reliability पर टैग किए गए जवाब

एक माप को उच्च विश्वसनीयता के लिए कहा जाता है यदि यह सुसंगत परिस्थितियों में समान परिणाम उत्पन्न करता है। वैधता के साथ विश्वसनीयता को भ्रमित न करें (टैग विकी देखें)। अंतर-रेटर विश्वसनीयता के लिए उपयोग न करें जिसका अपना टैग अंतर-रेटर है

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ओमेगा बनाम अल्फा विश्वसनीयता
मुझे आश्चर्य है कि अगर कोई यह समझा सकता है कि ओमेगा और अल्फा की विश्वसनीयता के बीच मुख्य अंतर क्या है? मैं समझता हूं कि एक ओमेगा विश्वसनीयता पदानुक्रमित कारक मॉडल पर आधारित है जैसा कि निम्नलिखित चित्र में दिखाया गया है, और अल्फा औसत अंतर-आइटम संबंध का उपयोग …

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क्या कोई प्रकाशित लिक-स्केल में वस्तुओं की संख्या को वैध रूप से कम कर सकता है?
[प्रतिक्रिया के जवाब में किए गए संपादन- धन्यवाद :-)] रवींद्र! अधिक संपादन! माफ़ करना! हैलो- मैं मनोबल और इस तरह के अन्य मुद्दों के बारे में प्रकाशित पैमाने का उपयोग करके हेल्थकेयर कर्मचारियों को भेजे गए सर्वेक्षण के साथ कुछ नहीं बल्कि मोटे और तैयार डेटा संग्रह कर रहा हूं। …

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अलग-अलग कठिनाइयों के सवालों से स्पीयरमैन-ब्राउन भविष्यवाणी फॉर्मूला कैसे प्रभावित होता है?
स्पीयरमैन-ब्राउन की भविष्यवाणी के परिणाम कैसे अलग-अलग कठिनाइयों या चूहे जो आसान या कठोर होते हैं, के परीक्षण प्रश्न होने से प्रभावित होते हैं। एक सम्मानित पाठ कहता है कि एसबी प्रभावित है, लेकिन विवरण नहीं देता है। (नीचे बोली देखें।) गियोन, आर। एम। (2011)। आकलन, मापन और कार्मिक निर्णयों …

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मैं अपने ARIMA मॉडल में अवलोकन 48 में एक अभिनव रूपरेखा कैसे शामिल करूं?
मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

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इंट्राक्लास सहसंबंध गुणांक बनाम एफ-परीक्षण (एक तरफ़ा एनोवा)?
मैं इंट्रक्लास सहसंबंध गुणांक और एक तरफ़ा एनोवा के बारे में थोड़ा भ्रमित हूं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, दोनों आपको बताते हैं कि एक समूह के भीतर समान अवलोकन अन्य समूहों में टिप्पणियों के सापेक्ष कैसे हैं। क्या कोई इसे थोड़ा बेहतर समझा सकता है, और शायद उस …

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सर्वसम्मति रैंकिंग की विश्वसनीयता को कैसे मापें (कोमेनी-स्नेल पुस्तक से समस्या)
मान लो कि ककk विशेषज्ञों से प्रत्येक को सेट करने के लिए कहा जाता है nnnक्रम या वरीयता में वस्तुएँ। रैंकिंग में संबंधों को अनुमति दें। जॉन केमेनी और लॉरी स्नेल ने अपनी 1962 वर्ष की पुस्तक "सामाजिक विज्ञान में गणितीय मॉडल" में अगली समस्या को हल करने का प्रस्ताव …

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बहु प्रतिगमन करते समय पिछड़ा उन्मूलन क्यों उचित है?
क्या यह ओवर-फिटिंग में परिणाम नहीं करता है? क्या मेरे परिणाम अधिक विश्वसनीय होंगे यदि मैंने विश्लेषण के एक भाग के रूप में जैक-चाकू या बूटस्ट्रैप प्रक्रिया को जोड़ा?

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स्केल विश्वसनीयता उपायों (क्रोनबच के अल्फा आदि) और घटक / कारक लोडिंग के बीच क्या संबंध है?
मान लीजिए कि मेरे पास प्रश्नावली वस्तुओं के एक समूह पर स्कोर के साथ एक डेटासेट है, जो सैद्धांतिक रूप से मनोविज्ञान की शोध में कम संख्या में शामिल हैं। मुझे पता है कि यहां एक सामान्य दृष्टिकोण है कि क्रोनबैच के अल्फा या कुछ समान का उपयोग करके तराजू …

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मनाया बनाम अपेक्षित घटनाओं की तुलना कैसे करें?
मान लीजिए कि मेरे पास 4 संभावित घटनाओं की आवृत्तियों का एक नमूना है: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 और मुझे होने वाली मेरी घटनाओं की संभावित संभावनाएं हैं: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 मेरी चार …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

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रेटिंग की परिवर्तनीय संख्या के साथ R में अंतर-रेटर विश्वसनीयता की गणना?
विकिपीडिया सुझाव देता है कि अंतर-रेटर विश्वसनीयता को देखने का एक तरीका इंट्रैक्लस सहसंबंध की गणना करने के लिए एक यादृच्छिक प्रभाव मॉडल का उपयोग करना है । इंट्राक्लास सहसंबंध का उदाहरण देखने की बात करता है σ2ασ2α+σ2ϵσα2σα2+σϵ2\frac{\sigma_\alpha^2}{\sigma_\alpha^2+\sigma_\epsilon^2} एक मॉडल से Yij=μ+αi+ϵमैं जेYiजे=μ+αमैं+εमैंजेY_{ij} = \mu + \alpha_i + \epsilon_{ij} "जहां …
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