مجموعة أو بين المجموعات نفسها. على سبيل المثال، يجب أن يكون هناك مشاركون مختلفون في كل مجموعة مع عدم وجود مشارك في أكثر من مجموعة واحدة. إذا لم يكن لديك استقلالية من الملاحظات، فمن المحتمل أن يكون لديك مجموعات ذات صلة، مما يعني أنك سوف تحتاج إلى استخدام تي الاختبار التابع بدلا من اختبار تي المستقلة. لحسن الحظ، يمكنك التحقق من الافتراضات 4 و 5 و 6 باستخدام ستاتا. عند الانتقال إلى الافتراضات 4 و 5 و 6، نقترح اختبارها في هذا الترتيب لأنها تمثل أمرا حيث، إذا كان انتهاك الافتراض غير قابل للتصحيح، فلن تكون قادرا على استخدام اختبار تي مستقل. في الواقع، لا تفاجأ إذا فشلت البيانات الخاصة بك واحد أو أكثر من هذه الافتراضات لأن هذا هو نموذجي إلى حد ما عند العمل مع البيانات في العالم الحقيقي بدلا من أمثلة الكتاب المدرسي، والتي غالبا ما تظهر فقط لك كيفية إجراء اختبار تي مستقل عند كل شيء سارت الامور بشكل جيد. ومع ذلك، لا داعي للقلق لأنه حتى عندما تفشل البيانات الخاصة بك بعض الافتراضات، غالبا ما يكون هناك حل للتغلب على هذا (على سبيل المثال تحويل البيانات الخاصة بك أو باستخدام اختبار إحصائي آخر بدلا من ذلك). تذكر فقط أنه إذا لم تتحقق من أن بياناتك تلبي هذه الافتراضات أو تختبرها بشكل غير صحيح، فقد لا تكون النتائج التي تحصل عليها عند تشغيل اختبار t مستقل. الافتراض 4: لا ينبغي أن تكون هناك قيم متطرفة كبيرة. فالأسلوب الخارجي هو ببساطة حالة واحدة ضمن مجموعة البيانات الخاصة بك لا تتبع النمط المعتاد (على سبيل المثال في دراسة ل 100 طالب من درجات الذكاء، حيث كانت النتيجة المتوسطة 108 مع اختلاف بسيط بين الطلاب، وكان لدى طالب واحد درجة 156 ، وهو أمر غير عادي جدا، وربما حتى وضعها في أعلى 1 من درجات الذكاء على الصعيد العالمي). المشكلة مع القيم المتطرفة هي أنها يمكن أن يكون لها تأثير سلبي على اختبار t المستقل، مما يقلل من دقة النتائج الخاصة بك. لحسن الحظ، عند استخدام ستاتا لتشغيل اختبار تي مستقل على البيانات الخاصة بك، يمكنك بسهولة الكشف عن القيم المتطرفة المحتملة. الافتراض 5: يجب أن يكون متغيرك المعتاد موزعا بشكل طبيعي تقريبا لكل فئة من المتغير المستقل. البيانات الخاصة بك تحتاج فقط أن تكون طبيعية تقريبا لتشغيل اختبار تي مستقل لأنه قوي جدا لانتهاكات طبيعية، وهذا يعني أن هذا الافتراض يمكن أن تنتهك قليلا، ولا تزال توفر نتائج صالحة. يمكنك اختبار لحالة طبيعية باستخدام اختبار شابيرو ويلك من الحياة الطبيعية، والتي يتم اختبارها بسهولة لاستخدام ستاتا. الافتراض 6: هناك حاجة إلى تجانس الفروق. يمكنك اختبار هذا الافتراض في ستاتا باستخدام اختبار ليفينس لتجانس الفروق. اختبار ليفينس مهم جدا عندما يتعلق الأمر بتفسير النتائج من دليل اختبار تي مستقل لأن ستاتا قادر على إنتاج مخرجات مختلفة اعتمادا على ما إذا كانت البيانات الخاصة بك تفي أو تفشل هذا الافتراض. في الممارسة العملية، فإن التحقق من الافتراضات 4 و 5 و 6 ربما يستغرق معظم وقتك عند إجراء اختبار تي مستقل. ومع ذلك، فإنه ليس مهمة صعبة، و ستاتا يوفر كل الأدوات التي تحتاج إلى القيام بذلك. في القسم، إجراء الاختبار في ستاتا. فإننا نوضح إجراء ستاتا المطلوب