7. Now, double click on the Dolphin

7. Now, double click on the Dolphins collection to reveal the “Inspector.” Click on the measures tab and you will see we have computed the difference in percentages of reduced depression between people who swim with dolphins and those who didn’t (46.67%).


8. In order to have Fathom “shuffle and deal” (act as if the null hypothesis is true),
click on the dolphins collection (Dolphins ). Then go to Collection>Scramble Attribute values. Notice that a new collection was created. In this new collection “Scrambled Dolphins” Fathom has scrambled (shuffled) the SwimDolphins column: the equivalent of shuffling and dealing two stacks like you did.

By default, Fathom scrambles the first attribute that is in the spreadsheet (table), in this case SwimDolphins which is the correct variable (attribute) to scramble.

9. Click on the Scrambled Dolphins collection and drag down a table to look at the scrambled dolphins spreadsheet. Compare it with the spreadsheet for the Dolphins collection. You should notice that the “Improvers” column is the same, but the SwimDolphins column is different. This is because we’ve scrambled up the SwimDolphins column.


10. Now, create a cross-tabulation table of the Scrambled Dolphins collection like you did for the real Dolphins dataset in step #6 above. You can then see how many improvers end up in the swim with dolphins group randomly. You can also double click on the scrambled dolphins collection to reveal the inspector and see what the difference in percentages is between the two groups. Confirm that the numbers in your cross-tabulation table match what you saw for a difference in percentages and that you understand how the difference in percentages was obtained.


Scrambled Dolphins



Row Summary





S1 = count  


11. If we had to do this every time it would still be a bit tedious, but we can automate much of the process. Click on the Scrambled Dolphins collection again. Now go to Collection>Collect Measures on the top toolbar. Click in the box next to “Animation On” to turn animation off. Click in the box next to “Replace existing cases” and then put 1000 in the box next to measures. Click “Collect More Measures” and allow time for Fathom to do the scrambling.

Step 11 is asking Fathom to do 1000 shuffles and, each time, find the percent of those who swam with dolphins who improved in their depression symptoms and the percent of those who didn’t swim with dolphins and improved in their depression symptoms. It is “automating” the shuffling.

12. Now drag down a table to “look at” the Measures from Scrambled Dolphins collection (by clicking on the collection and dragging the table).



diffprops
1 -0.06666...
2 -0.06666...
3 -0.06666...
4 0.2
5 0.0666667
6 0.0666667
7 -0.06666...
8 -0.06666...
9 -0.333333
10 -0.06666...
11 -0.2
12 0.2



13. There is one column of data. Each number represents the difference in percentages of improvers. So, we’ve simulated 1000 shuffle and deals!

14. You can get a dotplot of the data by dragging down a graph from the toolbar and dropping the diffprops variable where it says “drop attribute here.” You should see a picture similar to what we got as a class when we were shuffling cards except it will be more filled in.


-0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6
diffprops

15. To get a p-value, right click on the diffprops column and select “SortDescending.” This sorts the diffprops column. You can then count how many random differences (out of 1000) are at least as extreme as the observed difference.


diffprops
1 0.466667
2 0.466667
3 0.466667
4 0.466667
5 0.466667
6 0.466667
7 0.466667
8 0.466667
9 0.466667
10 0.466667
11 0.333333
12 0.333333
13 0.333333


16. For this particular simulation we got a p-value of 10/1000 = 0.01. Because Fathom randomly scrambles the explanatory variable, we will not all have the same p-value.

Kết quả (Việt) 1:

