We are searching data for your request:
Upon completion, a link will appear to access the found materials.
Lisedeyken (30 yıl önce), biyoloji dersi almıştım ve eğitmen bize renk körlüğü için bir Ishihara renk testi gösterdi. (Bu "gizli sayılar" testidir.)
Bir veya iki kez gördüğümü sandığım şey, aynı slayda gömülmüş iki farklı sayı*ydı. Testte iki veya daha fazla sayı içeren slaytlar var mıydı yoksa halüsinasyon mu görüyordum?
[EDIT:] * "İki farklı sayı", "farklı renklerde farklı sayılar" anlamına gelir.
Ishihara Renk Testi, bir numara içeren plakalardan oluşur. Ancak bu sayı iki basamaktan oluşabilir (Şekil 1). İnterneti taradıktan sonra, iki basamağın her birinin farklı bir renge sahip olduğu test varyantlarını da buldum (Şekil 2), ancak bu testlerin tümü doğrulanmayabilir/standartlaştırılmayabilir veya sağlık uzmanları tarafından kullanılmayabilir. Plakalar ayrıca izlenmesi gereken bir veya iki hareketli çizgi içerebilir (Şekil 1). Sonuç olarak, en azından web'de bu spesifik testin birçok çeşidi olduğu sonucuna varıyorum. Sağlık profesyonelleri tarafından kullanılan belirli standartlaştırılmış sürümlerin olup olmadığının farkında değilim. Özetle, sorunuza cevabım…
Testte iki veya daha fazla sayı içeren slaytlar var mıydı yoksa halüsinasyon mu görüyordum?
… öğretmeninizin plakalarının özel yapısına bağlı olarak plakada iki basamak farklı renklendirme olabilir. Halüsinasyon görmüş olabilirsin ya da görmemiş olabilirsin. Daha olumlu bir cevap vermek için, belirli bir markaya sahip özel test, öğretmeniniz tarafından kazılmış olurdu.
Şekil 1. Bir adet iki basamaklı (solda) ve bir veya daha fazla hareketli çizgiyi (sağda) içeren bir plaka ile Ishihara testi. kaynak: Renk Körlüğü
Şekil 2. Orta panelde farklı tonlarda iki rakamı gösteren Ishihara varyantları. kaynak: allinesnowmop, kişisel bir web sayfası, güvenilirliği şüpheli
Ishihara testi, dünya çapında en yaygın renk körü testlerinden biridir. Ishihara testi esas olarak kırmızı yeşil renk körünü tespit eder.
Test, farklı boyut ve renkte noktalar içeren renkli plakalar olan 38 Ishihara plakasından oluşur. Bu noktalar, normal renk görüşüne sahip kişiler tarafından görülebilecek sayılar veya şekiller oluşturmak için belirli desenlerde düzenlenirken, renk eksikliği olanlar bu renkli plakaların tamamını veya bir kısmını göremezler.
Bazı Ishihara plakaları sadece renk görme eksikliği olanlar tarafından görülebilir ve normal renk görüşü olanlar tarafından görülmez.
Tipik Ishihara testinde 36 renkli plaka bulunur ancak 10, 14 veya 24 plakalı testler de vardır.
İçindekiler
Çoklu karşılaştırma sorunu 1950'lerde Tukey ve Scheffé gibi istatistikçilerin çalışmalarıyla artan bir ilgi gördü. Takip eden on yıllar boyunca, sorunu çözmek için birçok prosedür geliştirildi. 1996'da, çoklu karşılaştırma prosedürleri üzerine ilk uluslararası konferans İsrail'de, genellikle yaklaşık iki yılda bir farklı ev sahibi ülkelerde gerçekleşti. [4]
Bir istatistiksel analiz, her biri aynı veri kümesinin veya bağımlı veri kümelerinin bir "keşfi" üretme potansiyeline sahip olan birden çok eşzamanlı istatistiksel testi içerdiğinde çoklu karşılaştırmalar ortaya çıkar. Belirtilen bir güven düzeyi genellikle yalnızca bireysel olarak değerlendirilen her test için geçerlidir, ancak çoğu zaman tüm eş zamanlı testler ailesi için bir güven düzeyine sahip olmak istenir. [5] Aşağıdaki örneklerde gösterildiği gibi, çoklu karşılaştırmaların telafi edilmemesi, gerçek dünyada önemli sonuçlara yol açabilir:
- Tedavinin öğrencilere yazmayı öğretmenin yeni bir yolu olduğunu ve kontrolün yazmayı öğretmenin standart yolu olduğunu varsayalım. İki gruptaki öğrenciler dil bilgisi, imla, organizasyon, içerik vb. açılardan karşılaştırılabilir. Daha fazla öznitelik karşılaştırıldıkça, tedavi ve kontrol gruplarının yalnızca rastgele örnekleme hatası nedeniyle en az bir öznitelik üzerinde farklılık göstermesi giderek daha olası hale gelir.
- Bir ilacın etkinliğini, bir dizi hastalık belirtisinden herhangi birinin azalması açısından ele aldığımızı varsayalım. Daha fazla semptom göz önüne alındığında, ilacın mevcut ilaçlara göre en az bir semptom açısından bir gelişme olarak görünmesi giderek daha olası hale gelmektedir.
Her iki örnekte de, karşılaştırma sayısı arttıkça, karşılaştırılan grupların en az bir öznitelik açısından farklılık göstermesi daha olası hale gelir. Bir sonucun bağımsız verilere genelleneceğine dair güvenimiz, yalnızca tek bir karşılaştırma içeren bir analiz yerine birden çok karşılaştırma içeren bir analizin parçası olarak gözlemlenirse genellikle daha zayıf olmalıdır.
Örneğin, %5 düzeyinde bir test gerçekleştirilirse ve buna karşılık gelen sıfır hipotezi doğruysa, sıfır hipotezini yanlış reddetme olasılığı yalnızca %5'tir. Ancak, her biri %5 düzeyinde 100 test gerçekleştirilirse ve karşılık gelen tüm boş hipotezler doğruysa, beklenen yanlış reddetme sayısı (yanlış pozitifler veya Tip I hatalar olarak da bilinir) 5'tir. Testler istatistiksel olarak birbirinden bağımsız ise. , en az bir yanlış reddetme olasılığı yaklaşık %99,4'tür.
Çoklu karşılaştırma problemi, güven aralıkları için de geçerlidir. %95 kapsama olasılığı düzeyine sahip tek bir güven aralığı, örneklerin %95'inde parametrenin gerçek değerini içerecektir. Ancak, her biri %95 kapsama olasılığına sahip 100 güven aralığı aynı anda ele alınırsa, kapsamayan aralıkların beklenen sayısı 5'tir. Aralıklar istatistiksel olarak birbirinden bağımsız ise, en az bir aralığın popülasyonu içermeme olasılığı parametre %99.4'tür.
Birden fazla istatistiksel testle oluşan yanlış pozitif oranların ve kapsam dışı oranların şişmesini önlemek için teknikler geliştirilmiştir.
Çoklu hipotez testlerinin sınıflandırılması
Aşağıdaki tablo, birden çok boş hipotezi test ederken olası sonuçları tanımlar. Diyelim ki bir numaramız var m ile gösterilen boş hipotezlerin sayısı: H1, H2, . Hm. İstatistiksel bir test kullanarak, test anlamlı olarak bildirilirse boş hipotezi reddederiz. Test anlamlı değilse boş hipotezi reddetmeyiz. Her tür sonucun tümünün toplamı Hben aşağıdaki rastgele değişkenleri verir:
Çoklu regresyon
İkiden fazla ölçüm değişkeniniz olduğunda çoklu regresyon kullanın; bunlardan biri bağımlı değişken ve geri kalanı bağımsız değişkenlerdir. Bağımlı değişkenin değerlerini tahmin etmek için kullanabilir veya dikkatli olursanız, bağımlı değişken üzerinde hangi bağımsız değişkenlerin büyük bir etkiye sahip olduğu konusunda önerilerde bulunabilirsiniz.
Ne zaman kullanılır
Üç veya daha fazla ölçüm değişkeniniz olduğunda çoklu regresyon kullanın. Ölçüm değişkenlerinden biri bağımlıdır (Y) değişken. Değişkenlerin geri kalanı bağımsızdır (x) bağımlı değişken üzerinde etkisi olabileceğini düşündüğünüz değişkenler. Çoklu regresyonun amacı, durumu en iyi tahmin eden denklemi bulmaktır. Y değişkenin doğrusal bir fonksiyonu olarak x değişkenler.
Tahmin için çoklu regresyonAtlantik sahili kaplan böceği, Cicindela dorsalis dorsalis.