لإجراء اختبار تي مستقل بافتراض عدم وجود افتراضات قد انتهكت. أولا، وضعنا المثال الذي نستخدمه لشرح إجراء اختبار t المستقل في ستاتا. مع وجود نسبة كبيرة من المدخنين الثقيلة الذين يكافحون من أجل الإقلاع عن التدخين، ترغب الحكومة في إيجاد طرق لمساعدتهم على الحد من استهلاك السجائر. ويهدف الباحث إلى التحقيق فيما إذا كان استخدام بقع النيكوتين يقلل من استهلاك السجائر، وإذا كان الأمر كذلك، فما هو مقدار ذلك. ولذلك، فإن الباحث يعين عينة عشوائية من 30 مدخنا ثقيلا من السكان، حيث يعرف المدخن الثقيل بأنه الشخص الذي يدخن ما متوسطه 40 سيجارة أو أكثر في اليوم الواحد. تم تقسيم هذه العينة من 30 مشاركا عشوائيا إلى مجموعتين مستقلتين نداش مجموعة مراقبة ومجموعة علاج نداش مع 15 مشاركا في كل مجموعة. ولذلك، أعطي 15 مشاركا بقع النيكوتين (مجموعة العلاج) و 15 مشاركا أعطيوا العلاج الوهمي، وهو التصحيح الذي لا يحتوي على أي النيكوتين (المجموعة الضابطة). ونتيجة لذلك، لم يعرف أي من المشاركين ما إذا كانوا في مجموعة العلاج أو المجموعة الضابطة. بعد ثلاثة أشهر من بدء التجربة، تم قياس استهلاك السجائر من المجموعتين من حيث متوسط ​​عدد السجائر المدخنة يوميا. لذلك، كان المتغير التابع هو استهلاك السجائر (مقيس من حيث عدد السجائر المدخنة يوميا في نهاية التجربة)، في حين كان المتغير المستقل هو نوع المعاملة، حيث كان هناك مجموعتان مستقلتان (مجموعة العلاج ومجموعة السيطرة). تم استخدام اختبار t مستقل لتحديد ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية في استهلاك السجائر بين المجموعتين المستقلتين (أي مجموعة العلاج ومجموعة السيطرة). الإعداد في ستاتا في ستاتا، فصلنا المجموعتين للتحليل من خلال إنشاء متغير تجميع يسمى تراتمنتيب. وأعطت المجموعة الضابطة التي تلقت الوهمي قيمة 1 - وهمي ومجموعة العلاج الذين تلقوا بقع النيكوتين قيمة 2 - تصحيح النيكوتين، كما هو مبين أدناه. نشرت بإذن خطي من ستاتاكورب لب. الدرجات للمتغير التابع، سيغاريتيكونسومبتيون. ثم تم إدخالها في جدول البيانات تحرير (تحرير) جدول في العمود إلى يمين المتغير المستقل، تراتمنتيب. كما هو مبين أدناه: نشرت بإذن خطي من ستاتاكورب لب. إجراء الاختبار في ستاتا في هذا القسم، نعرض لك كيفية تحليل البيانات الخاصة بك باستخدام اختبار تي مستقل في ستاتا عندما الافتراضات الستة في القسم السابق، الافتراضات. لم تنتهك. يمكنك إجراء اختبار تي مستقل باستخدام رمز أو ستاتاس واجهة المستخدم الرسومية (غوي). بعد أن تقوم بتحليلك، نعرض لك كيفية تفسير نتائجك. أولا، اختر ما إذا كنت تريد استخدام رمز أو ستاتاس واجهة المستخدم الرسومية (غوي). رمز لتشغيل اختبار تي مستقل على البيانات الخاصة بك يأخذ شكل: تيست ديبندنتفاريابل، من قبل (إنديبندنتفاريابل) نشرت بإذن خطي من ستاتاكورب لب. باستخدام مثالنا حيث المتغير التابع هو سيغاريتكونسومبتيون والمتغير المستقل هو تراتمنتيب. سيكون الرمز المطلوب: تيست سيغاريتكونسومبتيون، بي (تراتمنتيب) ملاحظة 1: يجب أن تكون دقيقا عند إدخال الشفرة في المربع. الرمز حساس لحالة الأحرف. على سبيل المثال، إذا قمت بإدخال سيغاريتكونسومبتيون حيث أول c صغيرة بدلا من الأحرف الكبيرة (أي C كبيرة)، التي ينبغي أن تكون، سوف تحصل على رسالة خطأ مثل ما يلي: ملاحظة 2: إذا كنت لا تزال الحصول على رسالة خطأ في ملاحظة 1: أعلاه، يجدر التحقق من الاسم الذي أعطيته المتغيرات التابعة والمستقلة في محرر البيانات عند إعداد الملف الخاص بك (أي رؤية شاشة محرر البيانات أعلاه). في المربع الموجود على الجانب الأيسر من شاشة محرر البيانات، هي الطريقة التي تكتب بها المتغيرات في القسم، وليس القسم الذي تحتاج إلى إدخاله في الشفرة (انظر أدناه للمتغير المستقل). قد يبدو هذا واضحا، ولكنه خطأ يتم أحيانا، مما يؤدي إلى الخطأ في الملاحظة 1 أعلاه. لذلك، أدخل رمز، تيست سيغاريتكونسومبتيون، بواسطة (تراتمنتتيب). واضغط على زر ريتورننتر على لوحة المفاتيح. نشرت بإذن خطي من ستاتاكورب لب. يمكنك أن ترى الإخراج ستاتا التي سيتم إنتاجها هنا. واجهة المستخدم الرسومية (غوي) يتم عرض الخطوات الثلاث المطلوبة لتشغيل اختبار t مستقل في ستاتا 12 ندش يعرف بمجموعة اختبار المقارنة المتوسطة في ستاتا 12 نداش أدناه. الإجراء نفسه يتطلب أربع خطوات في ستاتا 13 وهذا يظهر أكثر إلى أسفل: الإصدار 12 في ستاتا 12، انقر فوق الاحصائيات غ ملخصات والجداول والاختبارات غ اختبارات الكلاسيكية من الفرضيات غ مجموعتين اختبار المقارنة المتوسطة في القائمة العلوية، كما ظاهر أدناه. نشرت بإذن خطي من ستاتاكورب لب. سيتم تقديمك مع تيست - مجموعتين مربع المقارنة اختبار مربع الحوار: نشرت بإذن خطي من ستاتاكورب لب. حدد المتغير التابع، سيغاريتيكونسومبتيون. من داخل المربع المنسدل الاسم المتغير: المتغير المستقل، تراتمنتيب. من اسم متغير المجموعة: المربع المنسدل، كما هو مبين أدناه: تم نشره بإذن كتابي من ستاتاكورب لب. الإصدار 13 في ستاتا 13، انقر فوق إحصائيات ملخصات غ، والجداول، والاختبارات غ الاختبارات الكلاسيكية للفرضيات غ تي تي اختبار (متوسط ​​اختبار المقارنة) في القائمة العلوية، كما هو مبين أدناه. نشرت بإذن خطي من ستاتاكورب لب. سيتم تقديمك مع اختبار تي (متوسط ​​المقارنة اختبارات) مربع الحوار: نشرت بإذن خطي من ستاتاكورب لب. حدد الخيار نموذجين باستخدام المجموعات في منطقة نداشت-تيستريسنداش، كما هو مبين أدناه: نشرت بإذن خطي من ستاتاكورب لب. حدد المتغير التابع، سيغاريتيكونسومبتيون. من داخل المربع المنسدل الاسم المتغير: المتغير المستقل، تراتمنتيب. من اسم متغير المجموعة: المربع المنسدل. سوف ينتهي بك المطاف مع شاشة مماثلة لتلك أدناه: نشرت مع إذن خطي من ستاتاكورب لب. انقر على الزر. يظهر الناتج الذي ينتجه ستاتا أدناه. خرج اختبار t المستقل في ستاتا إذا كانت بياناتك قد اجتازت الافتراض 4 (أي أنه لم تكن هناك قيم متطرفة كبيرة)، الافتراض 5 (أي أن متغيرك التابع كان موزعة بشكل طبيعي تقريبا لكل فئة من المتغير المستقل) والافتراض 6 (أي كان هناك تجانس الفروق)، والتي شرحناها سابقا في قسم الافتراضات، سوف تحتاج فقط لتفسير الإخراج ستاتا التالية للاختبار تي مستقل: نشرت بإذن خطي من ستاتاكورب لب. ويوفر هذا الإخراج إحصاءات وصفية مفيدة للمجموعتين اللذين قارنتهما، بما في ذلك المتوسط ​​والانحراف المعياري، فضلا عن النتائج الفعلية من الاختبار t المستقل. يمكننا أن