7. bây giờ, nhấp đúp chuột vào các bộ sưu tập cá heo để lộ "Thanh tra". Nhấp vào tab các biện pháp và bạn sẽ thấy chúng tôi đã tính toán sự khác biệt trong tỷ lệ phần trăm giảm trầm cảm giữa những người bơi với cá heo và những người đã không (46.67%).8. để có hiểu được "shuffle và đối phó" (đạo luật nếu như các giả thuyết null là đúng),nhấp vào bộ sưu tập dolphins (cá heo). Sau đó đi bộ sưu tập > giá trị thuộc tính tranh giành. Nhận thấy rằng một bộ sưu tập mới được tạo ra. Trong này mới bộ sưu tập "Cá heo tranh giành" Fathom đã tranh giành (xáo trộn) cột SwimDolphins: tương đương shuffling và đối phó hai ngăn xếp như bạn đã làm.Theo mặc định, Fathom scrambles thuộc tính đầu tiên ở bảng tính (bảng), trong trường hợp này SwimDolphins là các biến chính xác (thuộc tính) để tranh giành.9. nhấp vào bộ sưu tập tranh giành cá heo và kéo xuống một bảng để nhìn vào bảng tính tranh giành cá heo. So sánh nó với các bảng tính cho bộ sưu tập cá heo. Bạn nên thông báo rằng các cột "Improvers" là như nhau, nhưng cột SwimDolphins là khác nhau. Điều này là bởi vì chúng ta đã tranh giành lên cột SwimDolphins. 10. bây giờ, tạo ra một bảng cross tabulation của bộ sưu tập tranh giành cá heo như bạn đã làm cho bộ dữ liệu cá heo thực trong bước #6 ở trên. Sau đó bạn có thể thấy bao nhiêu improvers kết thúc trong sự bơi với cá heo nhóm ngẫu nhiên. Bạn cũng có thể tăng gấp đôi nhấp vào bộ sưu tập cá heo scrambled để lộ các thanh tra và xem những gì khác biệt trong tỷ lệ phần trăm giữa hai nhóm. Xác nhận rằng những con số trong bảng cross tabulation của bạn phù hợp với những gì bạn nhìn thấy cho một sự khác biệt trong tỷ lệ phần trăm và rằng bạn hiểu làm thế nào có sự khác biệt trong tỷ lệ phần trăm được. Tranh giành cá heo Bản tóm tắt hàng S1 = tính  11. nếu chúng tôi đã có để làm điều này mỗi khi nó vẫn sẽ là một chút tẻ nhạt, nhưng chúng tôi có thể tự động hoá hầu hết các quá trình. Nhấp chuột vào các bộ sưu tập cá heo tranh giành một lần nữa. Bây giờ hãy vào bộ sưu tập > thu thập các biện pháp trên thanh công cụ hàng đầu. Nhấp vào hộp bên cạnh "Hoạt hình trên" để tắt hoạt hình. Nhấp vào hộp bên cạnh "Thay thế sẵn có trường hợp" và sau đó đặt 1000 trong hộp bên cạnh các biện pháp. Nhấp vào "Thu thập thêm các biện pháp" và thời gian để hiểu được làm xáo trộn các. Bước 11 hỏi Fathom do 1000 shuffles, và mỗi thời gian, tìm phần trăm của những người đã bơi với cá heo được cải thiện các triệu chứng trầm cảm và phần trăm của những người không bơi với cá heo và cải tiến trong các triệu chứng trầm cảm. Nó "tự động hoá" các shuffling. 12. bây giờ kéo xuống một bảng để "xem xét" các biện pháp từ bộ sưu tập tranh giành cá heo (bằng cách nhấp vào bộ sưu tập và kéo bàn). diffprops 1-0.06666... 2-0.06666... 3-0.06666... 4 0.2 5 0.0666667 6 0.0666667 7-0.06666... 8-0.06666... 9-0.333333 10-0.06666... 11-0.2 12 0.2 13. đó là một trong những cột dữ liệu. Mỗi số đại diện cho sự khác biệt trong tỷ lệ phần trăm của improvers. Vì vậy, chúng tôi đã mô phỏng 1000 shuffle và deals!14. bạn có thể nhận được một dotplot dữ liệu bằng cách kéo xuống một đồ thị từ thanh công cụ và thả diffprops biến nơi nó nói "thả thuộc tính ở đây." Bạn sẽ thấy một hình ảnh tương tự như những gì chúng tôi đã nhận như là một lớp học khi chúng tôi đã shuffling thẻ ngoại trừ nó sẽ được nhiều hơn điền vào.-0.6-0.4-0.2 0.0 0.2 cách 0.4 0.6diffprops15. để có được một giá trị p, nhấp chuột phải vào các cột diffprops và chọn "SortDescending." Điều này sắp xếp các cột diffprops. Bạn có thể sau đó đếm có bao nhiêu sự khác biệt ngẫu nhiên (trong số 1000) ít khắc nghiệt như quan sát sự khác biệt. diffprops 1 0.466667 2 0.466667 3 0.466667 4 0.466667 5 0.466667 6 0.466667 7 0.466667 8 0.466667 9 0.466667 10 0.466667 11 0.333333 12 0.333333 13 0.333333 16. đối với các mô phỏng đặc biệt này, chúng tôi đã nhận một giá trị p 10/1000 = 0,01. Vì Sải ngẫu nhiên scrambles các biến giải thích, chúng tôi sẽ không phải tất cả có p cùng giá trị.

Kết quả (Việt) 2:

7. Bây giờ, nhấp đúp chuột vào Dolphins thu để lộ "thanh tra". Nhấp vào tab biện pháp và bạn sẽ thấy chúng tôi đã tính toán sự khác biệt trong tỷ lệ phần trăm giảm trầm cảm giữa những người bơi với cá heo và những người không (46,67 %). 8. Để có Fathom "shuffle và đối phó" (hành động như thể giả thuyết là đúng), click vào bộ sưu tập cá heo (heo). Sau đó đi vào bộ sưu tập> Scramble thuộc tính giá trị. Chú ý rằng một bộ sưu tập mới đã được tạo ra. Trong bộ sưu tập mới này "Scrambled Cá heo" Fathom đã tranh giành (lê) cột SwimDolphins:. Tương đương với việc xáo trộn và xử lý hai ngăn xếp như bạn đã làm Theo mặc định, Fathom scrambles thuộc tính đầu tiên đó là trong bảng tính (bảng), trong trường hợp này SwimDolphins là biến chính xác (thuộc tính) để tranh giành. 9. Nhấp chuột vào các bộ sưu tập cá heo Scrambled và kéo xuống một cái bàn để nhìn vào cá heo bảng tính tranh giành. So sánh nó với các bảng tính cho các bộ sưu tập cá heo. Bạn nên lưu ý rằng "chất tăng" cột là như nhau, nhưng cột SwimDolphins là khác nhau. Điều này là bởi vì chúng tôi đã tranh giành lên cột SwimDolphins. 10. Bây giờ, tạo một bảng chéo bảng về việc thu Dolphins Scrambled như bạn đã làm cho các tập dữ liệu Dolphins thực trong bước # 6 ở trên. Sau đó bạn có thể xem có bao nhiêu chất tăng kết thúc trong bơi với cá heo nhóm ngẫu nhiên. Bạn cũng có thể nhấp đúp chuột vào các bộ sưu tập cá heo tranh giành để lộ thanh tra và xem những gì khác biệt trong tỷ lệ phần trăm giữa hai nhóm. Xác nhận rằng các con số trong trận đấu bảng chéo lập bảng của bạn những gì bạn đã thấy một sự khác biệt trong tỷ lệ phần trăm và rằng bạn hiểu thế nào là sự khác biệt trong tỷ lệ phần trăm thu được. Scrambled Dolphins Row Tóm ​​tắt S1 = số   11. Nếu chúng tôi phải làm điều này mỗi khi nó vẫn sẽ là một chút tẻ nhạt, nhưng chúng ta có thể tự động hóa phần lớn quá trình. Nhấp chuột vào các bộ sưu tập cá heo Scrambled một lần nữa. Bây giờ đi vào bộ sưu tập> Thu thập các biện pháp trên thanh công cụ trên. Click vào hộp bên cạnh "Animation On" để biến hình ảnh động tắt. Click vào hộp bên cạnh "Thay thế các trường hợp hiện tại" và sau đó đặt 1000 trong hộp bên cạnh các biện pháp. Nhấp vào "Thu thập Nhiều biện pháp" và cho phép thời gian cho Fathom để làm xáo trộn. Bước 11 được hỏi Fathom làm 1000 shuffle, và mỗi thời gian, tìm thấy các phần trăm của những người bơi cùng cá heo, người cải thiện các triệu chứng trầm cảm của họ và phần trăm của những người ai không bơi với cá heo và cải thiện các triệu chứng trầm cảm của họ. Nó được "tự động hóa" các xáo trộn. 12. Bây giờ kéo xuống một cái bàn để "nhìn" các biện pháp từ bộ sưu tập Scrambled Dolphins (bằng cách nhấp vào các bộ sưu tập và kéo bảng). Diffprops



































1 -0,06666 ...
2 -0,06666 ...
3 -0,06666 ...
4 0.2
5 0,0666667
6 0,0666667
7 -0,06666 ...
8 -0,06666 ...
9 -0,333333
10 -0,06666 ...
11 -0.2
12 0.2 13. Có một cột dữ liệu. Mỗi số đại diện cho sự khác biệt về tỷ lệ phần trăm của các chất tăng. Vì vậy, chúng tôi đã mô phỏng 1000 shuffle và giao dịch! 14. Bạn có thể nhận được một dotplot của dữ liệu bằng cách kéo xuống một đồ thị từ các thanh công cụ và thả các biến diffprops nơi nó nói "thuộc tính thả ở đây." Bạn sẽ thấy một hình ảnh tương tự như những gì chúng tôi đã nhận như là một lớp khi chúng ta bị xáo trộn thẻ ngoại trừ nó sẽ được lấp đầy hơn. -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 diffprops 15. Để có được một giá trị p, nhấp chuột phải vào cột diffprops và chọn "SortDescending." Điều này sắp xếp các cột diffprops. Sau đó bạn có thể đếm được bao nhiêu ngẫu nhiên khác nhau (trong năm 1000) là ít nhất là cực như sự khác biệt quan sát được. Diffprops















1 0.466667
2 0.466667
3 0.466667
4 0.466667
5 0.466667
6 0.466667
7 0.466667
8 0.466667
9 0.466667
10 0.466667
11 0.333333
12 0.333333
13 0.333333 16. Đối với mô phỏng đặc biệt này chúng tôi đã nhận một giá trị p của 10/1000 = 0,01. Bởi vì Fathom scrambles ngẫu nhiên các biến giải thích, chúng tôi sẽ không phải tất cả đều có cùng giá trị p.