स्टेटा फॉरेक्स में बाधाओं का अनुपात कैसे बना सकता है

ग्राफ़ टिप - मैं एक बाधाओं के अनुपात की साजिश को कैसे साजिश कर सकता हूं, जिसे वन भूखंड के रूप में भी जाना जाता है, या मेटा-विश्लेषण प्लॉट सामान्य प्रश्न 80 9 अंतिम संशोधित 1-जनवरी -02 इस उदाहरण से पता चलता है कि एक बाधाओं का अनुपात कैसे बना सकता है, जिसे वन के रूप में भी जाना जाता है साजिश या एक मेटा-विश्लेषण प्लॉट, कई अध्ययनों से ग्राफ अनुपात (95 आत्मविश्वास अंतराल के साथ) यह यह भी दिखाता है कि ग्राफ़ पर कस्टम ग्रिड लाइन कैसे रखनी है। ग्राफपेड प्रिज्म इस प्रकार का ग्राफ आसानी से बना सकता है। जब आप प्रोग्राम शुरू करते हैं, या एक स्तंभ तालिका बनाने के लिए नई तालिकाग्राफ का उपयोग करते हैं। कॉलम में उद्धरण चिह्नों को दर्ज करने के लिए डिफ़ॉल्ट विकल्प रखें। (इस मामले में, वे प्रतिकृति नहीं कर रहे हैं, लेकिन प्रिज्म सोचता है कि वे हैं)। डेटा दर्ज करें प्रत्येक कॉलम में बाधाओं का अनुपात दर्ज करें, साथ ही साथ उच्च और निम्न आत्मविश्वास सीमा (अन्यत्र गणना)। प्रत्येक उपचार समूह को एक अलग कॉलम में दर्ज किया जाना चाहिए, और आप प्रत्येक कॉलम में तीन मान दर्ज करेंगे (बाधाएं अनुपात, और निचले और उच्च आत्मविश्वास सीमा) उन तीन मानों के क्रम में कोई बात नहीं है स्तंभ शीर्षकों को दर्ज करके समूहों को लेबल करें। आप ग्रीक प्रतीकों, सुपर और सबस्क्रिप्ट इत्यादि का उपयोग कर सकते हैं। यह उदाहरण भूखंड तीन अध्ययनों के परिणाम हैं, लेकिन अधिक अध्ययनों से परिणाम साजिश करने के लिए स्तंभ डी, ई, एफ, आदि का उपयोग करें। ग्राफ़्स टैब पर क्लिक करें। आप अपना ग्राफ़ कैसे देखना चाहते हैं उसके लिए थंबनेल चुनें। साथ में मध्य और रेंज को चुनना भी चुनते हैं क्योंकि आपके द्वारा दर्ज तीन मानों की औसत मध्य है, बाधाओं का अनुपात, और आपके द्वारा दर्ज तीन मानों की श्रेणी में अन्य जगह की गई आत्मविश्वास अंतराल को कवर किया जाएगा। ग्राफ़ को देखें डिफ़ॉल्ट ग्राफ लंबवत है। ग्राफ़ क्षैतिज (नीचे के रूप में) बनाने के लिए, ग्राफ़ पर डबल क्लिक करें, ग्राफ़ को प्रारूप ग्राफ़ लाएं, और तीसरे टैब पर जाएं। कुछ विषयों के साथ पढ़ाई को दर्शाने के लिए कुछ धातुविज्ञान भूखंड बड़े प्रतीकों का उपयोग करते हैं। प्रिज्म यह स्वचालित रूप से कर सकता है लेकिन आप प्रारूप ग्राफ संवाद में प्रत्येक प्रतीक का आकार समायोजित कर सकते हैं, इसलिए कुछ बड़े और कुछ छोटे बनाएं ग्राफ और धुरी खिताब संपादित करें, X1.0 पर एक अतिरिक्त कस्टम पंक्ति (वास्तव में एक बिंदीदार रेखा) जोड़ें (नीचे दिखाए गए अनुसार एक्सटैंस एक्सटैस फ़ॉर्मेट से), और आप कर चुके हैं एपिडेमियोलॉजिस्ट अक्सर एक्स अक्षीय लॉगरिदमिक बनाना चाहते हैं I यह समझ में आता है क्योंकि यह 1.0 से अधिक विषम अनुपात और 1.0 सममित से अजीब अनुपात बना देता है (उदाहरण के लिए, 2.0 का एक बाधा अनुपात 0.5 के अंतर अनुपात के साथ सममित हो जाता है)। यह प्रिज्म के साथ करना आसान है लॉग 10 स्केल के साथ एक्स अक्ष को प्रारूपित करें और रेंज को 0.1 से 10 तक कोटैंटिलोगक्वोट क्रमांकन और एक ग्रिड लाइन पर एक्स 1 पर सेट करें। यह आलेख कैसे डाउनलोड किया गया यह देखने के लिए इस फाइल को डाउनलोड करें। कीवर्ड: क्षैतिज त्रुटि सलाखों के बाधाओं का अनुपात मेटाइनलिसिस मेटा