نرى أن المجموعة تعني اختلافا كبيرا حيث أن قيمة p في الصف بيأر (T t) (تحت ها: ديف 0) أقل من 0.05 (أي استنادا إلى مستوى دلالة 2 ذيل). وبالنظر إلى العمود المتوسط، يمكنك أن ترى أن أولئك الذين استخدموا بقع النيكوتين كان استهلاك السجائر أقل في نهاية التجربة بالمقارنة مع أولئك الذين تلقوا العلاج الوهمي. ملاحظة: نقدم الإخراج من t - اختبار مستقل أعلاه. ومع ذلك، بما أنك يجب أن تختبر بياناتك للافتراضات التي شرحناها سابقا في قسم الافتراضات، ستحتاج أيضا إلى تفسير مخرجات ستاتا التي تم إنتاجها عند اختبارها. وهذا يشمل ما يلي: (أ) الكتب التي استخدمتها للتحقق مما إذا كان هناك أي القيم المتطرفة كبيرة (ب) الإخراج ستاتا تنتج لاختبار شابيرو ويلك الخاص بك من الطبيعية لتحديد الحالة الطبيعية و (ج) الناتج ستاتا تنتج لايفينس اختبار التجانس من الفروق. أيضا، تذكر أنه إذا فشلت البيانات الخاصة بك أي من هذه الافتراضات، فإن الإخراج الذي تحصل عليه من إجراء اختبار تي المستقلة (أي الإخراج نناقش أعلاه) لن تكون ذات صلة، وسوف تحتاج إلى تفسير الناتج ستاتا الذي هو تنتج عندما تفشل (أي وهذا يشمل نتائج مختلفة). الإبلاغ عن مخرجات الاختبار الترددي المستقل عند الإبلاغ عن مخرجات الاختبار الترددي المستقل الخاص بك، فمن الممارسة السليمة أن تشمل: (أ) مقدمة للتحليل الذي أجريته (ب) معلومات عن عينتك، بما في ذلك عدد كان المشاركون في كل مجموعة من مجموعتين (نب هذا مفيد بشكل خاص إذا كانت أحجام المجموعة غير متكافئة أو إذا كانت هناك قيم مفقودة) (ج) متوسط ​​والانحراف المعياري لمجموعتين مستقلتين و (د) (t)، ودرجات الحرية (درجات الحرية)، ومستوى الدلالة، أو على وجه التحديد، p-فالو (الذيل (t)). واستنادا إلى النتائج المذكورة أعلاه، يمكننا أن نبلغ نتائج هذه الدراسة على النحو التالي: تم إجراء اختبار تي مستقل على عينة من 30 مدخنا ثقيلا لتحديد ما إذا كانت هناك اختلافات في استهلاك السجائر على أساس نوع العلاج، ويتألف من العلاج الوهمي ( ومجموعة السيطرة) وبقع النيكوتين (مجموعة العلاج). وكانت كلتا المجموعتين تتألف من 15 مشاركا عشوائيا. وأظهرت النتائج أن المشاركين الذين حصلوا على بقع النيكوتين كان لديهم انخفاض معنوي إحصائيا في استهلاك السجائر (21.47 177 2.07 سيجارة) في نهاية التجربة مقارنة بالمشاركين الذين حصلوا على العلاج الوهمي (28.53 177 2.07 سيجارة)، t (28) 2.410، p 0.023. بالإضافة إلى الإبلاغ عن النتائج على النحو الوارد أعلاه، يمكن استخدام رسم بياني لعرض النتائج بصريا. على سبيل المثال، يمكنك إجراء ذلك باستخدام مخطط شريطي مع أشرطة خطأ (على سبيل المثال، حيث يمكن أن تكون أشرطة الأخطاء الانحراف المعياري أو الخطأ القياسي أو 95 فترة ثقة). وهذا يمكن أن يسهل على الآخرين فهم نتائجك. وعلاوة على ذلك، من المتوقع بشكل متزايد أن تبلغ أحجام التأثير بالإضافة إلى نتائج اختبار تي المستقلة. وتعتبر أحجام التأثير مهمة لأنه في حين أن اختبار t المستقل يخبرك ما إذا كان الفرق بين الوسائل الجماعية حقيقي (أي مختلف في عدد السكان)، فإنه لا يخبرك بحجم الفرق. في حين ستاتا لن تنتج هذه الأحجام تأثير لك باستخدام هذا الإجراء، هناك إجراء في ستاتا للقيام بذلك.