আস্থার ব্যবধান কি ওভারল্যাপ করা উচিত?

2024 লেখক: Fiona Howard | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-10 06:34

এটা সত্য যে যখন আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান ওভারল্যাপ হয় না, গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ। যাইহোক, যখন কিছু ওভারল্যাপ থাকে, তখনও পার্থক্য উল্লেখযোগ্য হতে পারে।

95টি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান কি ওভারল্যাপ করতে পারে এবং এখনও তাৎপর্যপূর্ণ হতে পারে?

যখন দুটি স্বাধীন জনসংখ্যার মাধ্যমের জন্য 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান ওভারল্যাপ হয় না, সেখানে প্রকৃতপক্ষেঅর্থের মধ্যে পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য থাকবে (0.05 স্তরে তাৎপর্যপূর্ণ) যাইহোক, বিপরীতটি অগত্যা সত্য নয়।

দুটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান কি ওভারল্যাপ করতে পারে?

সংক্ষিপ্ত উত্তর হল: সর্বদা নয় যদি দুটি পরিসংখ্যানে অ-ওভারল্যাপিং কনফিডেন্স ব্যবধান থাকে তবে সেগুলি অগত্যা উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা কিন্তু যদি তাদের ওভারল্যাপিং কনফিডেন্স ব্যবধান থাকে তবে এটি অগত্যা সত্য নয় যে তারা উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন নয়।আমরা একটি সাধারণ উদাহরণ দিয়ে এটি ব্যাখ্যা করতে পারি।

আপনি কি একসাথে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান যোগ করতে পারেন?

1 উত্তর। না আপনি আত্মবিশ্বাসের সীমা যোগ করতে পারবেন না। যোগফলের ভিন্নতা পেতে আপনি ভিন্নতা যোগ করতে পারেন কিন্তু যে ভেরিয়েবল যোগ করা হচ্ছে তা অবশ্যই একে অপরের থেকে স্বাধীন হতে হবে অন্যথায় জটিলতা (ক্রস-কোভেরিয়েন্স) অবশ্যই ফ্যাক্টর করা হবে।

আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের নিয়ম কী?

যেহেতু 95% মান 68-95-99.7 নিয়ম অনুসারে গড়ের দুটি প্রমিত বিচ্যুতির মধ্যে পড়ে, কেবল ক্রমে গড় থেকে দুটি মানক বিচ্যুতি যোগ ও বিয়োগ করুন 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান পেতে। লক্ষ্য করুন যে উচ্চতর আত্মবিশ্বাসের মাত্রার সাথে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান বড় হয়ে যায় তাই কম নির্ভুলতা থাকে।