Çoklu regresyonun bir kullanımı, bilinmeyenin tahmin edilmesi veya tahmin edilmesidir. Y kümesine karşılık gelen değer x değerler. Örneğin, nadir bulunan plaj kaplanı böceğini yeniden tanıtmak için uygun bir yaşam alanı bulmakla ilgilendiğinizi varsayalım. Cicindela dorsalis dorsalisKuzey Amerika'nın Atlantik kıyısındaki kumlu plajlarda yaşayan. Halihazırda böceklerin bulunduğu bir dizi kumsala gittiniz ve kaplan böceklerinin yoğunluğunu (bağımlı değişken) ve dalgaya maruz kalma, kum partikül boyutu, sahil dikliği, amfipodların yoğunluğu ve diğer çeşitli biyotik ve abiyotik faktörleri ölçtünüz. av organizmaları, vb. Çoklu regresyon size kaplan böceği yoğunluğunu diğer tüm değişkenlerin bir fonksiyonuyla ilişkilendirecek bir denklem verecektir. Daha sonra, kaplan böceklerinin olmadığı bir plaja gittiyseniz ve tüm bağımsız değişkenleri (dalgaya maruz kalma, kum parçacık boyutu, vb.) ölçtüyseniz, orada yaşayabilecek kaplan böceklerinin yoğunluğunu tahmin etmek için çoklu regresyon denkleminizi kullanabilirsiniz. onları tanıştırdın. Bu, koruma çabalarınızı yönlendirmenize yardımcı olabilir, böylece pek çoğunu desteklemeyecek plajlara kaplan böceklerini tanıtan kaynakları boşa harcamazsınız.
Nedenleri anlamak için çoklu regresyon
Çoklu regresyonun ikinci bir kullanımı, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki fonksiyonel ilişkileri anlamaya çalışmak, bağımlı değişkendeki varyasyona neyin neden olabileceğini görmeye çalışmaktır. Örneğin, kaplan böceği yoğunluğunun tek başına kum parçacık boyutu üzerinde bir regresyonunu yaptıysanız, muhtemelen önemli bir ilişki görürsünüz. Dalgaya maruz kalma üzerine kaplan böceği yoğunluğunun kendi başına bir gerilemesi yaptıysanız, muhtemelen önemli bir ilişki görürdünüz. Bununla birlikte, kum partikül boyutu ve dalga maruziyeti, daha büyük dalgalara sahip plajlar daha büyük kum partiküllerine sahip olma eğilimindedir. Belki kum partikül boyutu gerçekten önemlidir ve onunla dalga maruziyeti arasındaki korelasyon, dalga maruziyeti ile böcek yoğunluğu arasındaki önemli bir gerilemenin tek nedenidir. Çoklu regresyon, bunu kontrol etmeye çalışmanın istatistiksel bir yoludur, "Eğer kum partikül boyutu (ve ölçülen diğer tüm değişkenler) aynı olsaydı, dalga maruziyeti üzerindeki böcek yoğunluğunun regresyonu önemli olur muydu?" gibi soruları yanıtlayabilir.
Bunu bu sayfada bir kereden fazla söyleyeceğim: Sebep-sonuç ilişkilerini anlamak için çoklu regresyon kullanmayı deneyecekseniz çok dikkatli olmalısınız. Süslü bir çoklu regresyon analizinin sonuçlarıyla yanlış yönlendirilmek çok kolaydır ve sonuçları hipotez testinden ziyade bir öneri olarak kullanmalısınız.
Sıfır hipotezi
Çoklu regresyonun ana boş hipotezi, aralarında hiçbir ilişkinin olmamasıdır. x değişkenler ve Y başka bir deyişle, değişken Y çoklu regresyon denkleminizden tahmin ettiğiniz değerler gerçeğe daha yakın değil Y tesadüfen beklediğinizden daha fazla değerler. Çoklu regresyon yaparken, her biri için bir boş hipotezi de test edeceksiniz. x değişken, bunu ekleyen x çoklu regresyon değişkeni, çoklu regresyon denkleminin uyumunu şans eseri beklenenden daha fazla iyileştirmez. alacaksın iken P sıfır hipotezleri için değerler, bunları yapmanız gereken bir çoklu regresyon denklemi oluşturmak için bir kılavuz olarak kullanmalısınız. Olumsuz kullan P değerleri, belirli bir şeyin olup olmadığı hakkında biyolojik boş hipotezlerin bir testi olarak x değişken varyasyona neden olur Y.
Nasıl çalışır
Temel fikir, aşağıdakiler arasında doğrusal bir ilişki veren bir denklem bulmanızdır. x değişkenler ve Y değişken, bunun gibi:
NS Ŷ beklenen değerdir Y verilen bir set için x değerler. B1 bir regresyonun tahmini eğimidir Y üzerinde x1, eğer diğer tüm x değişkenler sabit tutulabilir, vb. B2, B3, vesaire a kesişimdir. İlgili matematiği açıklamaya çalışmayacağım, ancak çoklu regresyon aşağıdaki değerleri bulur: B1, vb. ("kısmi regresyon katsayıları") ve kesişim (a) beklenen ve gözlenen değerleri arasındaki karesel sapmaları en aza indiren Y.
Denklemin verilere ne kadar iyi uyduğu şu şekilde ifade edilir: r 2 , "çoklu belirleme katsayısı." Bu, 0 ile arasında değişebilir (arasında hiçbir ilişki olmadığı için). Y ve x değişkenler) ila 1 (mükemmel bir uyum için, gözlemlenen ve beklenen arasında fark yok Y değerler). NS P değerin bir fonksiyonudur r 2 , gözlem sayısı ve x değişkenler.
Çoklu regresyonun amacı tahmin olduğunda, önemli sonuç kısmi regresyon katsayılarını içeren bir denklemdir. Kısmi regresyon katsayılarına sahip olsaydınız ve x değişkenler, onları denkleme bağlayabilir ve karşılık gelen değeri tahmin edebilirsiniz. Y. Kısmi regresyon katsayısının büyüklüğü, her değişken için kullanılan birime bağlıdır, bu nedenle size her bir değişkenin göreli önemi hakkında hiçbir şey söylemez.
Çoklu regresyonun amacı fonksiyonel ilişkileri anlamak olduğunda, önemli sonuç aşağıdakileri içeren bir denklemdir. standart kısmi regresyon katsayıları, bunun gibi:
nerede B'1 standart kısmi regresyon katsayısıdır Y X'te1. Bu, standart sapmaların sayısıdır. Y her bir standart sapma değişikliği için değişecektir x1, eğer diğer tüm x değişkenler sabit tutulabilir. Standart kısmi regresyon katsayılarının büyüklüğü, size farklı değişkenlerin göreli önemi hakkında bir şeyler söyler. x Daha büyük standart kısmi regresyon katsayılarına sahip değişkenler, daha güçlü bir ilişkiye sahiptir. Y değişken.
Çoklu regresyonda nominal değişkenleri kullanma
Çoğu zaman, çoklu regresyonunuzda bazı nominal değişkenleri kullanmak isteyeceksiniz. Örneğin, boy, kilo, yaş ve haftalık egzersiz saatleri gibi bağımsız değişkenlerden kan basıncını (bağımlı değişken) tahmin etmeye çalışmak için çoklu bir regresyon yapıyorsanız, cinsiyeti de bir tane olarak dahil etmek istersiniz. bağımsız değişkenlerinizden Her dişinin 0'a ve her erkeğin 1'e sahip olduğu bir değişken oluşturmanız ve bu değişkene bir ölçüm değişkeni gibi davranmanız kolaydır.
Nominal değişkenin ikiden fazla değeri olduğunda, daha karmaşık hale gelir. Temel fikir, bunun için k nominal değişkenin değerleri, yarattığınız k&eksi1 kukla değişkenler. Dolayısıyla, tansiyon çalışmanız 23 değerle (yönetim, hukuk, bilim, eğitim, inşaat vb.) nominal değişken olarak meslek kategorisini içeriyorsa, 22 kukla değişken kullanırsınız: bir değişken yönetim için bir sayı ve bir sayı yönetim dışı için, kanun için bir numara ve kanun dışı için başka bir numara ile başka bir kukla değişken, vb. , kişinin çiftçi olup olmadığını biliyorsunuz.
Nominal değişkenin ikiden fazla değeri olduğunda, her bir kukla değişken için kullanılacak iki sayının seçilmesi karmaşıktır. Çoklu regresyonda nominal değişkenleri kullanma hakkında bu sayfada okumaya başlayabilir ve oradan devam edebilirsiniz.