metaanalysis फ़ॉरेस्ट एंड्रयू गेलमैन ने एक दूसरे के बारे में बताया कि एक रेखीय पैमाने पर बाधाओं के अनुपात का एक उदाहरण है। मैंने इस गलती को कई बार देखा है, इसलिए मैंने सोचा कि यह आगे के विस्तार के लिए समय के लायक होगा। रिपोर्ट किए गए विषम अनुपात लगभग सामान्यीकृत रैखिक प्रतिगमन मॉडल (जैसे रसद, पॉसों) के उत्पादन से लगभग हमेशा रहे हैं। संबद्ध एक्सपोनेंटियेटेड गुणांकों को ग्राफ़िंग करना और उनकी मानक त्रुटियों (या विश्वास के अंतराल) निश्चित रूप से एक उचित बात है कि वे 8211 करना चाहते हैं, लेकिन जब तक कोई गलती नहीं करना चाहता है, तो उन्हें लॉग स्केल पर होना चाहिए। जब गुणांक (और संबद्ध अंतराल) एक्सोनिनेटेड होते हैं तो वे अब रैखिक पैमाने पर सममित नहीं हैं। कुछ नापाक उदाहरणों को स्पष्ट करने के लिए, हमें दिखाएं कि हमारे सॉफ्टवेयर में प्रतिगमन गुणांक की एक श्रृंखला है। तालिका लॉग बाधा पैमाने पर मूल गुणांक दिखाती है, और बाद में एक्सपोनेंटिएटेड गुणांक - 2 मानक त्रुटियां। अब, शुरू करने के लिए अनुमान 1 और 2 अनुमानों के लिए अनुमानित अनुमान (अनुपात का अनुपात) और अंकगणित पैमाने पर उनकी मानक त्रुटियां देता है, और देखें कि क्या होता है यह आलेख इस धारणा को दोहराता है कि 2 दोनों एक बड़ा प्रभाव है और इसके प्रभाव 1 की तुलना में व्यापक विचरण है। अब लॉग स्केल पर एक ही चार्ट को देखते हैं। निर्माण प्रभाव 1 और 2 के बराबर समान हैं (गुणांक के विस्तार से पहले मूल लॉग बाधा पैमाने पर यह स्पष्ट है)। बाधाओं के अनुपात में परिवर्तन शून्य से नीचे नहीं जा सकता है, और 0.5 और 0.4 के बीच अंतर अनुपात से बदलाव समान रिश्तेदार परिवर्तन है जो कि 2.0 और 2.5 के बीच है। रेखीय पैमाने पर हालांकि पूर्व 0.1 का अंतर है, और बाद का अंतर 0.5 है। इस तरह की दृश्य विसंगतियां आपको जितनी ज़्यादा शून्य मिलती हैं, उतनी ही बड़ी होती हैं, और जैसा कि हर तरह की ओर जाता है और जो अंश में जाता है वह मनमाना है, इन मूल्यों को एक रैखिक पैमाने पर प्रदर्शित करना बहुत ही भ्रामक है। एक अलग उदाहरण पर विचार करें: ठीक है, हम इस आकलन 4 और 5 दोनों से क्या इकट्ठा करेंगे, दोनों का व्यापक विचरण है, और उनके सबसे अधिक त्रुटि सलाखों के ऊपर 1 से ऊपर है। यह एक गलत व्याख्या है, हालांकि, 5 का बिंदु अनुमान नीचे है 1, और इसके अतिरिक्त त्रुटि बार नीचे 1 पक्ष पर है ऑनलाइन कुछ और उदाहरणों को देखकर यह एक समस्या हो सकती है जितनी मैंने सोचा था कि (मेरे स्थान का समर्थन करने के लिए बहुत सारे उदाहरणों को उत्तराधिकारी के अनुपात के लिए एक Google छवि खोज कर) मैं भी बाधाओं के अनुपात के वन भूखंडों के कुछ उदाहरणों को यह करने में विफल रहता हूं। लॉग स्केल की कई बार आलोचना यह है कि उन्हें समझना कठिन है। यहां तक ​​कि अगर मैं यह स्वीकार करता हूं कि यह सच है, एक रैखिक पैमाने पर बाधाओं के अनुपात की साजिश रचने से गुमराह होती है और कभी भी नहीं किया जाना चाहिए। अपने विशिष्ट डेटा के लिए लॉग स्केल के साथ एसपीएसएस में चार्ट का एक सेट बनाने के लिए आप डेटा अनुमान का उपयोग करके मॉडल अनुमानों में प्रवेश कर सकते हैं और फिर साजिश को बनाने के लिए जीजीएफआर का इस्तेमाल कर सकते हैं। विशेष रूप से GGRAPH के लिए लॉजारीमम्स का आधार सेट करने के लिए स्केल लाइन देखें। नीचे दिए गए उदाहरण: