फिक्स्ड-प्रभाव एनोवा (या इसके रैखिक प्रतिगमन समकक्ष) इन आंकड़ों का विश्लेषण करने के लिए तरीकों का एक शक्तिशाली परिवार प्रदान करता है। स्पष्ट करने के लिए, यहां एक माईक प्रति शाम एचसी के भूखंडों (रंग प्रति एक भूखंड) के अनुरूप है।)
| Color
Day | B G R | Total
-------+---------------------------------+----------
1 | 117 176 91 | 384
2 | 208 193 156 | 557
3 | 287 218 257 | 762
4 | 256 267 271 | 794
5 | 169 143 163 | 475
6 | 166 163 163 | 492
7 | 237 214 279 | 730
8 | 588 455 457 | 1,500
9 | 443 428 397 | 1,268
10 | 464 408 441 | 1,313
11 | 470 473 464 | 1,407
12 | 171 185 196 | 552
-------+---------------------------------+----------
Total | 3,576 3,323 3,335 | 10,234
इस तालिका का countविरोध dayऔर colorनिर्माण करता है:
Number of obs = 36 R-squared = 0.9656
Root MSE = 31.301 Adj R-squared = 0.9454
Source | Partial SS df MS F Prob > F
-----------+----------------------------------------------------
Model | 605936.611 13 46610.5085 47.57 0.0000
|
day | 602541.222 11 54776.4747 55.91 0.0000
colorcode | 3395.38889 2 1697.69444 1.73 0.2001
|
Residual | 21554.6111 22 979.755051
-----------+----------------------------------------------------
Total | 627491.222 35 17928.3206
model0.0000 शो फिट की पी-मूल्य अत्यधिक महत्वपूर्ण है। day0.0000 के पी-मूल्य भी अत्यंत महत्वपूर्ण है: आप दिन परिवर्तन करने के लिए दिन पता लगा सकते हैं। हालाँकि, color0.2001 के (सेमेस्टर) पी-मूल्य को महत्वपूर्ण नहीं माना जाना चाहिए: आप तीन सेमेस्टर के बीच एक व्यवस्थित अंतर का पता नहीं लगा सकते हैं, यहां तक कि दिन-प्रतिदिन के बदलाव के लिए नियंत्रित करने के बाद भी।
Tukey का HSD ("ईमानदार महत्वपूर्ण अंतर") परीक्षण 0.05 स्तर पर दिन-प्रतिदिन के साधनों (सेमेस्टर की परवाह किए बिना) में निम्नलिखित महत्वपूर्ण परिवर्तनों (दूसरों के बीच) की पहचान करता है:
1 increases to 2, 3
3 and 4 decrease to 5
5, 6, and 7 increase to 8,9,10,11
8, 9, 10, and 11 decrease to 12.
यह इस बात की पुष्टि करता है कि रेखांकन में आंख क्या देख सकती है।
क्योंकि रेखांकन काफी घूमता है, इसलिए दिन-प्रतिदिन के सहसंबंधों (क्रमिक सहसंबंध) का पता लगाने का कोई तरीका नहीं है, जो समय श्रृंखला विश्लेषण का संपूर्ण बिंदु है। दूसरे शब्दों में, समय श्रृंखला तकनीकों से परेशान न हों: किसी भी अधिक जानकारी प्रदान करने के लिए उनके लिए यहां पर्याप्त डेटा नहीं है।
किसी को हमेशा आश्चर्य होना चाहिए कि किसी सांख्यिकीय विश्लेषण के परिणामों पर कितना विश्वास करना चाहिए। विषमलैंगिकता के लिए विभिन्न निदान (जैसे कि ब्रेस्च-पैगन परीक्षण ) कुछ भी अप्रिय नहीं दिखाते हैं। अवशिष्ट बहुत सामान्य नहीं लगते हैं - वे कुछ समूहों में टकराते हैं - इसलिए सभी पी-वैल्यू को नमक के दाने के साथ लेना पड़ता है। फिर भी, वे उचित मार्गदर्शन प्रदान करते हैं और उन आंकड़ों की मात्रा निर्धारित करने में मदद करते हैं जो हम ग्राफ़ को देखकर प्राप्त कर सकते हैं।
आप दैनिक मिनिमा या दैनिक मैक्सिमा पर एक समानांतर विश्लेषण कर सकते हैं। एक गाइड के रूप में एक समान भूखंड से शुरू करना और सांख्यिकीय आउटपुट की जांच करना सुनिश्चित करें।