Çoklu regresyonda değişken seçme
Çoklu regresyona her değişken eklediğinizde, r 2 artış (değişken, diğer değişkenlerden birinin basit bir doğrusal fonksiyonu değilse, bu durumda r 2 aynı kalacaktır). Bu nedenle en uygun model, tüm özellikleri içeren modeldir. x değişkenler. Bununla birlikte, çoklu regresyonun amacı ister tahmin ister fonksiyonel ilişkileri anlamak olsun, genellikle hangi değişkenlerin önemli ve hangilerinin önemsiz olduğuna karar vermek isteyeceksiniz. Kaplan böceği örneğinde, amacınız tahmin olsaydı, bir düzine zor değişkeni ölçmek yerine sadece kum tanecik boyutunu ve amfipod yoğunluğunu ölçmüş olsaydınız, tahmininizin neredeyse aynı derecede iyi olacağını bilmek faydalı olurdu. Amacınız olası nedenleri anlamaksa, belirli değişkenlerin kaplan böceği yoğunluğundaki varyasyonun çoğunu açıklamadığını bilmek, bunların muhtemelen böcek yoğunluğundaki varyasyonun önemli nedenleri olmadığını düşündürebilir.
İleriye doğru seçim olarak adlandırılan değişkenleri seçmenin bir yolu, değişkenlerin her biri için doğrusal bir regresyon yapmaktır. x değişkenler, birer birer, ardından x en yüksek olan değişken r 2. Ardından, ile çoklu bir regresyon yaparsınız. x 1. adımdaki değişken ve diğerinin her biri x değişkenler. sen ekle x arttıran değişken r 2, en fazla miktarda, eğer P artışın değeri r 2, istenen kesme değerinin altındadır ("P-to-enter", regresyonunuzdaki ekstra değişkenler hakkında nasıl hissettiğinize bağlı olarak 0,05 olabilir veya olmayabilir). x başka bir tane ekleyene kadar değişkenler x değişkeni önemli ölçüde artırmaz. r 2 .
hesaplamak için P bir artışın değeri r 2 sayısı artırıldığında x değişkenler NS ile e, toplam örneklem büyüklüğü n, formülü kullanın:
Geriye doğru eleme adı verilen ikinci bir teknik, tüm verileri kullanarak çoklu bir regresyonla başlamaktır. x değişkenler, ardından her biri ile birden fazla regresyon gerçekleştirin x değişken sırayla kaldırıldı. sen ortadan kaldır x kaldırılması en küçük azalmaya neden olan değişken r 2, eğer P değer "'den büyükP-to-leale". Kaldırmaya devam edersiniz x değişkenler kaldırılıncaya kadar x değişkende önemli bir azalmaya neden olacaktır. r 2 .
Yukarıdaki tekniklerden herhangi birini kullanırken garip şeyler olabilir. değişkenler ekleyebilirsin x1, x2, x3, ve x4önemli bir artışla, r Her adımda 2, ardından ekledikten sonra bunu bulun x3 ve x4, kaldırabilirsin x1 az bir azalma ile r 2. A, B, C ve D bağımsız değişkenleriyle çoklu regresyon yapmak ve ileriye doğru seçimin A ve B değişkenlerini, geriye doğru eleme ise C ve D değişkenlerini seçmek bile mümkündür. Bunu önlemek için birçok kişi adım adım çoklu regresyon kullanır. Adım adım çoklu regresyon yapmak için şunu eklersiniz: x değişkenler, ileri seçimde olduğu gibi. Her eklediğinizde x denkleme değişken, diğerinden herhangi birini çıkarmanın etkilerini test edersiniz x denkleminizde zaten bulunan değişkenleri kaldırın ve kaldırmak denklemi önemli ölçüde daha da kötüleştirmiyorsa bunları kaldırın. Yeni ekleyene kadar buna devam edersiniz x değişkenler önemli ölçüde artmaz r 2 ve kaldırma x değişkenler önemli ölçüde azaltmaz.
Önemli uyarı
Büyük bir veri setini çoklu regresyona atmak ve etkileyici görünümlü bir çıktı elde etmek kolaydır. Bununla birlikte, birçok insan, özellikle değişken seçimi için, çoklu regresyonun kullanışlılığına şüpheyle bakmaktadır. Ona ait olduğunu düşündüğünüz tüm bağımsız değişkenleri içeren bir çoklu regresyon modeli oluşturmak için hem değişkenler arasındaki ilişkilerin dikkatli bir şekilde incelenmesini hem de sistemin biyolojisini anlamanız gerektiğini savunuyorlar. Bu, aynı verileri kullanan farklı araştırmacıların önyargılarına, önyargılı kavramlarına ve birçok kişinin bu öznellikten rahatsız olacağına dair tahminlerine dayanarak farklı sonuçlar ortaya çıkarabileceği anlamına gelir. İster adım adım çoklu regresyon gibi nesnel bir yaklaşım, ister öznel bir model oluşturma yaklaşımı kullanın, çoklu regresyonu, katı hipotez testleri yerine verilerinizde kalıp önermenin bir yolu olarak ele almalısınız.
Çoklu regresyonla ilgili bazı sorunları göstermek için, bağımsız değişkenler olarak boy, kilo, yaş ve bir okuma testindeki puanla, 5 ila 12 yaş arasındaki çocuklarda dikey sıçramada çoklu bir regresyon yaptığınızı hayal edin. Daha büyük çocuklar daha uzun, daha ağır ve daha iyi okudukları için, dört bağımsız değişkenin tümü çocuklarda yüksek oranda ilişkilidir, bu nedenle modele bir kez ağırlık ve yaş eklediğinizde, o kadar az değişiklik kalması olasıdır ki, boy etkisi değişmez önemli. Yüksekliğin dikey sıçrama üzerinde hiçbir etkisi olmadığı sonucuna varmak biyolojik olarak aptalca olurdu. Okuma yeteneği yaşla ilişkili olduğu için, aynı yaştaki çocuklar üzerinde bazı ilginç takip deneyleri önerebilecek modele önemli ölçüde katkıda bulunması olasıdır, ancak okuma yeteneğinin gerçek bir etkisinin olduğu sonucuna varmak akıllıca olmaz. sadece çoklu regresyona dayalı dikey sıçrama.
Varsayımlar
Ölçüm değişkenleri için diğer çoğu test gibi, çoklu regresyon, değişkenlerin normal dağıldığını ve homoskedastik olduğunu varsayar. Muhtemelen bu varsayımların ihlaline karşı o kadar hassas değildir, bu yüzden sadece 0 veya 1 değerlerine sahip bir değişken kullanabilirsiniz.
Ayrıca, diğer tüm bağımsız değişkenler sabit tutulursa, her bağımsız değişkenin bağımlı değişkenle doğrusal olarak ilişkili olacağını varsayar. Bu, test edilmesi zor bir varsayımdır ve çoklu regresyon yaparken dikkatli olmanızın birçok nedeninden biridir (ve bu sayfada yazılanların ötesinde bu konuda çok daha fazla okuma yapmanız gerekir). Bağımlı değişken ile her bağımsız değişken arasındaki korelasyona ayrı ayrı bakabilirsiniz (ve bakmalısınız) ancak bireysel bir korelasyon doğrusal göründüğü için, diğer her şey sabit tutulduğunda ilişkinin doğrusal olacağı anlamına gelmez.
Çoklu regresyonun bir başka varsayımı, x değişkenler çoklu doğrusal değildir. Çoklu doğrusallık, iki bağımsız değişken birbiriyle yüksek düzeyde ilişkili olduğunda ortaya çıkar. Örneğin, dikey sıçramanın bağımlı değişken olduğu çoklu regresyona hem yüksekliği hem de kol uzunluğunu bağımsız değişkenler olarak dahil ettiğinizi varsayalım. Boy ve kol uzunluğu birbiriyle yüksek oranda ilişkili olduğundan, çoklu regresyon denkleminizde hem boy hem de kol uzunluğuna sahip olmak, yalnızca biraz iyileştirebilir. r 2 üzerinde sadece yüksekliği olan bir denklem. Kol uzunluğunun önemsiz olduğu halde dikey sıçrama üzerinde yüksekliğin oldukça etkili olduğu sonucuna varabilirsiniz. Bununla birlikte, bu sonuç çok kararsız olurdu, sadece bir gözlem daha eklemek dengeyi değiştirebilirdi, böylece şimdi en iyi denklemin kol uzunluğu var ama yüksekliği yok ve yüksekliğin dikey sıçrama üzerinde çok az etkisi olduğu sonucuna varabilirsiniz.
Amacınız tahmin ise, çoklu bağlantı o kadar önemli değil, hemen hemen aynı tahminleri alırsınız. Y denkleminizde yükseklik veya kol uzunluğu kullanmış olsanız da, değerler. Ancak amacınız nedenleri anlamaksa, çoklu bağlantı kafanızı karıştırabilir. Çoklu regresyon yapmadan önce, her bir bağımsız değişken çifti arasındaki korelasyonu kontrol etmelisiniz ve eğer ikisi yüksek oranda ilişkiliyse, sadece birini seçmek isteyebilirsiniz.
Örnekuzun burunlu dansı, Rhinichthys katarakta.
Aşağıda SAS örneğinde gösterilen veriler üzerinde çoklu regresyon uygulamak için Maryland Biological Stream Survey'den bazı veriler çıkardım. Bağımlı değişken, uzun burunlu dace sayısıdır (Rhinichthys katarakta) akışın 75 metrelik bölümü başına. Bağımsız değişkenler, akış tarafından boşaltılan alandır (akr olarak) çözünmüş oksijen (mg/litre olarak) 75 metrelik akış segmentinin maksimum derinliği (cm olarak) nitrat konsantrasyonu (mg/litre) sülfat konsantrasyonu (mg/litre olarak) litre) ve numune alma tarihindeki su sıcaklığı (C derece olarak).
Biyolojik amaçlardan biri, bir akarsuyun fiziksel ve kimyasal özelliklerini ölçmek ve uzun burunlu dace bolluğunu tahmin edebilmek olabilir, başka bir amaç, uzun burunlu dace bolluğundaki varyasyonun nedenleri hakkında hipotezler oluşturmak olabilir.
Adım adım çoklu regresyonun sonuçları, P- girmek ve P-her ikisi de 0.15'e eşit bırakmak, dönüm, nitrat ve maksimum derinliğin çoklu regresyon denklemine katkıda bulunmasıdır. NS r Bu üç terimi içeren modelin 2'si 0.28'dir ki bu çok yüksek değildir.
Sonuçların grafiklenmesi
Çoklu regresyon denklemi yalnızca iki bağımsız değişkenle sonuçlanırsa, ilişkinin üç boyutlu bir grafiğini çizebilirsiniz. Çoğu insan dört veya daha fazla boyutu görselleştirmekte zorlandığından, tüm bilgileri üç veya daha fazla bağımsız değişkenle çoklu regresyonda özetlemenin iyi bir görsel yolu yoktur.
Benzer testler
Bağımlı değişken nominal bir değişken ise çoklu lojistik regresyon yapmalısınız.
Temel bileşenler analizi, temel koordinatlar analizi, diskriminant fonksiyon analizi, hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme ve çok boyutlu ölçekleme dahil olmak üzere üç veya daha fazla ölçüm değişkeniniz olduğunda kullanabileceğiniz birçok başka teknik vardır. Onlar hakkında yazmayacağım, muhtemelen sizin alanınızdaki diğer araştırmacıların sizinkine benzer verileri nasıl analiz ettiğini görmek en iyisidir.
Çoklu regresyon nasıl yapılır
E-tablo
Araştırmanızın bir parçası olarak birden fazla regresyon yapmak konusunda ciddiyseniz, SAS veya SPSS gibi özel bir istatistiksel program öğrenmeniz gerekecek. 12'ye kadar çoklu regresyon yapmanızı sağlayacak bir elektronik tablo yazdım. x değişkenler ve 1000 gözleme kadar. Oynaması eğlenceli, ancak yayınlanabilir sonuçlar için kullanmanız gerektiğine yeterince güvenmiyorum. Elektronik tablo, değişkenlerinizi dönüştürüp dönüştürmeyeceğinize karar vermenize yardımcı olacak histogramları ve Y değişkene karşı her biri x değişken, böylece doğrusal olmayan herhangi bir ilişki olup olmadığını görebilirsiniz. Değişken seçimini otomatik olarak yapmaz, hangi değişkenlerin dahil edileceğini manuel olarak seçersiniz.
Internet sayfaları
Birden çok regresyon gerçekleştirmesi gereken birkaç web sayfası gördüm, ancak bilgisayarımda çalışmalarını sağlayamadım.
Salvatore Mangiafico'nun fotoğrafı. R Arkadaş çoklu regresyon için örnek bir R programına sahiptir.
SAS'ta çoklu regresyon yapmak için PROC REG'i kullanırsınız. Yukarıda açıklanan uzun burunlu dace bolluğuna ilişkin verileri kullanan bir örnek.
MODEL deyiminde, bağımlı değişken eşittir işaretinin solunda ve tüm bağımsız değişkenler sağdadır. SEÇİM, hangi değişken seçim yönteminin kullanılacağını belirler; İLERİ, GERİ, ADIMSAL ve diğer birkaç seçenek bulunur. Tüm bağımsız değişkenleri içeren çoklu regresyon modelini görmek istiyorsanız SEÇİM parametresini atlayabilirsiniz. SLENTRY, modele bir değişken girmek için önem düzeyidir veya P-to-enter, bu örnekte FORWARD veya STEPWISE seçimini kullanıyorsanız, bir değişkenin bir P 0,15'ten küçük bir değer regresyon modeline girilmelidir. SLSTAY, GERİ veya ADIMSAL seçiminde bir değişkeni kaldırmak için anlamlılık düzeyidir veya P-to-leave bu örnekte, bir değişken P 0.15'ten büyük değer modelden çıkarılacaktır. DETAILS=SUMMARY, değişken seçim sürecinin her adımında daha fazla ayrıntı görmek için atlayabileceğiniz daha kısa bir çıktı dosyası üretir. STB seçeneği, standart kısmi regresyon katsayılarının görüntülenmesine neden olur.
Özet, modele önce "dönüm" eklendiğini ve bunun sonucunda bir r 2 / 0.1201. Ardından, "no3" eklendi. NS r 2, 0,2394'e yükseldi ve r 2 önemliydi (P=0.0022). Ardından, "maxdepth" eklendi. NS r 2, 0.2798'e yükseldi, ki bu oldukça önemli değildi (P=0,0625) SLSTAY 0,05 değil 0,15 olarak ayarlandı, çünkü bu değişkeni oldukça anlamlı olmasa bile tahmine dayalı bir modele dahil etmek isteyebilirsiniz. Diğer değişkenlerin hiçbiri artmadı r 2 tane olması yeterli P 0.15'ten küçük ve değişkenlerden herhangi birinin çıkarılması, bir azalmaya neden oldu. r 2, P'nin 0.15'ten küçük olması için yeterince büyük, bu nedenle adım adım işlem yapılır.
"Parametre tahminleri", modelin olduğunu gösterdikleri kısmi regresyon katsayılarıdır. Ŷ=0.00199(dönüm)+0.3361(maks.derinlik)+8.67304(no3)&eksi23.82907. "Standartlaştırılmış tahminler", "no3"ün modele en büyük katkıya sahip olduğunu gösterdikleri standart kısmi regresyon katsayılarıdır, ardından "acreage" ve ardından "maxdepth" gelir. Bu çoklu regresyonun değeri, bir akarsu havzasının yüzölçümünün bir şekilde önemli olduğunu öne sürmesi olacaktır. Havza alanının akarsudaki balıklar üzerinde doğrudan bir etkisi olmayacağından, arazi ile diğer bağımsız değişkenler arasındaki korelasyonlara dikkatlice bakardım, ayrıca analiz edilmemiş başka değişkenler olup olmadığını da görmeye çalışırdım. her ikisi de havza alanıyla ilişkilidir ve mevcut hız, su berraklığı veya alt tabaka türü gibi balıklar için doğrudan önemlidir.
Güç analizi
Bağımsız değişkenlere sahip olduğunuzdan birkaç kat daha fazla gözleme sahip olmanız gerekir, aksi takdirde "fazla uydurma" alabilirsiniz ve her bağımsız değişken önemliymiş gibi görünebilir, öyle olmasalar bile. Genel bir kural, bağımsız değişkenlere sahip olduğunuzdan en az 10 ila 20 kat daha fazla gözleme sahip olmanız gerektiğidir. Muhtemelen karşılayabileceğiniz kadar çok veri toplamak isteyeceksiniz, ancak çoklu regresyon için resmi bir güç analizinin nasıl yapılacağını gerçekten çözmeniz gerekiyorsa, Kelley ve Maxwell (2003) başlamak için iyi bir yerdir.
Referanslar
Tom D. Schultz Insectary'den kaplan böceğinin resmi.
Ichthyology Web Kaynaklarından uzun burunlu dace resmi.
Kelley, K. ve S.E. Maxwell. 2003. Çoklu regresyon için örneklem büyüklüğü: Sadece anlamlı değil, doğru olan regresyon katsayılarının elde edilmesi. Psikolojik Yöntemler 8:305-321.
&lArr Önceki konu|Sonraki konu &rArr İçindekiler
Bu sayfa en son 20 Temmuz 2015'te revize edilmiştir. Adresi http://www.biostathandbook.com/multipleregression.html'dir. Şu şekilde alıntı yapılabilir:
McDonald, J.H. 2014. El Kitabı Biyolojik İstatistik (3. baskı). Sparky House Yayıncılık, Baltimore, Maryland. Bu web sayfası, basılı sürümde 229-237. sayfaların içeriğini içermektedir.
©2014, John H. McDonald. Bu içerikle muhtemelen istediğinizi yapabilirsiniz, ayrıntılar için izinler sayfasına bakın.
CIE IGCSE Biyoloji geçmiş sınav kağıtları. Bildirileri ve işaretleme şemalarını aşağıdaki linklere tıklayarak indirebilirsiniz.
Haziran 2018 IGCSE Biyoloji (9-1) Numune Sınav Kağıtları
Haziran 2018 Biyoloji Makalesi 1 Çoktan Seçmeli (Çekirdek) (0970/01) – Makaleyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2018 Biyoloji Makalesi 2 Çoktan Seçmeli (Genişletilmiş) (0970/02) – Makale İndir – İşaretleme Şemasını İndir
Haziran 2018 Biyoloji Makalesi 3 Teorisi (Çekirdek) (0970/03) – Makaleyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2018 Biyoloji Belgesi 4 Teorisi (Genişletilmiş) (0970/04) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2018 Biyoloji Belgesi 5 Pratik Test (0970/05) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2018 Biyoloji Belgesi 6 Pratik Teste Alternatif (0970/06) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2016 IGCSE Biyoloji Geçmiş Sınav Kağıtları
Haziran 2016 Biyoloji Makalesi 1 Çoktan Seçmeli (Çekirdek) (0610/11) – Makaleyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2016 Biyoloji Belgesi 2 Çoktan Seçmeli (Genişletilmiş) (0610/21) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2016 Biyoloji Belgesi 3 Teorisi (Çekirdek) (0610/31) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2016 Biyoloji Belgesi 4 Teorisi (Genişletilmiş) (0610/41) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2016 Biyoloji Belgesi 5 Pratik Test (0610/51) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2016 Biyoloji Belgesi 6 Pratik Teste Alternatif (0610/61) – Belgeyi İndirin – İşaretleme Şemasını İndirin
Haziran 2015 IGCSE Biyoloji Geçmiş Sınav Kağıtları
Haziran 2015 Biyoloji Belgesi 2 Çekirdek (0610/21) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2015 Biyoloji Belgesi 3 Genişletilmiş (0610/31) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2015 Biyoloji Belgesi 5 Pratik Test (0610/51) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Haziran 2015 Biyoloji Belgesi 6 Pratik Teste Alternatif (0610/61) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Biyoloji Makalesi 1 Çoktan Seçmeli (0610/11) – Kağıt İndir – İşaret Şemasını İndir
Biyoloji Kağıdı 2 Çekirdek (0610/21) – Kağıt İndir – İşaret Şemasını İndir
Biyoloji Belgesi 3 Genişletilmiş (0610/31) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Biyoloji Belgesi 5 Pratik Test (0610/51) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Biyoloji Belgesi 6 Pratik Teste Alternatif (0610/61) – Belgeyi İndirin – İşaretleme Şemasını İndirin
Kasım 2012
Biyoloji Kağıdı 2 Çekirdek (0610/21) – Kağıt İndir – İşaret Şemasını İndir
Biyoloji Belgesi 3 Genişletilmiş (0610/31) – Belgeyi İndirin – İşaret Şemasını İndirin
Biyoloji Makalesi 5 Pratik Test (0610/51) – Kağıt İndir – İşaretleme Şemasını İndir
Biyoloji Belgesi 6 Pratik Teste Alternatif (0610/61) – Belgeyi İndirin – İşaretleme Şemasını İndirin
Öğrenci T&ndashtest iki örnek için
Öğrencinin Kullan T&ndashtest, bir ölçüm değişkeniniz ve bir nominal değişkeniniz olduğunda ve nominal değişkenin yalnızca iki değeri olduğunda iki örnek için. Ölçme değişkeninin ortalamalarının iki grupta farklı olup olmadığını test eder.
Tanıtım
There are several statistical tests that use the t-distribution and can be called a T&ndashtest. One of the most common is Student's T&ndashtest for two samples. Başka T&ndashtests include the one-sample T&ndashtest, which compares a sample mean to a theoretical mean, and the paired T&ndashtest.
Öğrenci T&ndashtest for two samples is mathematically identical to a one-way anova with two categories because comparing the means of two samples is such a common experimental design, and because the T&ndashtest is familiar to many more people than anova, I treat the two-sample T&ndashtest separately.
Ne zaman kullanılır
Use the two-sample T&ndashtest when you have one nominal variable and one measurement variable, and you want to compare the mean values of the measurement variable. The nominal variable must have only two values, such as "male" and "female" or "treated" and "untreated."
Sıfır hipotezi
The statistical null hypothesis is that the means of the measurement variable are equal for the two categories.
Test nasıl çalışır?
The test statistic, ts, is calculated using a formula that has the difference between the means in the numerator this makes ts get larger as the means get further apart. The denominator is the standard error of the difference in the means, which gets smaller as the sample variances decrease or the sample sizes increase. Thus ts gets larger as the means get farther apart, the variances get smaller, or the sample sizes increase.
You calculate the probability of getting the observed ts value under the null hypothesis using the t-distribution. The shape of the t-distribution, and thus the probability of getting a particular ts value, depends on the number of degrees of freedom. The degrees of freedom for a T&ndashtest is the total number of observations in the groups minus 2, or n1+n2&minus2.
Varsayımlar
NS T&ndashtest assumes that the observations within each group are normally distributed. Fortunately, it is not at all sensitive to deviations from this assumption, if the distributions of the two groups are the same (if both distributions are skewed to the right, for example). I've done simulations with a variety of non-normal distributions, including flat, bimodal, and highly skewed, and the two-sample T&ndashtest always gives about 5% false positives, even with very small sample sizes. If your data are severely non-normal, you should still try to find a data transformation that makes them more normal, but don't worry if you can't find a good transformation or don't have enough data to check the normality.
If your data are severely non-normal, ve you have different distributions in the two groups (one data set is skewed to the right and the other is skewed to the left, for example), ve you have small samples (less than 50 or so), then the two-sample T&ndashtest can give inaccurate results, with considerably more than 5% false positives. A data transformation won't help you here, and neither will a Mann-Whitney U-test. It would be pretty unusual in biology to have two groups with different distributions but equal means, but if you think that's a possibility, you should require a P value much less than 0.05 to reject the null hypothesis.
The two-sample T&ndashtest also assumes homoscedasticity (equal variances in the two groups). If you have a balanced design (equal sample sizes in the two groups), the test is not very sensitive to heteroscedasticity unless the sample size is very small (less than 10 or so) the standard deviations in one group can be several times as big as in the other group, and you'll get P<0.05 about 5% of the time if the null hypothesis is true. With an unbalanced design, heteroscedasticity is a bigger problem if the group with the smaller sample size has a bigger standard deviation, the two-sample T&ndashtest can give you false positives much too often. If your two groups have standard deviations that are substantially different (such as one standard deviation is twice as big as the other), and your sample sizes are small (less than 10) or unequal, you should use Welch's T&ndashtest instead.
Örnek
In fall 2004, students in the 2 p.m. section of my Biological Data Analysis class had an average height of 66.6 inches, while the average height in the 5 p.m. section was 64.6 inches. Are the average heights of the two sections significantly different? Here are the data:
|2 p.m.||17:00|
|69||68|
|70||62|
|66||67|
|63||68|
|68||69|
|70||67|
|69||61|
|67||59|
|62||62|
|63||61|
|76||69|
|59||66|
|62||62|
|62||62|
|75||61|
|62||70|
|72|
|63|
There is one measurement variable, height, and one nominal variable, class section. The null hypothesis is that the mean heights in the two sections are the same. sonuçları T&ndashtest (t=1.29, 32 d.f., P=0.21) do not reject the null hypothesis.
Graphing the results
Because it's just comparing two numbers, you'll rarely put the results of a T&ndashtest in a graph for publication. For a presentation, you could draw a bar graph like the one for a one-way anova.
Similar tests
Öğrenci T&ndashtest is mathematically identical to a one-way anova done on data with two categories you will get the exact same P value from a two-sample T&ndashtest and from a one-way anova, even though you calculate the test statistics differently. NS T&ndashtest is easier to do and is familiar to more people, but it is limited to just two categories of data. You can do a one-way anova on two or more categories. I recommend that if your research always involves comparing just two means, you should call your test a two-sample T&ndashtest, because it is more familiar to more people. If you write a paper that includes some comparisons of two means and some comparisons of more than two means, you may want to call all the tests one-way anovas, rather than switching back and forth between two different names (T&ndashtest and one-way anova) for the same thing.
The Mann-Whitney U-test is a non-parametric alternative to the two-sample T&ndashtest that some people recommend for non-normal data. However, if the two samples have the same distribution, the two-sample T&ndashtest is not sensitive to deviations from normality, so you can use the more powerful and more familiar T&ndashtest instead of the Mann-Whitney U-test. If the two samples have different distributions, the Mann-Whitney U-test is no better than the T&ndashtest. So there's really no reason to use the Mann-Whitney U-test unless you have a true ranked variable instead of a measurement variable.
If the variances are far from equal (one standard deviation is two or more times as big as the other) and your sample sizes are either small (less than 10) or unequal, you should use Welch's T&ndashtest (also know as Aspin-Welch, Welch-Satterthwaite, Aspin-Welch-Satterthwaite, or Satterthwaite T&ndashtest). It is similar to Student's T&ndashtest except that it does not assume that the standard deviations are equal. It is slightly less powerful than Student's T&ndashtest when the standard deviations are equal, but it can be much more accurate when the standard deviations are very unequal. My two-sample T&ndashtest spreadsheet will calculate Welch's T&ndashtest. You can also do Welch's T&ndashtest using this web page, by clicking the button labeled "Welch's unpaired T&ndashtest".
Use the paired T&ndashtest when the measurement observations come in pairs, such as comparing the strengths of the right arm with the strength of the left arm on a set of people.
Use the one-sample T&ndashtest when you have just one group, not two, and you are comparing the mean of the measurement variable for that group to a theoretical expectation.
How to do the test
Spreadsheets
I've set up a spreadsheet for two-sample T&ndashtests. It will perform either Student's T&ndashtest or Welch's T&ndashtest for up to 2000 observations in each group.
Internet sayfaları
There are web pages to do the T&ndashtest here and here. Both will do both the Student's T&ndashtest and Welch's T&ndashtest.
You can use PROC TTEST for Student's T&ndashtest the CLASS parameter is the nominal variable, and the VAR parameter is the measurement variable. Here is an example program for the height data above.
The output includes a lot of information the P value for the Student's T&ndashtest is under "Pr > |t| on the line labeled "Pooled", and the P value for Welch's T&ndashtest is on the line labeled "Satterthwaite." For these data, the P value is 0.2067 for Student's T&ndashtest and 0.1995 for Welch's.
Güç analizi
To estimate the sample sizes needed to detect a significant difference between two means, you need the following:
- the effect size, or the difference in means you hope to detect
- the standard deviation. Usually you'll use the same value for each group, but if you know ahead of time that one group will have a larger standard deviation than the other, you can use different numbers
- alpha, or the significance level (usually 0.05)
- beta, the probability of accepting the null hypothesis when it is false (0.50, 0.80 and 0.90 are common values)
- the ratio of one sample size to the other. The most powerful design is to have equal numbers in each group (N1/N2=1.0), but sometimes it's easier to get large numbers of one of the groups. For example, if you're comparing the bone strength in mice that have been reared in zero gravity aboard the International Space Station vs. control mice reared on earth, you might decide ahead of time to use three control mice for every one expensive space mouse (N1/N2=3.0)
The G*Power program will calculate the sample size needed for a two-sample T&ndashtest. Choose "t tests" from the "Test family" menu and "Means: Difference between two independent means (two groups" from the "Statistical test" menu. Click on the "Determine" button and enter the means and standard deviations you expect for each group. Only the difference between the group means is important it is your effect size. Click on "Calculate and transfer to main window". Change "tails" to two, set your alpha (this will almost always be 0.05) and your power (0.5, 0.8, or 0.9 are commonly used). If you plan to have more observations in one group than in the other, you can make the "Allocation ratio" different from 1.
As an example, let's say you want to know whether people who run regularly have wider feet than people who don't run. You look for previously published data on foot width and find the ANSUR data set, which shows a mean foot width for American men of 100.6 mm and a standard deviation of 5.26 mm. You decide that you'd like to be able to detect a difference of 3 mm in mean foot width between runners and non-runners. Using G*Power, you enter 100 mm for the mean of group 1, 103 for the mean of group 2, and 5.26 for the standard deviation of each group. You decide you want to detect a difference of 3 mm, at the P<0.05 level, with a probability of detecting a difference this large, if it exists, of 90% (1&minusbeta=0.90). Entering all these numbers in G*Power gives a sample size for each group of 66 people.
&lArr Previous topic|Next topic &rArr İçindekiler
This page was last revised July 20, 2015. Its address is http://www.biostathandbook.com/twosamplettest.html. It may be cited as:
McDonald, J.H. 2014. Handbook of Biological Statistics (3rd ed.). Sparky House Publishing, Baltimore, Maryland. This web page contains the content of pages 126-130 in the printed version.
©2014 by John H. McDonald. You can probably do what you want with this content see the permissions page for details.
Questions the Multiple Linear Regression Answers
There are 3 major areas of questions that the multiple linear regression analysis answers – (1) causal analysis, (2) forecasting an effect, (3) trend forecasting.
The first category establishes a causal relationship between three or more metric variables: one continuous dependent variable and two or more independent variables. In contrast to correlation analysis, which does not indicate directionality of effects, the multiple linear regression analysis assumes that the independent variables have an effect on the dependent variable. The correlation among the variables in multiple regression analyses can be assessed with the coefficient of determination (R2 ).
Medicine: Do body weight, calorie intake, fat intake, and age have an influence on the blood cholesterol level? To answer this question the researcher would measure body weight, fat and calorie intake, as well as age, and the blood cholesterol level in various subjects. The multiple linear regression analysis can then show whether the independent variables have an effect on the blood cholesterol level (dependent variable).
Tezinizin Onayını Alın
Her gün lisansüstü öğrencilerle çalışıyoruz ve araştırmanızın onaylanması için ne gerektiğini biliyoruz.
- Adres komitesi geri bildirimi
- Tamamlanmaya giden yol haritası
- İhtiyaçlarınızı ve zaman diliminizi anlayın
Biology: Do the oxygen level, phosphor concentration, and levels of minerals in water stimulate plant growth? The research team would measure different concentrations of oxygen, nitrogen, minerals in the water used to water the plants and then measure the plants’ growth. Multiple linear regression analysis establishes whether a causal relationship between the independent and dependent variables exist. Multiple linear regression analysis is particularly useful to test observations made in experimental conditions such as this – here the levels of oxygen, nitrogen, and minerals in the water are deliberately manipulated to test their effects on growth.
Management: Do customer satisfaction, brand perception and price perception influence loyalty? The research team would ask customers to rate their satisfaction and perceptions of brand and price, as well as their loyalty to the product. The multiple linear regression analysis can then prove the assumed causal relationship of satisfaction and perceptions on loyalty.
Psychology: Is anxiety influenced by personality traits? To answer this question the team of researchers would measure anxiety (e.g. BAI) and personality trait (e.g., extroverted, introverted, etc.). Multiple linear regression analysis can be used to test whether there is a causal link between those variables. However, multiple linear regression does not prove that the causal direction is from anxiety to personality or the other way around.
Secondly, multiple linear regression can be used to forecast values:
Medicine: With X cigarettes smoked and Y hours of sport per day, the life expectancy is Y years. The research team can observe smoking and activity habits as well as age at death in a sample. The regression coefficients estimated with a multiple linear regression equation y = b0 + b1*x1 + b2*x2 can then tell the researchers by exactly what the life expectancy (y) is when smoking x cigarettes a day and working out for y hours.
Biology: By how much will 5 additional weeks of sunshine and 100mm of rain raise the sugar concentration in vine grapes? In a sample that measures the sunshine duration, the rainfall and the produced sugar level in grapes multiple linear regression analysis can be used to establish the formula y = b0 + b1*x1 + b2*x2. Linear regression analysis is particularly useful when the x variables are not completely random.
Management: With A amount of dollars spend on brand marketing, B spend on product marketing, and C spend on in-store advertising, what is the expected sales for product Y? On a survey of different companies the researcher observe the different types of marketing spend and product sales. A multiple linear regression analysis estimates the regression function y = b0 + b1*x1 + b2*x2+ b3*x3 which can be used to predict sales values y for a given marketing spend combination A, B and C.
Thirdly, multiple linear regression analysis can be used to predict trends in data:
Medicine: How does the life expectancy decrease for every additional pound overweight and for every X cigarettes smoked per day? The researchers observe average daily cigarette consumptions, overweight and the age at death. Multiple linear regression analysis can be used to predict trends, e.g., for every cigarette life shortens by 2 hours for every pound overweight life shortens by a month.
*Please call 877-437-8622 to request a quote based on the specifics of your research, or email [e-posta korumalı].
Biology MCQ-03 Biochemistry: Carbohydrates – Part 2 for JRF/NET Life Science Examination
1. The vitreous humor of eye is composed of_______.
a. heparin
B. Hiyalüronik asit
C. Keratan Sulfate
NS. Chondroitin sulfate
2. N-acetyl glucosamine (NAG) and N-acetyl muramic acid (NAM) in peptidoglycan is connected by ____glycosidic linkage.
a. α 1 – 4
B. β 1 – 4
C. α 1 – 2
NS. β 1 – 2
3. Sulbactam is a ____________.
a. β-lactam antibiotic
B. β lactamase
C. β lactamase inhibitor
NS. A class of penicillin
4. Which of the following is not a sugar molecule of the O-antigen of gram negative bacteria?
a. Tyvelose
B. Abequose
C. 2 keto-3-deoxyoctanoate
NS. Teichoic acid
5. Glycosidic bond between galactose and glucose in lactose is____.
a. α 1 – 4
B. β 1 – 4
C. α 1 – 2
NS. β 1 – 2
6. Which of the following is a sugar alcohol?
a. Arabitol
B. Manitol
C. Sorbitol
NS. Tüm bunlar
7. Minimum number of carbons required for an aldose sugar to have a cyclic structure is___.
a. 3
B. 4
C. 5
NS. 6
8. The reserve food materials of Rhodophyceae (red algae) is __________.
a. Laminarin
B. Chrysolaminarin
C. Floridian starch
NS. Nişasta
9. Reserve food material of fungi is_______.
a. glikoz
B. Nişasta
C. Laminarin
NS. glikojen
10. Glycosidic bond in Trehalose is _______.
a. α 1 – 4
B. α 1 – 2
C. α 1 – 1
NS. β 1 – 2
11. Which of the following is a non-reducing sugar?
a. Maltoz
B. Laktoz
C. Trehalose
NS. Cellobiose
12. A disaccharide of galactose and fructose joined by β 1 – 4 glycosidic linkage:
a. Trehalose
B. Lactulose
C. Gentiobiose
NS. Melibiose
13. Which of the following sugar do not form cyclic structure?
a. Erythrulose
B. Dihydroxyacetone
C. Both (a) and (b)
NS. Erythrose
14. A disaccharide of two glucose molecules joined by β 1 – 6 glycosidic linkage:
a. Trehalose
B. Gentiobiose
C. Lactulose
NS. Melibiose
15. Glycerol moieties in Teichoic acid of bacterial cell wall are linked each other by _____.
a. Ether bonds
B. Ester bonds
C. Phosphodiester bonds
NS. glikozidik bağlar
16. A disaccharide of galactose and glucose in α 1 – 6 glycosidic linkage:
a. Laktoz
B. Melibiose
C. Gentiobiose
NS. Verbascose
17. Which of the following sequence correctly represent the sweetness of Glucose, Sucrose and Fructose
a. Glucose < Sucrose < Fructose
B. Sucrose < Glucose < Fructose
C. Glucose ≤ Sucrose < Fructose
NS. Glucose > Fructose > Sucrose
18. After the osazone test, the sample sugar gave needle shaped crystals, the sample sugar will be _____.
a. glikoz
B. fruktoz
C. Maltoz
NS. Selüloz
19. Partial fermentation of cane sugar by Leuconostoc mesenteroides produce:
a. Glucose and Fructose
B. Glucose and Gluconic acid
C. Fructose and Gluconic acid
NS. Dextran
20. Which of the following commonly acts as the precursor for the synthesis of Vitamin C (Ascorbic acid) in plants:
a. fruktoz
B. riboz
C. glikoz
NS. Ribulose
Biology MCQ-3: Biology/Life Science Multiple Choice Questions (MCQ) / Model Questions with answers and explanations in Biochemistry: Carbohydrates: Part 2 for preparing CSIR JRF NET Life Science Examination and also for other competitive examinations in Life Science / Biological Science such as ICMR JRF Entrance, DBT JRF, GATE Life Science, GATE Biotechnology, ICAR, University PG Entrance Exam, JAM, GRE, Medical Entrance Examination etc. This set of practice questions for JRF/NET Life Science will help to build your confidence to face the real examination. A large quantum of questions in our practice MCQ is taken from previous year NET life science question papers. Please take advantage of our NET Lecture Notes , PPTs , Previous Year Questions and Mock Tests for you preparation. You can download these NET study material for free from our Slideshare account (link given below).
Answers with explanations:
1. Ans. (B). Hiyalüronik asit
Heparin, hyaluronic acid, keratan Sulfate and chondroitin sulfate are glycosaminoglycan, commonly called as mucopolysaccharides or GAGs. They are the main heteropolysaccharides of extracellular matrix (ECM). They are linear polymers of repeating disaccharide units. One of the monosaccharides of the disaccharide unit is always either N-acetylglucosamine or N-acetylgalactosamine. The other monosaccharide unit in most cases will be uronic acid. GAGs are heavily sulfated and the sulfate group holds fixed negative charges. This negative charge imparts the overall negative charge of extracellular surface of the cells.
Hiyalüronik asit is the most abundant glycosaminoglycan. They form clear and highly viscous solutions and thus they are present in the vitreous humor of eye. They are also present in the lubricants of synovial fluids of the joints. They are essential components of the cartilage.
heparin: An anticoagulant, which is a highly sulfated glycosaminoglycan. Heparin is considered as the highest negative charge holding biological molecule.
2. Ans. (B). β 1 – 4
3. Ans. (c). β-lactamase inhibitor
β-lactam antibiotics: an antibiotic class with β-lactam ring. Example: Penicillin, Ampicillin and Cephalosporin.
β-lactamases: A class of enzyme produced by some bacteria to degrade β-lactam antibiotics and there by impart resistance against it.
β-lactamase inhibitor: They inhibit β-lactamase enzyme. They are injected with β-lactam antibiotics to overcome antibiotic resistance in bacteria that secret β-lactamase inhibitor. Clavulanic acid and Sulbactam are important β-lactamase inhibitors.
4. Ans. (NS). Teichoic acid
O-antigens, better known as Lipopolysaccharides (LPS) or endotoxins, are glyco-conjugates of the outer membrane of gram negative bacteria. They are so called because they elicit strong immune response in animals. Tyvelose, Abequose and 2- keto-3-deoxyoctanoate are important O-antigens.
Teichoic acid (TA): they are bacterial polysaccharides found in the cell wall of gram-negative bacteria. They are composed of glycerol phosphate linked via phosphodiester bonds.
Liptoteichoic acid (LTA) is cell wall component of gram positive bacteria.
5. Ans. (B). β 1 – 4
6. Ans. (NS). Tüm bunlar
A ketose sugar with 5 or more carbons only forms cyclic structure.
8. Ans. (c). Floridian starch
Laminarin: Food reserve of brown algae
Chrysolaminarin: food reserve of diatoms (Bacillariophyceae)
Starch: Food reserve of green algae and higher plants
9. Ans. (NS). glikojen
10. Ans. (c). α 1 – 1
Trehalose (= mycose or tremalose) is a disaccharide of two glucose residues linked by α-1 – 4 glycosidic linkage. Similar to sucrose, it is a non-reducing sugar since its anomeric carbon atoms are involved in glycosidic linkage. Trehalose has good water holding capacity. It is a major energy storage molecule used by insects for flight. This is because the hydrolysis of trehalose yields two glucose molecules at a time which is considered as more efficient than the hydrolysis of starch where only one glucose is produced.
11. Ans. (c). Trehalose
Maltose, lactose and cellobiose are reducing disaccharides since at least one anomeric carbon is free in either of their monosaccharide residues.
12. Ans. (B). Lactulose
Lactulose is a non-digestable disaccharide of galactose and fructose linked by β -1 – 4 glycosidic linkage. Since it is not digested by the enzyme system in human, lactulose is used as an osmotic laxative (laxative = agents that loses stools and increase bowel movements) for the treatment of chronic constipation.
13. Ans. (c). Both (a) and (b).
Erythrulose (4C) and Dihydroxyacetone (3C) are ketose sugars. Ketose sugars having less than five carbons do not form cyclic structure.
Erythrose is an aldo-tetrose, an aldo sugar with four or more carbon can form cyclic structures in the aqueous medium.
14. Ans. (B). Gentiobiose
Crocin (a carotenoid) that gives the colour of saffron is a diester of gentiobiose and a dicarboxylic acid crocetin.
Melibiose: a reducing disaccharide of galactose and glucose linked by α- 1 – 6 glycosidic linkage.
15. Ans. (c). Phosphodiester bonds
16. Ans. (B). Melibiose
Verbascose: A pentasaccharide of three galactose, glucose and fructose (galactose-galactose-galactose-glucose-fructose)
17. Ans. (a). Glucose < Sucrose < Fructose
Monosaccharides are sweet in taste however different monosaccharide varies in their sweetness. Sweetness chart of carbohydrates are constructed with glucose as the reference.
18. Ans. (a). glikoz
Osazones are derivatives of carbohydrates, formed when sugar molecules are reacted with phenylhydrazine. Sugar molecules can be differentiated based on the pattern or shape of respective osazones. Osazone test was developed by Emil Fischer to study the stereochemistry of monosaccharides.
Monosaccharides form needle shaped or broomstick shaped crystals
Disaccharides form sunflower shaped crystals
Lacto-osazone: A tuft (or tight balls) of needle shaped crystals
Malto-osazone: Broad needle shaped crystals
19. Ans. (NS). Dextran
Dextran is a complex branched homopolysaccharide of glucose molecules. Structurally they are α- 1 – 6 lined glucose residues with α-1 – 3 branches. Dextran is considered as one of the strongest biomolecules. The dental plaques are rich in dextran
Sephadex, a matrix used in size exclusion chromatography, is the trade name of cross linked dextran molecules.
20. Ans. (c). glikoz
The answer key is prepared with best of our knowledge.
Please feel free to inform the yönetici if you find any mistakes in the answer key..
DMCA Şikayeti
Web Sitesi aracılığıyla sunulan içeriğin (Hizmet Koşullarımızda tanımlandığı gibi) bir veya daha fazla telif hakkınızı ihlal ettiğini düşünüyorsanız, lütfen aşağıda açıklanan bilgileri içeren yazılı bir bildirimde bulunarak ("İhlal Bildirimi") belirtilen kişilere bildirin. ajan aşağıda listelenmiştir. Varsity Eğitmenleri bir İhlal Bildirimine yanıt olarak harekete geçerse, bu tür içeriği kullanıma sunan tarafla, varsa, söz konusu taraf tarafından Varsity Eğitmenlerine sağlanan en son e-posta adresi aracılığıyla iletişime geçmek için iyi niyetle girişimde bulunacaktır.
İhlal Bildiriminiz, içeriği kullanıma sunan tarafa veya ChillingEffects.org gibi üçüncü taraflara iletilebilir.
Bir ürün veya etkinliğin telif haklarınızı ihlal ettiğini maddi olarak yanlış beyan ederseniz, zararlardan (masraflar ve avukatlık ücretleri dahil) sorumlu olacağınızı lütfen unutmayın. Bu nedenle, Web Sitesinde bulunan veya Web Sitesi tarafından bağlantı verilen içeriğin telif hakkınızı ihlal ettiğinden emin değilseniz, önce bir avukatla görüşmeyi düşünmelisiniz.
Bir bildirimde bulunmak için lütfen şu adımları izleyin:
Aşağıdakileri eklemelisiniz:
Telif hakkı sahibinin veya onlar adına hareket etmeye yetkili bir kişinin fiziksel veya elektronik imzası İhlal edildiği iddia edilen telif hakkının kimliği Telif hakkınızı ihlal ettiğini iddia ettiğiniz içeriğin doğasının ve tam konumunun tanımı, yeterli Varsity Eğitmenlerinin bu içeriği bulmasına ve olumlu bir şekilde tanımlamasına izin vermek için ayrıntı örneğin, içeriği ve sorunun hangi bölümünün bir açıklamasını içeren belirli bir soruya (yalnızca sorunun adını değil) bir bağlantıya ihtiyacımız var - bir resim, bir bağlantı, metin vb. – şikayetiniz adınız, adresiniz, telefon numaranız ve e-posta adresiniz ile ilgilidir ve tarafınızdan yapılan bir beyan: (a) telif hakkınızı ihlal ettiğini iddia ettiğiniz içeriğin kullanımının iyi niyetli olduğuna inandığınızı (b) İhlal Bildiriminizde yer alan tüm bilgilerin doğru olduğuna ve (c) yalan yere yemin etme cezasına tabi olduğuna dair yasa veya telif hakkı sahibi veya bu tür bir sahibin temsilcisi tarafından yetkilendirilmemiş telif hakkı sahibi veya onlar adına hareket etmeye yetkili bir kişi.
Şikayetinizi aşağıdaki adresten atanmış temsilcimize gönderin:
Charles Cohn Üniversite Öğretmenleri LLC
101 S. Hanley Yolu, Süit 300
Louis, MO 63105
Molecular Genetics Multiple Choice Questions with Answers (MCQ)
Dear Students,
Hoşgeldiniz Genetics MCQ-11. This MCQ set consists of Advanced (Post Graduate Level) Genetics and Molecular Genetics Multiple Choice Questions with Answer Key. All these questions were taken from the previous year question papers of CSIR JRF NET Life Sciences Examination. These questions can be used for the preparation of Competitive examinations in Biology / Life Sciences such as CSIR JRF NET, ICMR JRF, DBT BET JRF, GATE and other University Ph.D Entrance Examinations. After marking your answers, please click ‘ SUBMIT ‘ button to see your ‘ SCORE ‘ and ‘ CORRECT ANSWERS ‘.
Question-1: Following is a hypothetical biochemical pathway responsible for pigmentation of leaves. The pathway is controlled by two independently assorting genes ‘A’ and ‘B’ encoding enzymes as shown below. Mutant alleles ‘a’ and ‘b’ code for non- functional proteins.
What is the expected progeny after selfing a plant with the genotype AaBb ?
(a). Green (9): White (4): Yellow (3)
(B). Green (9): Yellow (4): White (3)
(c). Green (9): Yellow (6): White (1)
(NS). Green (9): White (7)
Question-2: Mutation in gene ‘X’ leads to lethality in a haploid organism. Which one of the following is best suited to analyse the function of gene ‘X’?
(a). Pleiotropic mutants
(B). Temperature-sensitive mutants
(c). Recessive mutants
(NS). Mutants with low penetrance
Question-3: The following pedigree chart shows inheritance of a given trait
(a). Autosomal dominant
(B). Otozomal çekinik
(c). X'e bağlı baskın
(NS). Sex limited
Question-4: Of the following, which one of the individuals will NOT necessarily carry the allele responsible for the mentioned trait?
(a). A woman in a family where an autosomal dominant trait is segregating and her mother and son are affected.
(B). A daughter of a man who is affected by an X-linked dominant trait
(c). A father of a child who is affected with an autosomal recessive trait
(NS). A father of a boy affected with X-linked recessive trait
Question-5: Poplar is a dioecious plant. A wild plant with 3 genes AABBCC was crossed with a triple recessive mutant aabbcc. The F1 male hybrid (AaBbCc) was then back crossed with the triple mutant and the phenotypes recorded are as follows:
AaBbCc – 300
aaBbCc – 100
aaBbcc – 16
AabbCc – 14
AaBbcc – 65
aabbCc – 75
aabbcc – 310
Aabbcc – 120
The distance in map unit (mu) between A to B and B to C is:
(a). 25 and 17 mu, respectively
(B). 33 and 14 mu, respectively
(c). 25 and 14 mu, respectively
(d) . 33 and 17 mu, respectively
Question-6: Fruit colour of wild Solanum nigrum is controlled by two alleles of a gene (A and a). The frequency of A, p=0.8 and a, q=0.2. In a neighbouring field a tetraploid genotype of S. nigrum was found. After critical examination five distinct genotypes were found which are AAAA, AAAa, AAaa, Aaaa and aaaa. Following Hardy Weinberg principle and assuming the same allele frequency as that of diploid population, the numbers of phenotypes calculated within a population of 1000 plants are close to one of the following:
AAAA : AAAa : AAaa : Aaaa : aaaa
(a). 409 : 409 : 154 : 26 : 2
(B). 420 : 420 : 140 : 18 : 2
(c). 409 : 409 : 144 : 36 : 2
(NS). 409 : 420 : 144 : 25 : 2
Question-7: A three point test cross was carried out in Drosophila melanogaster involving three adjacent genes X, Y and Z, arranged in the same order. The distance between X to Y is 32.5 map unit (mu) and that between X to Y is 20.5 map. The coefficient of coincidence = 0.886. What is the percentage of double recombinants in the progeny obtained from the testcross?
Question-8: Two interacting genes (independently assorting) were involved in the same pathway. Absence of either genes function leads to absence of the end product of the pathway. A dihybrid cross involving the two genes is carried out. What fraction of the F2 progeny will show the presence of the end product?
Question-9: A male mouse cell line has a large translocation from X chromosome into chromosome 1. When a GFP containing transgene is inserted in this chromosome 1 with translocation, it is often silenced. However when inserted in the other homologue of chromosome 1 that does not contain the translocation, it is almost always expressed. Which of the following phenomenon best describes this effect?
(a). Genome imprinting
(B). Gene balance
(c). Sex-specific expression
(NS). Dosage compensation
Question-10: Consider an autosomal locus with two alleles A1 and A2 at frequencies of 0.6 and 0.4 respectively. Each generation, A1 mutates to A2 at a rate of μ = 1 X 10-5 while A2 mutates to A1 at a rate of μ = 2 X 10-5. Assume that the population is infinitely large and no other evolutionary force is acting. The equilibrium frequency of allele A1 is: