Cnidium विदेशी मुद्रा चार्ट

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करने के उद्देश्य के साथ। स्टॉक या कमोडिटी बाजारों के विपरीत, जहां कीमतें नियमित रूप से अमरीकी डालर में उद्धृत होती हैं, मुद्रा की कीमत मुद्रा मुद्रा लेनदेन की अनिवार्य रूप से बदली हुई प्रकृति की वजह से किसी भी मुद्रा में उद्धृत की जा सकती है, साथ ही ऐतिहासिक विदेशी मुद्रा चार्ट का इस्तेमाल रुझानों की पहचान के लिए किया जाता है और ट्रेडों के लिए प्रविष्टि बिंदु विदेशी मुद्रा बाजार दुनिया में सबसे अधिक तरल और सक्रिय बाजार है। प्रत्येक दूसरे सेकंड में लेनदेन के एक विशाल राशि को निष्पादित किया जाता है, कुल दैनिक कारोबार के साथ-साथ लाखों डॉलर तक पहुंचने का अनुमान लगाया जा रहा है। अगर हम एक विश्लेषणात्मक उपकरण जैसे कि विदेशी मुद्रा चार्ट का उपयोग डेटा को अधिक कॉम्पैक्ट रूप में रखने के लिए नहीं करते हैं, जहां इसे नेत्रहीन जांच और विश्लेषण किया जा सकता है, तो हम संख्याओं की व्याख्या के लिए एक विशाल समुद्र के कब्जे में होंगे। फिर विदेशी मुद्रा व्यापार चार्ट, एक दृश्य सहायता है जो प्रवृत्तियों की पहचान करता है, और सामान्य रूप से पैटर्न को सरल बनाता है, और सभी संभावित पर विश्लेषण के तकनीकी उपकरणों 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स्टेटा फॉरेक्स में गड़बड़ी और बातचीत

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6.5 कोडिंग। इंटरेक्शन का विरोधाभास 6.5.1 इंटरएक्शन का विश्लेषण करते हुए xi3 का उपयोग करते हुए विरोधाभास होता है और पुनर्गठन 6.5.2 इंटरैक्शन की कोडिंग 6.6 के बराबर होती है। कंप्यूटिंग एडजस्टेड अर्थ 6.6.1 कंप्यूटिंग एनोवा के माध्यम से समायोजित साधन 6.6.1 रेग्रेचर 6.7 के माध्यम से एडजस्ट किए गए समायोजन का मतलब है। गुणांकों के अर्थ पर अधिक विवरण 6.8। डमी कोडिंग बनाम प्रभावी कोडिंग के माध्यम से सरल प्रभाव 6.8.1 उदाहरण 1. भोजन के भोजन के स्तर पर सरंक्षण का सरल प्रभाव 6.8.2 उदाहरण 2. यर्रेंड के स्तर पर खाने की खाड़ी के सरल प्रभाव कृपया ध्यान दें: यह पृष्ठ प्रोग्राम xi3 और postgr3 का उपयोग करता है अब और बनाए रखा नहीं जा रहा है हमारे अभिलेखागार से हटा दिया गया है Xi3 और postgr3 के संदर्भ इस पृष्ठ पर छोड़ दिए जाएंगे क्योंकि वे स्पष्ट रूप से कोडिंग विशिष्ट चर के विशिष्ट सिद्धांतों को स्पष्ट करते हैं। इस अध्याय के लिए हम elemapi2 डेटा फ़ाइल का उपयोग करेंगे जो कि हम पूर्व अध्यायों में उपयोग कर रहे थे। हम वेरिएबल्स फेंकेट पर ध्यान केंद्रित करेंगे और संगत के रूप में वे परिणाम चर एपीआईएंड (वर्ष 2000 में एपीआई पर प्रदर्शन) से संबंधित हैं। परिवर्तनीय भोजन कचरे वाला भोजन तीन श्रेणियों में विभाजित है, और चर कोकैट 3 चर में विभाजित वेरियल somecol है। हम भोजन के बारे में सोच सकते हैं कि मुफ्त भोजन लेने वाले छात्रों की संख्या के रूप में और कम में टूट गया है। मध्यम और उच्च वैरिएबल कोकैट को कुछ महाविद्यालय की शिक्षा के साथ माता-पिता की संख्या के बारे में सोचा जा सकता है, और हम इसके बारे में सोच सकते हैं कि इसे कम में तोड़ा जा रहा है मध्यम और उच्च हमारे विश्लेषण के लिए, हम सोचते हैं कि दोनों भोजन और संभोग api00 से संबंधित हो सकते हैं। लेकिन यह भी संभव है कि खाना पकाने का प्रभाव ढेर के स्तर पर निर्भर हो सकता है। दूसरे शब्दों में, हम सोचते हैं कि इन दो स्पष्ट चर की एक बातचीत हो सकती है इस अध्याय में हम देखेंगे कि कैसे इन दो स्पष्ट चर विद्यालय में एपीआई प्रदर्शन से संबंधित हैं, और हम इन दो स्पष्ट चर के साथ-साथ बातचीत भी देखेंगे। हम देखेंगे कि इन स्पष्ट चर का एक इंटरैक्शन है, और इंटरैक्शन की और खोज करने के विभिन्न तरीकों पर ध्यान केंद्रित करेगा। हम पहले elemapi2 डेटा फ़ाइल का उपयोग करेंगे हम खाने के लिए लेबल को संशोधित करने के लिए और अधिक स्पष्ट रूप से कुछ बिंदुओं को देखेंगे जो हम बाद में इस अध्याय में दिखाएंगे। 6.1। 2 स्पष्ट वैरिएबल के साथ विश्लेषण, इसका विश्लेषण करने के लिए एक पारंपरिक तरीके से एनोवा कमांड का उपयोग करके विचरण के 3 से 3 तथ्यात्मक विश्लेषण करना होगा, जैसा कि नीचे दिखाया गया है। परिणाम कोलाकेट (एफ 4.5, पी -0 0. 1717) का एक मुख्य प्रभाव, भोजनकक्ष का एक मुख्य प्रभाव (F50 9.04, पी 0.0000) और भोजनकक्ष द्वारा कलकैट का एक इंटरैक्शन दिखाता है। (एफ 6.63, पी 0.0000)। हम संगठित आदेश का उपयोग कर सकते हैं समायोजित साधन को कोलाकेट और बेकार द्वारा विभाजित कर सकते हैं। नीचे दिखाए गए अनुसार हम समायोजित साधनों का एक ग्राफ़ दिखा सकते हैं। हम तीन प्रकार के कॉलैक के अनुरूप तीन चर बनाने के लिए पृथक कमांड का उपयोग करते हैं (यानी yhat1 को कॉन्टैक्ट कम होने पर अनुमानित मान से मेल खाती है)। हम तब तीन अलग-अलग पंक्तियों के रूप में दर्शाए गए तीन स्तरों के कोलाकेट के साथ ग्राफ़ दिखा सकते हैं अब हम चर को छोड़ देते हैं yhat1 yhat2 yhat3 अगर हम बाद में इन चर का उपयोग करना चाहते हैं हम वही विश्लेषण कर सकते हैं जो रीग्रेस कमांड का उपयोग कर रहे हैं। नीचे हम कोकैट के प्रभाव को देखने के लिए xi3 के साथ रीग्रेस कमांड का उपयोग करें। खाना पकाने और इन दो चर की बातचीत हम कोलेट के मुख्य प्रभाव को प्राप्त करने के लिए collcat से जुड़े दो शब्दों का परीक्षण करने के लिए परीक्षण कमांड का उपयोग करते हैं। इसी तरह हम भोजन कमान का समग्र परीक्षण प्राप्त करने के लिए परीक्षण आदेश का उपयोग करते हैं। आखिरकार, हम खानाबैंक द्वारा कॉन्मैट के इंटरैक्शन का परीक्षण करने के लिए टेस्ट कमान का उपयोग करते हैं। सबसे पहले, ध्यान दें कि परीक्षण आदेश के परिणाम ऊपर दिए गए anova आदेश से संबंधित हैं। इसका कारण यह है कि कॉन्टैक्ट और मनीकैट को सरल असर कोडिंग का उपयोग करके कोडित किया गया था, एक कोडिंग योजना जहां 0 की राशि का विरोधाभास होता है। हमने संकेत दिया है कि हमें सीसीआईएलएटी और जी। मैलकेट का प्रयोग करके रेग्रेना कमांड पर xi3 (अध्याय 5 देखें) xi3 कमांड के माध्यम से उपलब्ध कोडिंग योजनाओं के बारे में अधिक जानकारी के लिए) अगर इसे डमी कोडिंग का उपयोग करके कोडित किया गया है, उदा। i. collcat तो रिसेस्टर कमांड से खाने के लिए टेस्ट कमांड के परिणाम और कुछ कंट्रोल का परिणाम एनोवा परिणामों के अनुरूप नहीं होगा। साधारण असर कोडिंग के अतिरिक्त, हम ई का इस्तेमाल कर सकते थे । एच। । आर। । ए। । ख। । या ओ और टेस्ट कमानों के परिणामों में एनोवा कमांड का मिलान होता, हालांकि व्यक्तिगत परीक्षणों का अर्थ अलग होता। इस बिंदु को बाद में इस अध्याय में और अधिक विस्तार से पता लगाया जाएगा। हम अनुमानित मानों का अनुमान लगाए गए आदेशों का उपयोग करके पूर्ववर्ती आदेश प्राप्त कर सकते हैं, उन्हें भविष्य कह सकते हैं और फिर संभ्रमित और ख़रीदना द्वारा टूटी हुई भविष्य के मतलब को देख सकते हैं। हम नीचे दिखाए गए अनुसार सेल का ग्राफ़ दिखा सकते हैं। हम उसी रणनीति का उपयोग करते हैं, जैसा हमने ऊपर ग्राफ़ बनाने में किया था। अब हम चर को pred1 pred2 pred3 छोड़ते हैं, यदि हम इन व्हेरिएबल नामों को बाद में उपयोग करना चाहते हैं ध्यान दें कि हम उसी ग्राफ़ और पोस्टग्रे 3 कमांड का प्रयोग करके अनुमानित मानों का तालिका बना सकते। सेल का आलेख का मतलब है तालमेल और बेकार के बीच बातचीत को दर्शाता है। ग्राफ़ तीन अलग-अलग लाइनों के रूप में तीन स्तरों को मिलाकर दिखाता है, और ग्राफ के एक्स-अक्ष पर तीन मानों के रूप में तीन प्रकार के भोजनकक्ष को दर्शाता है। हम देख सकते हैं कि कलकत्ता का प्रभाव भोजन के स्तर पर आधारित है। उदाहरण के लिए, जब भोजन की खाड़ी कम हो जाती है, तो विद्यालय जहां कलकत्ता 3 है, वहां कम से कम एपीआईएंड स्कोर होता है, जो स्कूलों की तुलना में मध्यम या उच्चतर भोजन के बराबर होता है। जहां 3 के कलकत्ता वाले स्कूल उच्चतम एपीआईएंड स्कोर हैं भोजन के प्रत्येक स्तर पर कोल्कैट के सरल प्रभाव को देखते हुए इस बातचीत की जांच कर सकते हैं। 6.2। सरल प्रभाव हमने पाया कि कॉल्कैट का मुख्य प्रभाव महत्वपूर्ण था, लेकिन क्योंकि हमारे पास एक बातचीत है, कोलाट का प्रभाव, भोजन के स्तर पर निर्भर करता है। हम शायद पूछना चाहें कि क्या प्रत्येक स्तर के भोजन के क्षेत्र में संभोग के प्रभाव महत्वपूर्ण हैं या नहीं। 6.2.1 xi3 और रिग्रेस का उपयोग करते हुए सरल प्रभावों का विश्लेषण करना भोजन के विभिन्न स्तरों पर तालमेल के सरल प्रभाव को देखने के लिए हम यह संकेत देने के बजाय प्रतीक का उपयोग करेंगे कि हम प्रत्येक प्रकार के भोजन के कंटेट पर कॉल्कैट के सरल प्रभाव को प्रतिबिंबित करने के लिए इंटरएक्शन शर्तें चाहते हैं। हम कोलमट के लिए हेलर्ट कोडिंग का उपयोग करेंगे। जो आगे बाद में चर्चा की जाएगी। हम खासतौर पर परीक्षण कमांड के जरिए कम से कम (उदाहरण 1) कोलाकट का सरल प्रभाव प्राप्त कर सकते हैं। इससे पता चलता है कि खाना पकाने का प्रभाव कम होने पर इसका महत्व महत्वपूर्ण है। हम इन शब्दों के अर्थ को देखने के लिए नीचे दिए गए वर्णन कमानों का उपयोग करते हैं और देखें कि जब दो प्रकार के भोजन का उपयोग किया जाता है, तो इन दो शब्दों को कंक्रीट पर दो तुलना दर्शाता है। उदाहरण के लिए, Ico2Wme1 शब्द में 2 का मतलब है कि यह संभोग के साथ दूसरी तुलना है और 1 का अर्थ यह है कि जब खाना खाया जाता है 1 है। हम खासतौर से परीक्षण के माध्यम से भोजन के कंटेट के साथ संभोग के साधारण प्रभाव की जांच कर सकते हैं। यह बताता है कि जब खाना खाने के लिए 2 है, तो तालमेल महत्वपूर्ण है। हम नीचे दिए गए परीक्षण कमांड के जरिए भोजन के समय 3 कोलकैट के सरल प्रभाव का भी परीक्षण कर सकते हैं। यह दर्शाता है कि अगर खाना पकाना 3 है, तो हम कोल्टकट महत्वपूर्ण है, अगर हम 0.05 के अल्फा स्तर का उपयोग करते हैं हमें ध्यान रखना चाहिए कि जब से हम कई अतिरिक्त परीक्षण कर रहे हैं, तो आप बाद में सुधारों का उपयोग करने पर विचार कर सकते हैं, जैसे टाइप I त्रुटियों से बचने के लिए बोनफोरोनी सुधार संक्षेप में, भोजन के प्रत्येक स्तर पर कंक्रीट के सभी तीन सरल प्रभाव महत्वपूर्ण थे। हालाँकि, भोज का प्रभाव 3 साल के भोजन के लिए महत्वपूर्ण था, यद्यपि हम इसके महत्व का मूल्यांकन करने के लिए एक पोस्ट हॉक मानदंड का इस्तेमाल करते थे। 6.2.2 सरल प्रभावों का कोडिंग जबकि xi3 आपके लिए कोडिंग बनाता है, यह देखने के लिए उपयोगी है कि इन सरल प्रभावों को बनाने के लिए यह कोडिंग बनाता है। बेनेटकैट के लिए कोडिंग सरल कोडिंग का इस्तेमाल करती है, और इसकी कोडिंग उसी प्रकार है जैसा हमने अध्याय 5 में देखा था। नीचे हम टेलिविस्ट कमांड का उपयोग भोजनकैंट के लिए कोडिंग दिखाने के लिए करते हैं। आप टॉइबलिस्ट को स्टाइल के भीतर से Findit टैबलिस्ट लिख कर देख सकते हैं (देखें कि मैं प्रोग्राम को खोजने के लिए कैसे खोजी कमांड का उपयोग कर सकता हूं और खोज के उपयोग के बारे में अधिक जानकारी के लिए अतिरिक्त सहायता प्राप्त कर सकता हूं)। हम देखते हैं कि खाना पकाने का कोडन उसी प्रकार है, जैसा कि हम अध्याय 5 से अपेक्षा करते हैं। हम कोलकैट के लिए हेलमर्ट कोडिंग का अनुरोध किया है। और हम कोलकैट की कोडिंग को देखने के लिए देख सकते हैं कि Icollcat1 Icollcat2 को वास्तव में हेल्मर कोडन का उपयोग करके कोडित किया गया है। हमें ध्यान देना चाहिए कि इन शब्दों का उपयोग विश्लेषण में नहीं किया जाता है, लेकिन अगले अनुभाग में दिखाए जाने वाले साधारण प्रभाव बनाने के लिए एक्सआई 3 द्वारा उपयोग किया जाता है। अब हमने कोलाट के लिए हेल्र्ट कोडिंग देखा है। हम यह देख सकते हैं कि किस प्रकार भोजन के प्रत्येक स्तर पर कंक्रीट के सरल प्रभाव का निर्माण किया जाता है। सबसे पहले, हम 1 के भोजन के कंसल्टेंट में कलकैट की दो तुलना देखें। नोट करें कि कोडिंग उसी प्रकार है जैसा हमने देखा है, लेकिन केवल जब खाना खाया जाता है 1, अन्यथा इन चर को कोडित किया जाता है 0. इसी प्रकार, हम उस नियम को देखते हैं भोज का प्रभाव 2 है, और हम देखते हैं कि वैरिएबल्स को उसी तरीके से कोडित किया जाता है जब खाना पकाने वाला 2 होता है, और अन्यथा 0. अंत में, हम ऐसे नियमों के समान पैटर्न देखते हैं, जो कंसल्ट के प्रभाव के रूप में होते हैं, यह दर्शाता है कि कैसे xi3 कोड वेरिएबल्स सरल प्रभाव विश्लेषण की अनुमति देते हैं। यदि आप चाहें, तो आप इस स्ट्रैटेजी के अनुसार एक सरल प्रभाव विश्लेषण करने के लिए मैन्युअल रूप से वैरिएबल बना सकते हैं। 3. सरल तुलना उपर्युक्त विश्लेषण में हमने प्रत्येक स्तर के भोजन के कंटेट के सरल प्रभाव को देखा। उदाहरण के लिए, हम कोमलकट के समग्र प्रभाव को देखते हुए जब खाना खाया था 1. भोजन के कंटेट में यह कोलकैट का सरल प्रभाव है 1. क्योंकि कोलकट में दो से अधिक स्तर हैं, हम भोजन के भीतर तीन स्तरों के तालमेल में आगे की तुलना करना चाहते हैं 1. सरल तुलना हमें ऐसे तुलना करने की अनुमति देते हैं। 6.3.1 सरल तुलना का विश्लेषण एक्सआई 3 और रिग्रेस का प्रयोग ऊपर विश्लेषण में हम कॉलमट के लिए हेल्र्ट कोडिंग का इस्तेमाल किया। हमने इस कोडिंग को चुना ताकि हम समूह 2 और 3 के साथ समूह 1 की तुलना कर सकें और फिर 2 समूहों और 3 की तुलना करें। उदाहरण के लिए, अगर हम 2 और 3 बनाम कॉकैट 1 की तुलना करना चाहते हैं, तो हम इको 1Wme1 के प्रभाव को देखना चाहते हैं। और अगर हम कंटेट समूहों 2 और 3 की तुलना करना चाहते हैं, जब खाना पकाने वाला 1 होता है, तो हम Ico2Wme1 प्रभाव को देखेंगे। क्योंकि xi3 प्रत्येक शब्द के लिए लेबल बनाता है जो इसे बनाता है, हम वर्णन के आदेश का उपयोग यह सत्यापित करने के लिए कर सकते हैं कि हम सही शब्दों का उपयोग कर रहे हैं। दरअसल, हम देखते हैं कि ये शब्द हमें उम्मीद के अनुसार हैं हम इन शर्तों के प्रभावों को देखने के लिए रीग्रेस कमांड का उपयोग कर सकते हैं। हम देखते हैं कि 1 कोल्कैक 1 2 और 3 के बीच में ख़रीद नहीं है 1 (टी 9 6, पी .337), लेकिन 2 कोकेट 3 को मैल्कैट 1 (टी 3.10, पी 0.002) में काफी अलग है। 6.3.2 सरल तुलना की कोडिंग हम यह देख सकते हैं कि सरल तुलना की कोडिंग समान प्रभाव के कोडिंग के समान है। उदाहरण के लिए, हम देख सकते हैं कि Icollcat1 और Icollcat2 की कोडिंग को हेल्मर कोडन का उपयोग करके कोडित किया गया है। फिर शब्द अवधि Ico1Wme1 collcat 1 बनाम कॉकैट 2 और 3 की तुलना करते हैं जब खाना खातिर 1 होता है। इसलिए, कोडिंग Icollcat1 के लिए कोडिंग के समान है, जब खाना खाने 1 है, और 0 अन्यथा, नीचे देखें 6.4। आंशिक इंटरैक्शन एक आंशिक इंटरैक्शन आपको इंटरैक्शन टर्म में किसी भी प्रभाव के लिए विरोधाभास लागू करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, हम भोजन की खातिर खाट कंटेट द्वारा कॉन्टैक्ट की इस तरह से आकर्षित कर सकते हैं। इन्हें आंशिक इंटरैक्शन कहा जाता है क्योंकि कॉन्ट्रैक्ट कॉपरिएन्ट्स इंटरैक्शन में शामिल किसी एक शब्द पर लागू होते हैं। 6.4.1 xi3 का उपयोग करके आंशिक इंटरैक्शन का विश्लेषण करना और उपेक्षित करना जैसा कि ऊपर दिखाया गया है, हम समूह 1 बनाम 2 और 3 कोकैट पर तुलना करना चाहते हैं। और फिर संगत पर समूहों 2 और 3 की तुलना करें इसका मतलब है कि कोलमट पर हेलर्ट कोडिंग जैसा की नीचे दिखाया गया। फूड कंटेट के लिए कोडिंग फॉरवर्ड अंतर कोडिंग (बाद में विश्लेषण के उद्देश्यों के लिए) के रूप में चुना जाता है, लेकिन प्रभाव कोडिंग का कोई भी रूप हो सकता था। वर्णन कमांड का उपयोग करते हुए xi3 कमांड द्वारा बनाए गए सभी शब्दों को देखने दें। कंकाल की तुलना करने वाली समूहों की आंशिक संपर्क 1 बनाम 2 और 3 द्वारा मिलनटेट इंटरैक्शन शर्तों Ico1Xme1 और Ico1Xme2 से बना है। क्योंकि ये इंटरैक्शन से दिए गए शब्द हैं जो समूह 1 बनाम 2 और 3 संगम पर तुलना करते हैं। नीचे हम इस आंशिक संपर्क की जांच करने के लिए परीक्षण कमांड का उपयोग करते हैं। हम पाते हैं कि यह बातचीत महत्वपूर्ण है। इसी तरह खाने के लिए कंटेट द्वारा समूह 2 और 3 की तुलना करें। हम इंटरैक्शन के दो शब्दों का परीक्षण करते हैं जिसमें कॉकलैट पर समूहों 2 और 3 की तुलना शामिल होती है। हम पाते हैं कि यह तुलना भी महत्वपूर्ण है 6.4.2 आंशिक बातचीत के कोडिंग शर्तें Ico1Xme1 और Ico1Xme2 केवल उनके संबंधित मुख्य प्रभावों का उत्पाद हैं। भोजन के लिए कोडिंग सचमुच अप्रासंगिक है, जब तक कुछ कोडिंग का इस्तेमाल किया जाता है, जो कि 0 की राशि है। नीचे आप देख सकते हैं कि Ico1Xme1 सिर्फ Icollcat1 Imealcat1 है। और आप देख सकते हैं कि Ico1Xme2 बस Icollcat1 Imealcat2 है 6.5। इंटरेक्शन में विरोधाभास ऊपर हमने देखा कि आंशिक इंटरैक्शन आपको दो-तरफा इंटरैक्शन में शब्दों में से किसी एक को विपरीत गुणांक लागू करने की अनुमति देता है। एक इंटरैक्शन कॉन्ट्रास्ट आपको दो तरह के इंटरैक्शन में दोनों शर्तों के लिए कॉन्ट्रास्ट कॉपरिफिकेशन्स लागू करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, कोलाकेट के संबंध में कहना है कि हम 2 और 3 के समूहों की तुलना करना चाहते हैं, और खाने के संबंध में हम 1 और 2 समूहों की तुलना करना चाहते हैं। इस प्रकार की तालिका इस तरह दिखती है। यदि हम भविष्यवाणी किए गए मानों के ग्राफ़ को देखते हैं (नीचे दोहराया गया) जो हमने पहले निर्मित किया था, यह डैशेड और डॉट्स लाइन (कोलाकेट 2 बनाम 3) की तुलना में मैकेनेट 2 बनाम 2 और फिर दो-तीन खानपान के द्वारा होता है। 6.5.1 विश्लेषण करना एक्सआई 3 और रिग्रेस का उपयोग करते हुए विरोधाभास में विरोधाभास होता है क्योंकि हम समूह 1 बनाम 2 की तुलना करना चाहते हैं, और फिर समूह 2 बनाम 3 बेनेटकेट पर। इसका मतलब भोजन के लिए अंतर कोडिंग है (जो कि 2 बनाम 2 की तुलना करेगा, फिर 2 बनाम 3)। संगमरमर के लिए हम 2 और 3 समूहों की तुलना करना चाहते हैं, इसलिए हम उस तुलना के लिए हेलर्ट कोडिंग का उपयोग कर सकते हैं जैसा हमने ऊपर किया था (क्योंकि यह 2 और 3 बनाम 1 की तुलना करेगा, फिर 2 बनाम 3)। यदि हमें यकीन नहीं है कि हम किस शब्द का प्रयोग करना चाहते हैं, तो हम व्याख्यान के नियमों के लिए लेबल दिखाने के लिए वर्णन कमांड का उपयोग कर सकते हैं। ब्याज की पहली बातचीत तुलना Ico12Xme1 द्वारा की जाती है। और यह शब्द महत्वपूर्ण है जैसा कि हम उम्मीद करते हैं, लाल और हरे रंग की लाइन समानांतर नहीं होती है, जब हम भोजन कचरा 1 और 2 की तुलना करते हैं। ब्याज की दूसरी बातचीत तुलना Ico2Xme2 द्वारा की जाती है। और यह शब्द महत्वपूर्ण नहीं है ग्राफ़ को देखकर, हम देख सकते हैं कि लाल और हरे रंग की रेखाएँ दोपहर का भोजन 2 और 3 के बीच समानांतर होती हैं। 6.5.2 इंटरैक्शन का कोडिंग विरोधाभास होता है ICO2Xme1 शब्द केवल संबंधित मुख्य प्रभावों का उत्पाद है, जैसा नीचे दिखाया गया है। 6.6 कंप्यूटिंग एडजस्ट किया गया अर्थ 6.6.1 कंप्यूटिंग एडवांस एडवांस के माध्यम से एनोवा सबसे पहले, हम दिखाते हैं कि आप एनोओडीएड के प्रयोग से समायोजित तरीकों की गणना कैसे कर सकते हैं। हम वही मॉडल का उपयोग करते हैं जिसका उपयोग हमने भोजन के साथ किया है कोलकेट और इन दो चर के इंटरैक्शन एनोवा प्रदर्शन करने के बाद, हम समायोजित समायोजन के लिए समायोजित साधन का उपयोग कर सकते हैं, जो कोकैट और बेकनेट द्वारा टूटी हुई है। इन समायोजित साधनों का मतलब उस गणना की गणना करता है जो नमूना में प्रत्येक विद्यालय चर के नाम से जाना जाता है। ध्यान दें कि समायोजित साधनों की गणना करना संभव है, उदाहरण के अलावा अन्य मूल्यों पर निकलना, उदाहरण के लिए यदि हम निकलते हैं तो यह प्रत्येक स्कूल को समायोजित करने का मतलब होता है जैसे कि इसमें 50 का मतलब होता है। 6.6.2 रिग्रेस के माध्यम से समायोजित साधन कंप्यूटिंग अब हम यह दर्शाते हैं कि अगर आप रिग्रेस कमांड के माध्यम से विश्लेषण करने के लिए ही समायोजित साधन प्राप्त करें सबसे पहले, हम प्रतिगमन विश्लेषण करते हैं जो ऊपर दिए गए anova आदेश के बराबर है। समायोजित साधनों को बनाने के लिए हम यह मानना ​​चाहते हैं कि सभी विद्यालयों की संख्या चरम पर है। हम ऐसा करते हैं कि वे औसत दर्जे के गुणफल के रूप में निकलते हैं। लेकिन पहले टेमर के रूप में उभरने की एक प्रतिलिपि बनाते हुए हम इस चर की सामग्री को नष्ट न करें अब हम अनुमानित मान के रूप में यॉट बनाते हैं। चूंकि उभरने का मूल्य उभरने का मतलब है यह अनुमान लगाया गया मूल्य होगा कि सभी विद्यालयों में उभरने के लिए औसतन होगा अब, हम यॉट के औसत को कोल्कैट और फूड कैट द्वारा टूट कर देख सकते हैं। जो आप देख सकते हैं समायोजित साधनों से मेल खाती हैं जो कि ऊपर दिए गए anova आदेश के बाद समायोजन आदेश के साथ मिलते हैं। हम फिर चर को छोड़ते हैं और yhat को छोड़ते हैं क्योंकि अब हमें इन चर की आवश्यकता नहीं है, और फिर बदलाव का नाम बदलकर निकल जाता है, इसलिए इस प्रक्रिया से पहले जिस तरह से निकलता था वह उतना ही चरम है। 6.63 कंप्यूटिंग समायोजन का मतलब postgr3 के माध्यम से पोस्टग्रुप कमांड का इस्तेमाल कंप्यूटिंग समायोजित साधनों की प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए किया जा सकता है (जैसे कि भविष्य में अन्य पहलुओं को स्थिर रखते हुए भविष्यवाणी किए गए मान) मान लीजिए कि आपने उपर्युक्त जैसा ही प्रतिगमन चलाया है, तो आप नीचे दिए गए अनुसार पोस्टग्रेट 3 का उपयोग करके समायोजित साधनों का समायोजन और समायोजित साधनों का आलेख दिखा सकते हैं। नीचे हम केवल समायोजित साधनों में सक्षम दिखाते हैं, और आप देख सकते हैं कि वे ऊपर की गई गणना के अनुरूप हैं। हमें इस बात पर जोर देना चाहिए कि पोस्टग्रेज़ का उपयोग करने से पहले xi3 (xi के बजाय) का उपयोग करना ज़रूरी है, क्योंकि फिर पोस्टग्र्रे 3 को पता है कि कौन-सी चर निरंतर (इस उदाहरण में निकलते हैं) आयोजित किया जाना चाहिए और जो चर स्थिर नहीं होना चाहिए (इस उदाहरण में, Imealcat2 Ico3Xme3 के माध्यम से) 6.7 गुणांकों के अर्थ के बारे में अधिक जानकारी अब तक हमने विभिन्न तकनीकों पर चर्चा की है जो आप प्रतिगमन में स्पष्ट वैरिएबल के इंटरैक्शन की व्याख्या में मदद करने के लिए उपयोग कर सकते हैं, लेकिन हम इन विश्लेषकों के गुणांकों के अर्थ के बारे में बहुत विस्तार से नहीं गए हैं। इसके बारे में और आगे देखें। कोलकैट और मनीकैट का उपयोग करके नीचे दिए गए विश्लेषण पर विचार करें। इन दोनों चर पर सरल विरोधाभासों का उपयोग करना नीचे दिखाए गए अनुसार हम समायोजित साधनों का उत्पादन कर सकते हैं। ये सहगुणकों के अर्थ की व्याख्या के लिए उपयोगी होंगे। हम चर yhat को छोड़ देते हैं, क्योंकि हमें इसे अब ज़रूरत नहीं है अगर हम इस चर नाम को फिर से इस्तेमाल करना चाहते हैं। Icollcat2 के लिए गुणांक के अर्थ पर विचार करें। इस चर के लिए कोडिंग समूह 2 बनाम समूह 1 की तुलना करता है इसलिए, इस गुणांक का अर्थ (collcat2) - माध्य (collcat1) से मेल खाती है। ध्यान दें कि ये अप्रचलित साधन हैं, इसलिए हम collcat2 से संबंधित तीन कक्षों के माध्य के रूप में collcat2 के लिए मतलब की गणना करते हैं। यानी (825.651636.605508.833) 3 अगर हम परिणाम Icollcat2 के लिए गुणांक से नीचे की तुलना करते हैं, तो हम देखते हैं कि वे समान हैं। इसी तरह, Icollcat3 के गुणांक का मतलब है (collcat3) - माध्य (collcat1), नीचे गणना की गई। नीचे दिया गया मूल्य Icollcat3 के लिए गुणांक से मेल खाती है इसी तरह, इमियालकाट 2 के लिए गुणांक अर्थ (भोजनकैक्ट 2) के लिए काम करता है - इसका अर्थ है (भोजन कैट 1), नीचे देखें। और इमेलाकैट 3 के गुणांक का मतलब है (मीनैकेट 3) - मतलब (मिलकाट 1), नीचे देखें। इंटरएक्शन शब्दों के गुणांक के अर्थ को प्राप्त करने के लिए, हमें मुख्य प्रभाव के विपरीत कोडिंग को गुणा करना होगा जो इंटरैक्शन की गई शर्तों को बनाया। उदाहरण के लिए, Ico2Xme2 शब्द Icollcat2 और Imealcat2 का उत्पाद है। हम बाईं ओर Icollcat2 के लिए कोडिंग दिखाकर 3 से 3 तालिका बना सकते हैं, और शीर्ष पर Imealcat2 कर सकते हैं, और फिर इन शब्दों को एक साथ गुणा करें और तालिका के कक्षों में उत्पादों को रखें, नीचे देखें नीचे हम इन शब्दों को बढ़ा सकते हैं कोशिकाओं के माध्यम से कोशिकाओं और हम Ico2Xme2 के गुणांक के लिए मूल्य प्राप्त करते हैं। दूसरे शब्दों में, हम देखते हैं कि यह गुणांक कोशिकाओं (1,2) और (2,1) शून्य से कोशिकाओं (1,1) और (2,2) के साधन से मेल खाती है। हम अन्य तीन इंटरएक्शन शर्तों के लिए गुणांक के अर्थ को सत्यापित करने के लिए एक ही प्रक्रिया के माध्यम से जा सकते हैं। हम सत्यापित करते हैं कि Ico2Xme3 6.177 है। हम यह भी सत्यापित करते हैं कि Ico3Xme2 101.051 है और हम सत्यापित करते हैं कि Ico3Xme3 82.577 है 6.8 डमी कोडन बनाम प्रभाव कोडिंग के द्वारा सरल प्रभाव आप सोच सकते हैं कि हम एक्सआई 3 डी के साथ मिलकर डमी कोडिंग के बजाय इन प्रभावों को बनाने और इन प्रभावों का परीक्षण करने के लिए एक्सआई 3 का प्रयोग करने के प्रयास क्यों चले गए हैं। चलिए तुलना करते हैं कि कैसे प्रभाव को प्राप्त करने के लिए प्रभाव कोडिंग के माध्यम से xi3 कमांड का इस्तेमाल करते हैं कि हम डमी कोडिंग के साथ xi का उपयोग करने के सरल प्रभाव कैसे प्राप्त करेंगे। हमें यह दिखाने की उम्मीद है कि यह xi3 के माध्यम से प्रभावी कोडिंग का उपयोग करना आसान है और यह कि गुणांक की व्याख्या अधिक सहज है 6.8.1 उदाहरण 1. भोजन के भोजन के स्तर पर सरंचना का सरल प्रभाव अध्याय 3 (खंड 3.5) से एक उदाहरण का उपयोग करने देता है। उस उदाहरण में हमने भोजन के लिए इस्तेमाल किए गए एक विश्लेषण पर गौर किया है, और इन दोनों चर की बातचीत। सबसे पहले, हम देखते हैं कि सामान्य प्रभाव विश्लेषण कैसे करें, यर्र्ड के प्रत्येक साधारण स्तर के प्रभाव को देखते हुए, प्रभाव कोडिंग के साथ xi3 कमांड का उपयोग कर। हमारे परिणाम अध्याय 3 से उन लोगों के अनुरूप बनाने के लिए, हम समूह श्रेणी 3 में संदर्भ श्रेणी को बना देंगे। अब हम Iyr1Wme1 के गुणांक का निरीक्षण करके mealcat 1 पर yrrnd का सरल प्रभाव प्राप्त कर सकते हैं। Iyr1Wme2 के लिए गुणांक का निरीक्षण करने और Irene1Wme3 के लिए गुणांक का निरीक्षण करके बेकरेट 3 पर यर्रैंड का सरल प्रभाव करके, जेनेटिक 2 पर यर्रद का सरल प्रभाव। अब डमी कोडन के साथ xi का उपयोग करके एक ही विश्लेषण करने देता है। दोबारा, हम छोड़े गए वर्ग के लिए तीसरे समूह को बेदखली श्रेणी के रूप में बना देंगे। साधारण मुख्य प्रभावों की एक परीक्षा बनाने के लिए हमें नीचे दिखाए गए एक सारणी की तरह एक तालिका बनाने की ज़रूरत है जो प्रतिगमन में गुणांकों को कोशिकाओं के साधनों से संबंधित है। इस तालिका का निर्माण कैसे किया गया है इसके बारे में जानकारी के लिए अध्याय 3, खंड 3.5 देखें। जब हम खाना खाएं तो सरांध का सरल प्रभाव कैसे प्राप्त करें यह देखते हुए शुरूआत करें 3. उपरोक्त तालिका को देखते हुए, हम देख सकते हैं कि हम विपक्ष बायर्रेंड के साथ तुलना करना चाहते हैं। हम इसे लिनॉम कमांड के साथ नीचे दिखाए अनुसार कर सकते हैं। हम देखते हैं कि विरोधाभास बाहर निकल जाता है, सिर्फ सरकाता देनेवाला होता है। इसके बजाय, हम परीक्षण आदेश का उपयोग कर सकते हैं यह जांचने के लिए कि क्या yrrnd के लिए गुणांक 0 है। ध्यान दें कि यह परिणाम परिणाम के अनुरूप होता है जिसे हम xi3 कमांड के साथ मिलते हैं, जब बेकार के साथ यर्रैंड के साधारण प्रभाव का भी परीक्षण किया जाता है। ध्यान रखें कि yrrnd के लिए गुणांक अन्य शब्दों में, दूसरे शब्दों में, जब खाना खाने संदर्भ श्रेणी में सेट किया जाता है, तो अन्य सभी चर 0 (संदर्भ श्रेणी) पर सेट होते हैं, तो yrrnd के प्रभाव के परीक्षण से मेल खाती है। आप वर्षभर के स्कूलों और गैर-वर्षीय स्कूलों के बीच अंतर के रूप में जूनियर के गुणांक की व्याख्या करने के लिए परीक्षा ले सकते हैं, लेकिन इस उदाहरण में हम देखते हैं कि ये वास्तव में yrrnd के सरल प्रभाव से मेल खाती है। डमी कोडिंग का उपयोग करते समय लोग आमतौर पर साधारण प्रभावों के बजाय समग्र प्रभावों को संदर्भित करने के लिए कम क्रम प्रभाव का अर्थ समझते हैं। अब जब हम नरसंहार के सरगर्म प्रभाव को देखते हैं 1. ऊपर दी गई तालिका को देखते हुए हम देखते हैं कि इस में सहक्रियाओं की तुलना 1 वर्ष के लिए योर्रैड 0 की तुलना में होती है, जब बेनेफिट 1, यानी कंसट्रेट्स योर्रैड इमेलाकैट 1 इमेअएक्वायरन बनाम इमियालकाट 1 की तुलना करना। छोड़ने वाली शर्तों को निकालकर हम नीचे दिए गए परीक्षण कमांड कर सकते हैं। जैसा कि नीचे दिखाया गया है, हम वैसे ही यर्रंट के प्रभाव को भी प्राप्त कर सकते हैं जब भोजन की व्यवस्था 2 है। इन उदाहरणों में यह स्पष्ट है कि डमी कोडिंग का उपयोग करते समय सरल प्रभाव बनाने के लिए और अधिक जटिल है, और यह भी कि डमी कोडिंग का उपयोग करते समय कम क्रम के प्रभाव की व्याख्या का मतलब आपके पास नहीं होगा। 6.8.2 उदाहरण 2. यर्र्ड के स्तर पर भोजन के अनुकूल प्रभाव उदाहरण 1 में सरंद के लिए साधारण प्रभाव देखा गया। केवल दो स्तरों वाला एक चर इस उदाहरण में, हम प्रत्येक स्तर के yrrnd पर खाना खाके के सरल प्रभाव पर विचार करें। क्योंकि भोजन के दो से अधिक स्तर हैं, हम देख सकते हैं कि दो से अधिक स्तर वाले चर के सरल प्रभाव की जांच करने के लिए क्या आवश्यक है। सबसे पहले, यह दिखाइए कि प्रभाव कोडिंग का उपयोग करते हुए xi3 कमांड का उपयोग करके ये सरल प्रभाव कैसे प्राप्त करें। हम यर्र्ड 0 पर भोजनालय का सरल प्रभाव प्राप्त कर सकते हैं, जैसा कि हमने पहले इस अध्याय में किया था और हम वैसे ही नीचे दिए गए उदाहरण के रूप में यर्र्ड 1 पर खाना पकाने का सरल प्रभाव प्राप्त करते हैं। अब हम डैमी कोडिंग के माध्यम से प्रत्येक स्तर के योर्रैंड पर मीनकंद के सरल प्रभावों का परीक्षण कर सकते हैं। खाना पकाने का सरल प्रभाव जब yrrnd 0 है दो परीक्षण बयान की आवश्यकता होती है क्योंकि यह 2 डिग्री स्वतंत्रता परीक्षा है। हम इसका मतलब यह परीक्षण (मीनकट 1) मतलब (मिलकाट 2) द्वारा कर सकते हैं और इसका मतलब यह भी है कि (मीनाकैट 2) मतलब है (पिकरेट 3)। हम उपर्युक्त तालिका को देख सकते हैं और देखें कि इसका मतलब है कि (थामेन्ट 1) मतलब है (मीनाकैट 2) इमियालकाट 1 - इमिअलेट 2 (विराम के बाद) और मतलब (मनीकैट 2) का मतलब इसलिए, हम नीचे दिए गए दो टेस्ट कमांड का उपयोग करके इस परीक्षा का परीक्षण कर सकते हैं। ध्यान दें कि प्रभाव इमियालैक 1 और इमियालकाट 2 चर के भोजन के समग्र प्रभाव के अनुरूप नहीं हैं, लेकिन ये सामान्य प्रभाव हैं जब जर्दी 0 पर सेट है, संदर्भ स्तर। फिर हम देखते हैं कि जिन नियमों पर हम मुख्य प्रभाव डालते हैं और सोचते हैं कि समग्र प्रभाव के रूप में डमी कोडिंग का उपयोग किया जाता है, वे वास्तव में सरल प्रभाव होते हैं। दूसरा परीक्षण कमान परीक्षणों को जमा करने के लिए परीक्षणों को जमा करने के लिए उपयोग करता है, जो 2 डिग्री स्वतंत्रता परीक्षण प्राप्त करने के लिए होता है, जो कि जेनरेट के साधारण प्रभाव से संबंधित होता है, जब yrrnd 0 होता है। इसी प्रकार, हम ऊपर दिए गए तालिका को देखने के लिए आवश्यक तुलना करने के लिए देख सकते हैं खानाबदोश के सरल प्रभाव जब yrrnd है 1. इस उदाहरण का प्रयोग करके हमें यह बताने की आशा थी कि जब दो से अधिक स्तरों वाला एक चर के लिए सरल प्रभाव पड़ता है तो बहुत मुश्किल हो सकता है और कई परीक्षण आदेशों के निर्माण की आवश्यकता होती है, प्रत्येक परीक्षा में प्रत्येक स्वतंत्रता सरल प्रभाव जैसा कि आप देख सकते हैं, इन शर्तों का निर्माण बहुत मुश्किल और संभवतः त्रुटि प्रक्षेपण हो सकता है। दोहरी जाँच के परिणामों के लिए एक विधि के बिना, नियमों का निर्माण करते समय गलती करना और गलत तुलना करने के लिए बहुत संभव है। तुलना करके, xi3 के साथ प्रभाव कोडिंग का उपयोग करना तुलना करना बहुत आसान हो सकती है और निम्न क्रम प्रभाव की व्याख्या अधिक सहज है। निम्न क्रम प्रभाव वैरिएबल के समग्र प्रभावों के अनुरूप होते हैं, उदाहरण के लिए यर्रेंड का असर। प्रभाव कोडिंग का उपयोग करते समय, गैर-वर्षीय विद्यालयों के मुकाबले वर्ष भर के स्कूलों के समग्र उतार-चढ़ाव का मतलब के अनुरूप नहीं होता है इस वेब साइट की सामग्री को कैलिफ़ोर्निया यूनिवर्सिटी द्वारा किसी विशेष वेब साइट, किताब या सॉफ़्टवेयर उत्पाद के समर्थन के रूप में नहीं समझा जाना चाहिए। वाय डब्ल्यू। लॉमर्ट, एमडी, पीएचडी, एमपीएच, एपिडेमियोलॉजी के प्रोफेसर लिसा सुलिवन, पीएचडी, प्रोफेसर बायोस्टैटिस्टिक्स ऑफ बोस्टन यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ़ पब्लिक हेल्थ नोट: इस मॉड्यूल को बीएस 704 और ईपी 713 दोनों के लिए प्रयोग किया जाता है। परिचय Confounding एक एक्सपोजर और एक परिणाम के बीच संबंध का एक विरूपण होता है जो तब होता है जब अध्ययन समूह परिणाम को प्रभावित करने वाले अन्य कारकों के संबंध में भिन्न होता है। चयन और सूचना पूर्वाग्रह के विपरीत, जिसे अन्वेषक द्वारा या विषयों द्वारा पेश किया जा सकता है, उलझन एक प्रकार का पूर्वाग्रह है जिसे विश्लेषण में समायोजित किया जा सकता है, बशर्ते जांचकर्ताओं को संभावित विषयों के संबंध में अध्ययन विषयों की स्थिति के बारे में जानकारी हो। कारकों। प्रभाव संशोधन को उलझन में अलग करना अलग होता है, जब परिणाम पर प्राथमिक जोखिम (या एसोसिएशन) के प्रभाव की भयावहता एक तिहाई चर के स्तर के आधार पर भिन्न होती है। सीखना उद्देश्य इस मॉड्यूल को पूरा करने के बाद, छात्र यह करने में सक्षम हो जाएगा: एक confounder के तीन प्रमुख गुणों को समझाओ और confounding की पहचान एक अध्ययन के डिजाइन चरण में confounding को नियंत्रित करने के लिए तीन तरीकों की पहचान, और प्रत्येक दृष्टिकोण की ताकत और कमजोरियों की पहचान करें एक अध्ययन के विश्लेषण चरण में confounding के नियंत्रण के तरीके एसोसिएशन के कच्चे तेल और स्ट्रेटम-विशिष्ट उपायों की व्याख्या और गणना, यह पहचानने के लिए कि क्या confounding मौजूद है और दिशा और कंबल की भयावहता को अवशिष्ट समझाओ और संभावित स्रोत परिभाषित करें और प्रभाव संशोधन का एक उदाहरण प्रदान करते हैं Confounding confounding क्या हो सकता है जब संघ की अनुमानित माप में एक विरूपण (अशुद्धि) होती है, जो तब होता है जब ब्याज की प्राथमिक जोखिम परिणाम के साथ जुड़े किसी अन्य कारक के साथ मिश्रित होती है। नीचे दिए गए चित्र में, प्राथमिक लक्ष्य भौतिक निष्क्रियता और हृदय रोग के बीच सहयोग की ताकत का पता लगाना है। आयु एक भ्रष्ट कारक है क्योंकि यह जोखिम के साथ जुड़ा हुआ है (जिसका अर्थ है कि वृद्ध लोगों को निष्क्रिय होने की अधिक संभावना है), और यह परिणाम से भी जुड़ा हुआ है (क्योंकि वृद्ध लोगों को हृदय रोग विकसित करने का अधिक खतरा होता है)। उलझन में होने के लिए, बाहरी कारक को ब्याज की प्राथमिक जोखिम और ब्याज की बीमारी परिणाम दोनों के साथ जुड़ा होना चाहिए। उदाहरण के लिए, जो शारीरिक रूप से सक्रिय हैं, निष्क्रिय लोगों की तुलना में अधिक तरल पदार्थ (उदा। पानी और स्पोर्ट्स ड्रिंक) पी सकते हैं, लेकिन अधिक द्रव पीने से हृदय रोग के खतरे पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है, इसलिए द्रव का सेवन एक भ्रामक कारक नहीं है या, अगर आयु वितरण की तुलना में एक्सपोजर समूहों में समान है, तो उम्र गोंबे का कारण नहीं होगा। चौंका देने वाले रोथमैन और दूसरों की हमारी समझ को परिष्कृत करने से स्टार्क और मैन्टेल द्वारा एक अध्ययन का इस्तेमाल किया जाता है, जिसमें गड़बड़ी की मुख्य विशेषताएं स्पष्ट होती हैं। इन लेखकों ने जन्म के आदेश और डाउन सिंड्रोम के जोखिम के बीच संबंध की जांच की। दाहिनी ओर पहला ग्राफ़ जन्म क्रम बढ़ने के साथ डाउन सिंड्रोम की बढ़ती संख्या की ओर एक स्पष्ट प्रवृत्ति को दर्शाता है, या बढ़ते जन्म के क्रम और डाउन सिंड्रोम के जोखिम के बीच एक सहयोग एक 5 वां जन्म के बच्चे को डाउन सिंड्रोम के साथ पैदा होने के लगभग 4 गुना वृद्धि होती है। इसके परिणाम भी हमें उन तंत्रों के बारे में सोचने के लिए आमंत्रित करते हैं जिनके द्वारा ऐसा हुआ है। डाउन सिंड्रोम का जन्म का कारण क्यों हो सकता है यह ध्यान रखें कि इस विश्लेषण में जन्म आदेश के अलावा किसी भी अन्य उद्धृत कारक पर विचार नहीं है। हालांकि, यह भी विचार करें कि जिस क्रम में एक महिला का जन्म होता है, वह भी उसके जन्म के समय उसके बच्चे के जन्म से जुड़ा हुआ है। जब स्टार्क और मैन्टेल ने जन्म के समय मातृत्व उम्र और बच्चे के डाउन सिंड्रोम के जोखिम के बीच संबंधों की जांच की, तो वे नीचे बार ग्राफ़ में दर्शाए गये रिश्ते को मनाया। यह जन्म के समय मातृत्व उम्र और डाउन सिंड्रोम के साथ पैदा होने के बच्चे के जोखिम के बीच एक और भी हड़ताली संबंध दिखाता है। जाहिर है, अपने पांचवें बच्चे को जन्म देने वाली महिलाओं की औसत उम्र है, जो कि महिलाओं को अपने पहले बच्चे को जन्म दे रही है। दूसरे शब्दों में, जब बच्चा पैदा होता है तो बच्चों के जन्म के आदेश में मातृत्व उम्र के साथ मिलाया जाता है। मातृ उम्र और डाउन सिंड्रोम के प्रसार के बीच संबंध, जन्म के आदेश के साथ सहसंबंध की तुलना में बहुत मजबूत है, और एक पांचवीं बच्ची होने वाली महिला स्पष्ट रूप से पुरानी है जब उसने अपने पिछले बच्चों को जन्म दिया था। इसे देखते हुए, डाउन सिंड्रोम के जन्म के क्रम और प्रसार के बीच का रिश्ता उम्र से चकित है। दूसरे शब्दों में, जन्म के क्रम और डाउन सिंड्रोम के बीच का संबंध मातृ युग के भ्रमित प्रभाव से अतिशयोक्तिपूर्ण है। But is the converse also true Is the effect of maternal age confounded by birth order It is possible, but only if birth order really has some independent effect on the likelihood of Down syndrome, i. e. an effect independent of the fact that birth order is linked to maternal age. Rothman points out that a good way to sort this out is to look at both effects simultaneously, as in the graph below. In a sense this graph shows the relationships by stratifying the prevalence of Down syndrome by both birth order and maternal age. If one focuses on how prevalence changes within any particular maternal age group looking from side to side, it is clear that increasing birth order does not correlate with the prevalence of Down syndrome. In other words, if one quotcontrols for maternal age, quot there is no evidence that birth order has any impact. On the other hand, if one now examines changes in prevalence within each of the birth order groups by looking from front to back within a given birth order, there is clearly a marked increase in prevalence as maternal age increases within all five levels of birth order. In other words, even after taking birth order into account (i. e. controlling for birth order) the strong association with maternal age persists. Based on this analysis one can conclude that the association between birth order and Down syndrome was confounded by age. The different birth order groups had different age distributions, and maternal age is clearly associated with prevalence of Down syndrome. As a result, the apparent association between birth order and and Down syndrome that was seen in the first figure was completely due to the confounding effect of age. On the other hand, the association between maternal age and Down syndrome was NOT confounded by birth order, because birth order has no impact on the prevalence of Down syndrome, and the association between age and Down was not distorted by differences in birth order. Unraveling the Complexity of Health Problems Most health problems have many determinants (quotrisk factorsquot), so it is not surprising that there is a lot of potential for confounding. While this can represent a barrier to testing a particular hypothesis, it is also an opportunity to dissect the many determinants and to define their relative importance. In quotEpidemiology - An Introductionquot Ken Rothman says the following about this complexity: quotThe research process of learning about and controlling for confounding can be thought of as a walk through a maze toward a central goal. The path through the maze eventually permits the scientist to penetrate into levels that successively get closer to the goal: in the example of maternal age and Down syndrome the apparent relations between Down syndrome and birth order can be explained entirely by the effect of mothers age, but that effect in turn will ultimately be explained by other factors that have not yet been identified. As the layers of confounding are left behind, we gradually approach a deeper causal understanding of the underlying biology. Unlike a maze, however, this journey toward biologic understanding does not have a clear endpoint, in the sense that there is always room to understand the biology in a deeper way. quot Conditions Necessary for Confounding There are three conditions that must be present for confounding to occur: The confounding factor must be associated with both the risk factor of interest and the outcome. The confounding factor must be distributed unequally among the groups being compared. A confounder cannot be an intermediary step in the causal pathway from the exposure of interest to the outcome of interest. For example, it is known that modest alcohol consumption is associated with a decreased risk of coronary heart disease, and it is believed that one of the mechanisms by which alcohol causes a reduced risk is that alcohol raises blood levels of HDL, the so called quotgood cholesterol. quot Higher levels of HDL are known to be associated with a reduced risk of heart disease. Consequently it is believed that modest alcohol consumption raises HDL levels, and this, in turn, reduces coronary heart disease. In a situation like this HDL levels are not confounder of the association between alcohol and heart disease, because it is part of the mechanism by which alcohol produces this beneficial effect. If increased HDL is a consequence of alcohol consumption and part of the mechanism by which it lowers the risk of heart disease, then it is not a confounder.. Not surprisingly, since most diseases have multiple contributing causes (risk factors), there are many possible confounders. A confounder can be another risk factor for the disease. For example, in the hypothetical cohort study testing the association between exercise and heart disease, age is a confounder because it is a risk factor for heart disease. Similarly a confounder can also be a preventive factor for the disease. If those people who exercised regularly were more likely to take aspirin, and aspirin reduces the risk of heart disease, then aspirin use would be a confounding factor that would tend to exaggerate the benefit of exercise. A confounder can also be a surrogate or a marker for some other cause of disease. For example, socioeconomic status may be a confounder in this example because lower socioeconomic status is a marker for a complex set of poorly understood factors that seem to carry a higher risk of heart disease. As a result, there may be many possible confounding factors that could influence an association. For example, in looking at the association between exercise and heart disease, other possible confounders might include age, diet, smoking status and a variety of other risk factors that might be unevenly distributed between the groups being compared. Aside from their physical inactivity, sedentary subjects may be more likely to smoke, to have high blood pressure and diabetes, and to consume diets with a higher fat content all of these factors would tend to increase the risk of coronary heart disease. On the other hand, subjects who go to a gym regularly (active) may be more likely to be males and perhaps more likely to have a family history of heart disease, i. e. factors that might increase the risk of active subjects. Consequently, there may be many confounders that can distort the estimate of association in one direction or another. Identifying Confounding A simple, direct way to determine whether a given risk factor caused confounding is to compare the estimated measure of association before and after adjusting for confounding. In other words, compute the measure of association both before and after adjusting for a potential confounding factor. If the difference between the two measures of association is 10 or more, then confounding was present. If it is less than 10, then there was little, if any, confounding. How to do this will be addressed in greater detail below. Other investigators will determine whether a potential confounding variable is associated with the exposure of interest and whether it is associated with the outcome of interest. If there is a clinically meaningful relationship between an the variable and the risk factor and between the variable and the outcome (regardless of whether that relationship reaches statistical significance), the variable is regarded as a confounder. Still other investigators perform formal tests of hypothesis to assess whether the variable is associated with the exposure of interest and with the outcome. Effects of Confounding May account for all or part of an apparent association. May cause an overestimate of the true association (positive confounding) or an underestimate of the association (negative confounding). The magnitude confounding can be quantified by computing the percentage difference between the crude and adjusted measures of effect. There are two slightly different methods that investigators use to compute this, as illustrated below. Percent difference is calculated by calculating the difference between the starting value and ending value and then dividing this by the starting value. Many investigators consider the crude measure of association to be the quotstarting valuequot. Method Favored by Biostatisticians Other investigators consider the adjusted measure of association to be the starting value, because it is less confounded than the crude measure of association. Method Favored by Epidemiologists While the two methods above differ slightly, they generally produce similar results and provide a reasonable way of assessing the magnitude of confounding. Note also that confounding can be negative or positive in value. Residual Confounding, Confounding by Indication, amp Reverse Causality Residual Confounding Residual confounding is the distortion that remains after controlling for confounding in the design andor analysis of a study. There are three causes of residual confounding: There were additional confounding factors that were not considered, or there was no attempt to adjust for them, because data on these factors was not collected. Control of confounding was not tight enough. For example, a study of the association between physical activity and age might control for confounding by age by a) restricting the study population to subject between the ages of 30-80 or b) matching subjects by age within 20 year categories. In either event there might be persistent differences in age among the groups being compared. Residual differences in confounding might also occur in a randomized clinical trial if the sample size was small. In a stratified analysis or in a regression analysis there could be residual confounding because data on confounding variable was not precise enough, e. g. age was simply classified as quotyoungquot or quotoldquot. There were many errors in the classification of subjects with respect to confounding variables. Confounding by Indication Confounding by indication is a special type of confounding that can occur in observational (non-experimental) pharmaco-epidemiologic studies of the effects and side effects of drugs. This type of confounding arises from the fact that individuals who are prescribed a medication or who take a given medication are inherently different from those who do not take the drug, because they are taking the drug for a reason. In medical terminology, such individuals have an quotindicationquot for use of the drug. Even if the study population consists of subjects with the same disease, e. g. osteoarthritis, they may differ in the severity of their disease and may therefore differ in the need for medication. Aschengrau and Seage give the example of studies of the association between antidepressant drug use and infertility. The use of antidepressant medications may appear to be associated with an increased risk of infertility. However, depression itself is a known risk factor for infertility. As a result, there would appear to be an association between antidepressants and infertility. One way of dealing with this is to study the association in subjects who are receiving different treatments for the same underlying disease condition. A variation on this might be dubbed quot confounding by contraindication. quot For example, in the case-control study by Perneger and Whelton examining the association between analgesic drug use and kidney failure the authors compared prior analgesic use between patients receiving kidney dialysis and population controls without known kidney disease. Suppose that patients on dialysis had been advised to avoid taking aspirin because of its effects on blood clotting they may have been advised to take acetaminophen (Tylenol) instead). If the group of dialysis cases included a number of people who had been on long-term dialysis, this would result in a decreased frequency of aspirin use and and increased use of Tylenol in the case group. As a result, an association with aspirin would be underestimated, while an association with Tylenol would be overestimated. Reverse Causality Reverse causality occurs when the probability of the outcome is causally related to the exposure being studied. For example, Child feeding recommendations of the World Health Organization include breastfeeding for two years or more, because of evidence that breast fed children have a reduced risk of infectious agents and are less likely to die. However, some studies have produced conflicting concerns. One possibility is that in communities with very poor resources the children who are at greatest risk and perhaps have the least access to other food sources are more likely to be breast fed for at least two years. A comparison of growth and development between these children and more advantaged children would likely find less progress in the breast fed group. (See quotAssociation of Breastfeeding and Stunting in Peruvian Toddlers: An Example of Reverse Causalityquot by Marquis GS, et al. International Journal of Epidemiology 1997 26: 3498211356. The case-control study by Perneger and Whelton may also have been affected by reverse causality. Diabetes is a leading cause of renal failure in the US, and chronic diabetes is associated with a number of other health problems such as cardiovascular diseases and infections that could result in a greater use of analgesics. If so, the dialysis cases whose renal failure resulted from diabetes might have taken more analgesics because of their diabetes. Nevertheless, it would appear that analgesic use was associated with an increased risk of renal failure rather than vice versa. Control of Confounding in Study Design Restriction One of the conditions necessary for confounding to occur is that the confounding factor must be distributed unequally among the groups being compared. Consequently, one of the st rategies employed for avoiding confounding is to restrict admission into the study to a group of subjects who have the same levels of the confounding factors. For example, in the hypothetical study looking at the association between physical activity and heart disease, suppose that age and gender were the only two confounders of concern. If so, confounding by these factors could have been avoided by making sure that all subjects were males between the ages of 40-50. This will ensure that the age distributions are similar in the groups being compared, so that confounding will be minimized. This approach to controlling confounding is simple and effective, but it has several limitations: It reduces the number of subjects who are eligible (may cause sample size problem). Residual confounding can occur if you dont restrict narrowly enough. For example, in the study on exercise and heart disease, the investigators might have restricted the study to men aged 40-65. However, the age-related risk of heart disease still varies widely within this range as do levels of physical activity. You cant evaluate the effects of factors that have been restricted for. For example, if the study is limited to men aged 45-50, you cant use this study to examine the effects of gender or age (because these factors dont vary within your sample). Restriction limits generalizability. For example, if you restrict the study to men, you may not be able to generalize the findings to women. Instead of restriction, one could also ensure that the study groups do not differ with respect to possible confounders such as age and gender by matching the two comparison groups. For example, for every active male between the ages of 40-50, we could find and enroll an inactiv e male between the ages of 40-50. In this way, the groups we are comparing can artificially be made similar with respect to these factors, so they cannot confound the relationship. This method actually requires the investigators to control confounding in both the design and analysis phases of the study, because the analysis of matched study groups differs from that of unmatched studies. Like restriction, this approach is straightforward, and it can be effective. However, it has the following disadvantages: It can be time-consuming and expensive. It limits sample size. You cant evaluate the effect of the factors you that you matched for. Nevertheless, matching is useful in the following circumstances: When one needs to control for complex, multifaceted variables (e. g. heredity, environmental factors) When doing a case-control study in which there are many possible controls, but a smaller number of cases (e. g. 4:1 matching in the study examining the association between DES and vaginal cancer) Randomization in Clinical Trials You previously studied randomization in the online module on Clinical Trials. Given the more detailed discussion in this current module of the conditions necessary for confounding to occur, it should be obvious why randomization is such a powerful method to control prevent confounding. If a large number of subjects are allocated to treatment groups by a random method that gives an equal chance of being in any treatment group, then it is likely that the groups will have similar distributions of age, gender, behaviors, and virtually all other known and as yet unknown possible confounding factors. Moreover, the investigators can get a sense of whether randomization has successfully created comparability among the groups by comparing their baseline characteristics. Control of Confounding in the Analysis - Stratified Analysis One way of identifying confounding is to examine the primary association of interest at different levels of a potential confounding factor. The side by side tables below examine the relationship between obesity and incident CVD in persons less than 50 years of age and in persons 50 years of age and older, separately. Table of Obesity and Incident Cardiovascular Disease by Age Group The stratum-specific risk ratios are as follows: Recall that the risk ratio for the total, combined sample was RR 1.79 this is sometimes referred to as the quotcrudequot measure of association, because it is not adjusted for potential confounding factors. The risk ratios for the age-stratified analysis are similar (RR 1.43 and 1.44, respectively), but less than the crude risk ratio. This indicates that there was confounding by age in the overall sample. We saw that obese subjects were more likely to be 50 and older, and we also saw that those over age 50 had a greater risk of CVD. As a result, the crude analysis overestimated the true association between obesity (per se) and CVD, because of the greater proportion of older subjects among the obese group. Several things are noteworthy in this example. First, if you compare the cumulative incidence in young versus old active subjects, you can see that older subjects had a higher risk of CVD than younger subjects this was true for both obese and non-obese subjects. Therefore, age and CVD (the outcome of interest) are associated. In addition, obesity was more common in older subjects, meaning that age and obesity were also associated. Finally, there is no reason to think that age is an intermediary variable in the causal chain between obesity and CVD. Therefore, these observations satisfy all three of the requirements for a confounder. Comparing the crude and stratum-specific measures of association is a very practical way to determine whether confounding is present and how bad it is. You calculate an overall crude (unadjusted) relative risk (or odds ratio) and compare it to the stratum-specific relative risks (or odds ratios). If the stratum-specific measures of association are similar to the crude measure of association, then there is no confounding by that factor, and you can just use the crude measure of association. However, if the stratified estimates of association differ from the unadjusted estimate by 10 or more, then there is evidence of confounding. The Cochran-Mantel-Haenszel Method In the example above we saw that the relationship between obesity and CVD was confounded by age. When the data was pooled, it appeared that the risk ratio for the association between obesity and CVD was 1.79. However, when we stratified the analysis into those age lt50 and those age 50, we saw that both groups had a risk ratio of about 1.43. The distortion was due to the fact that obese individuals tended to be older, and older age is a risk factor for CVD. Consequently, in the analysis using the combined data set, the obese group had the added burden of an additional risk factor. The Cochran-Mantel-Haenszel method is a technique that generates an estimate of an association between an exposure and an outcome after adjusting for or taking into account confounding. The method is used with a dichotomous outcome variable and a dichotomous risk factor. We stratify the data into two or more levels of the confounding factor (as we did in the example above). In essence, we create a series of two-by-two tables showing the association between the risk factor and outcome at two or more levels of the confounding factor, and we then compute a weighted average of the risk ratios or odds ratios across the strata (i. e. across subgroups or levels of the confounder). Data Layout for Cochran-Mantel-Haenszel Estimates Before computing a Cochran-Mantel-Haenszel Estimate, it is important to have a standard layout for the two by two tables in each stratum. We will use the general format depicted here: Using the notation in this table estimates for a risk ratio or an odds ratio would be computed as follows: Cochran-Mantel-Haenszel Equations To explore and adjust for confounding, we can use a stratified analysis in which we set up a series of two-by-two tables, one for each stratum (category) of the confounding variable. Having done that, we can compute a weighted average of the estimates of the risk ratios or odds ratios across the strata. The weighted average provides a measure of association that is adjusted for confounding. The weighted averages for risk ratios and odds ratios are computed as follows: Cochran-Mantel-Haenszel Estimate for a Risk Ratio Cochran-Mantel-Haenszel Estimate for an Odds Ratio Where a i . b i . c i . and d i are the numbers of participants in the cells of the two-by-two table in the i th stratum of the confounding variable, and n i represents the number of participants in the i th stratum. To illustrate the computations, we can use the previous example examining the association between obesity and CVD, which we stratified into two categories: those with age 824950 and those who were 880550 at baseline: Table of Obesity and Incident Cardiovascular Disease by Age Group From the stratified data we can also compute the Cochran-Mantel-Haenszel estimate for the risk ratio as follows: If we chose to, we could also use the same data set to compute a crude odds ratio (crude OR 1.93) and we could also compute stratum-specific odds ratios as follows: And, using the same data we could also compute the Cochran-Mantel-Haenszel estimate for the odds ratio as follows: The Cochran-Mantel-Haenszel method produces a single, summary measure of association which provides a weighted average of the risk ratio or odds ratio across the different strata of the confounding factor. Notice that the adjusted relative risk and adjusted odds ratio, 1.44 and 1.52, are not equal to the unadjusted or crude relative risk and odds ratio, 1.78 and 1.93. The adjustment for age produces estimates of the relative risk and odds ratio that are much closer to the stratum-specific estimates (the adjusted estimates are weighted averages of the stratum-specific estimates). Cochran-Mantel-Haenszel for Incidence Rates Note that there is also an Cochran-Mantel-Haenszel equation which can be used when dealing with incidence rates in prospective studies in which incidence rates are computed. The general format is depicted here: Using the notation in this table estimates for an incidence rate ratio would be computed as follows: Where for each stratum, a i number of exposed cases, cinumber of unexposed cases, PTei and PT0i are the person-time for exposed and unexposed groups respectively, and PT Ti is the total person-time in each stratum. More Than Two Sub-strata In the examples above we used just two levels or sub-strata or of the confounding variable, but one can use more than two sub-strata. This is particularly important when using stratification to control for confounding by a continuously distributed variable like age. In the example above looking at the relationship between obesity and CVD we stratified the analysis by age, looking at the relationship in subjects lt50 and those who were 50. However, subjects lt50 are likely to vary substantially with respect to BMI and rates of CVD the same is true for subjects of age 50. By stratifying into just two broad age groups, we would likely have a problem with residual confounding . To deal with this, we could stratify by age at 5 year intervals. Stratification to Control for Two or More Factors In looking at the relationship between exercise and heart disease we were also concerned about confounding by other factors, such as gender and the presence of a family history of heart disease. We could also stratify by these factors to see if they were confounders and to adjust for them. Limitations of Stratified Analysis A stratified analysis is easy to do and gives you a fairly good picture of whats going on. However, a major disadvantage to stratification is its inability to control simultaneously for multiple confounding variables. For example, you might decide to control for gender, 3 levels of smoking exposure, 4 levels of age, and 4 levels of BMI. This would require 96 separate strata to control for all of these variables simultaneously, and as you increase the number of strata, you keep whittling away at the number of people in each stratum, so sample size becomes a major problem, since many of the strata will contain few or no people. Summary of Control of Confounding It is possible to minimize confounding by utilizing certain strategies in the design of a study: Restriction Matching Randomization (in intervention studies only) There are also analytical techniques that provide a way of adjusting for confounding in the analysis, provided one has information on the status of the confounding factors in the study subjects. These techniques are: Stratification Multiple variable regression analysis Effect Measure Modification The term effect modification is applied to situations in which the magnitude of the effect of an exposure of interest differs depending on the level of a third variable. Reyes syndrome is a rare, but severe condition characterized by the sudden development of brain damage and liver dysfunction after a viral illness. The syndrome is most commonly seen in children between the ages of 4-14 who have been treated with aspirin while recovering from a viral illness, most commonly chickenpox or influenza. Fortunately, Reyes syndrome has become very uncommon since aspirin is no longer recommended for routine use in children. While Reyes syndrome can occur in adults, it is distinctly more common in children. Thus, the effect of aspirin treatment for a viral illness is very clearly modified by age. In this situation, computing an overall estimate of association is misleading. One common way of dealing with effect modification is examine the association separately for each level of the third variable. For example, if one were to calculate the odds ratio for the association between aspirin treatment during a viral infection and development of Reyes syndrome, the odds ratio would be substantially greater in children than in adults. As another example, suppose a clinical trial is conducted and the drug is shown to result in a statistically significant reduction in total cholesterol. However, suppose that with closer scrutiny of the data, the investigators find that the drug is only effective in subjects with a specific genetic marker and that there is no effect in persons who do not possess the marker. The effect of the treatment is different depending on the presence or absence of the genetic marker. This is an example of effect modification or quotstatistical interactionquot. Effect Modification with a Continuous Outcome Evaluation of a Drug to Increase HDL Cholesterol Consider the following clinical trial conducted to evaluate the efficacy of a new drug to increase HDL cholesterol (the quotgoodquot cholesterol). One hundred patients are enrolled in the trial and randomized to receive either the new drug or a placebo. Background characteristics (e. g. age, sex, educational level, income) and clinical characteristics (e. g. height, weight, blood pressure, total and HDL cholesterol levels) are measured at baseline, and they are found to be comparable in the two comparison groups. Subjects are instructed to take the assigned medication for 8 weeks, at which time their HDL cholesterol is measured again. The results are shown in the table below. On average, the mean HDL levels are very similar in treated and untreated women, but the mean HDL levels are 6.19 units higher in men treated with the new drug. This is an example of effect modification by sex, i. e. the effect of the drug on HDL cholesterol is different for men and women. In this case there is no apparent effect in women, but there appears to be a moderately large effect in men. (Note, however, that the comparison in men is based on a very small sample size, so this difference should be interpreted cautiously, since it could be the result of random error or confounding. When there is effect modification, analysis of the pooled data can be misleading. In this example, the pooled data (men and women combined), shows no effect of treatment. Because there is effect modification by sex, it is important to look at the differences in HDL levels among men and women, considered separately. In stratified analyses, however, investigators must be careful to ensure that the sample size is adequate to provide a meaningful analysis. Effect Modification with a Dichotomous Outcome Consider the following hypothetical study comparing hospitalization after a motor vehicle collision for male and female drivers. Crude risk ratio1.44 Stratum-specific risk ratio1.80 Stratum-specific risk ratio0.93 In this case, the crude analysis suggests an association between male gender and freque ncy of hospitalization for motor vehicle collisions. However, if we stratify this by age, we see a strong association with male gender in subjects lt40 years old, but no association in subjects 50. Perhaps males lt40 years old driver more recklessly than their female counterparts, but after age 40 driving aggression becomes similar in males and females. Another good example of effect modification is seen with skin cancers. It is well established that excessive exposure to UV irradiation increases ones risk of skin cancer. However, the risk of UV-induced skin cancer is 1,000 times greater in people with xeroderma pigmentosum. This is a rate hereditary defect (autosomal recessive) in the enzyme system that repairs UV-induced damage to DNA. It is characterized by photosensitivity, pigmentary changes, premature skin aging, and greatly increased susceptibility to malignant tumor development. If effect modification is present, it is NOT appropriate to use Mantel-Haenszel methods to combine the stratum-specific measures of association into a single pooled measurement. Effect modification is a biological phenomenon that should be described, so the stratum-specific estimates should be reported separately. In contrast, confounding is a distortion of the true association caused by an imbalance of some other risk factor. If there is only confounding: The stratum-specific measures of association will be similar to one another, but they will be different from the overall crude estimate by 10 or more. In this situation, one can use Mantel-Haenszel methods to calculate a pooled estimate (RR or OR) and p-value. If there is neither confounding nor effect modification: The crude estimate of association and the stratum-specific estimates will be similar. They dont have to be identical, just similar. If there is only effect modification: The stratum-specific estimates will differ from one another significantly. Whether they are quotsignificantly differentquot can be tested by using a chi-square test of homogeneity, as described in the Aschengrau amp Seage textbook. If there is both effect modification and confounding: Here, you need to consider two possibilities: 1) If the stratum-specific estimates differ from one another, and they are both less than the crude estimate or if they are both greater than the crude estimate, then there is both confounding and effect modification. 2) If the stratum-specific estimates differ from one another, and the crude estimate is between the two stratum-specific estimates, then you need to pool the stratum-specific estimates (with a Mantel-Haenszel equation) to determine whether the pooled estimate is more than 10 different from the crude estimate. Note that in this situation you are only pooling the stratum-specific estimates in order to make a decision about whether confounding is present you should not report the pooled estimate as an quotadjustedquot measure of association if there is effect modification Statistical Interaction versus Biological Interaction While the discussion above provides a standard description of effect modification, but on closer scrutiny the concept of effect modification is more complicated than this. Consider the figure below (adapted from KJ Rothman: Epidemiology - An Introduction, Oxford University Press, 2002.) We see two scenarios in which incidence rates in exposed and unexposed individuals are assessed at different ages. Rate ratio and rate difference are both measures of effect, but depending on which we use, our conclusions about effect modification differ. In the first scenario the rate difference remains constant across the spectrum of age, suggesting no effective modification. However, the rate ratio decreases with increasing age (RR3 at age 15 RR1.5 at age 75). In the second scenario the rate ratio remains relatively constant, but the rate difference increases with age. Our conclusion regarding whether or not there is effect modification will depend on which measure of effect we use. Consider also the hypothetical data on the risk of lung cancer in smokers and non-smokers, both with and without exposure to asbestos (also adapted from Rothman). Table - Hypothetical 1-Year Risk of Lung Cancer per 100,000 First consider the effect of asbestos on the risk associated with smoking. The risk ratio is 5 both with and without asbestos exposure, suggesting no effect modification. However, the risk difference 4 per 100,000 without asbestosis and 40 per 100,000 with asbestosis exposure. This effect measure is clearly modified by asbestos. We can also look at the effect of smoking on the risk associated with asbestos. The risk ratio for asbestos exposure compared to no asbestos exposure is 10 in both smokers and non-smokers, suggesting an absence of effect modification. However, the risk difference is 45 per 100,000 in the presence of smoking, but only 9 per 100,000 in the absence of smoking. Thus, the risk ratios suggest no effect modification, but the risk differences suggest substantial effect modification. Rothman argues that this ambiguity regarding effect measure modification and statistical interaction makes it important to make a distinction between statistical interaction (which is ambigous) and biological interaction (which is not ambiguous it is either present or absent.) Biological interaction between two causes occurs if the effect of one is dependent on the presence of the other. For example, exposure to the measles virus is a component cause of developing measles, but it is dependent on another factor, i. e. the immune status of the exposed individual. Someone who is immune because of vaccination or having already had measles will not experience any effect from exposure to the measles virus. A discussion of the methods for measuring biological interaction is beyond the scope of this module. Those who are interested should refer to the discussion in Rothmans excellent text. The director of the surgical trauma service at Boston Medical Center suspected that elderly drivers (age 70) had inordinately poor outcomes compared to younger drivers after being in a motor vehicle collision (MVC). His research hypothesis was tested using data from the Boston Medical Center Trauma registry and data from the National Trauma Data Bank. Are there any factors that might confound the association between being al elderly driver and the risk of death after a motor vehicle collision If so, what factors would you consider How would you deal with these potential confounders The figure below summarizes some of the data obtained from the Boston Medical Center Trauma registry. The upper contingency table shows deaths among the 74 elderly drivers hospitalized after an MVC and the 960 younger drivers who had been hospitalized after an MVC. The lower two tables summarize the findings after stratifying based on whether the drivers had the benefit of safety devices (seat belt buckled andor air bag in the vehicle. Do these findings suggest the presence of effect modification Why or why not Stratified by Use of a Safety Restraint: Unrestrained (no seatbelt or air bag): Restrained with Seatbelt, Air Bag, or Both Try to answer these questions on your own. Then proceed to the next page to see the answers. Answer to Final Questions Regarding Death Rates in Elderly Drivers Are there any factors that might confound the association between being al elderly driver and the risk of death after a motor vehicle collision If so, what factors would you consider How would you deal with these potential confounders The figure below summarizes some of the data obtained from the Boston Medical Center Trauma registry. The upper contingency table shows deaths among the 74 elderly drivers hospitalized after an MVC and the 960 younger drivers who h ad been hospitalized after an MVC. The lower two tables summarize the findings after stratifying based on whether the drivers had the benefit of safety devices (seat belt buckled andor air bag in the vehicle. Do these findings suggest the presence of effect modification Why or why not Crude risk ratio 6.75 Stratified by Use of a Safety Restraint: Unrestrained (no seatbelt or air bag): Stratum-specific risk ratio 9.54 Restrained with Seatbelt, Air Bag, or Both Stratum-specific risk ratio 4.90 One can think of a number potential confounding factors such as speed of the two vehicles, type of vehicle (e. g. a small light car versus a sturdy vehicle with good protection, site of impact (drivers side versus passenger side), severity of injuries, general health of the the driver prior to the accident, etc. One could explore confounding by these factors by first performing a series of stratified analyses. One might then use multiple logistic regression to simultaneously adjust for several confounding factors. The risk of death was substantially greater in elderly drivers regardless or restratint use. However, unrestrained elderly drivers had almost a ten-fold increase in death rate compared to younger drivers, whereas restrained elderly drivers had a five fold increase in death rates compared to younger drivers. Therefore the effect of age on risk of death after a car crash was different depending on wether restraints were in use. There is good evidence for effect modification here because the stratum-specific measures of association are substantially different.

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स्वैप ब्याज दर स्वैप नीचे ब्याज ब्याज दर के स्वैप में, पार्टियां ब्याज दर जोखिम के खिलाफ बचाव या अनुमान लगाने के लिए, एक धारणात्मक मूलधन राशि (यह राशि वास्तव में आदान-प्रदान नहीं) के आधार पर नकदी प्रवाह का आदान-प्रदान करती है। उदाहरण के लिए, एबीसी कंपनी ने पांच साल के बॉन्ड के जरिये लंदन इंटरबैंक ऑफ़र रेट (लिबोर) प्लस 1.3 (या 130 आधार अंक) के रूप में परिभाषित एक चर वार्षिक ब्याज दर के साथ 1 लाख जारी किए हैं। लिबोर 1.7 है, इसकी ऐतिहासिक रेंज के लिए कम है, इसलिए एबीसी प्रबंधन ब्याज दर में वृद्धि के बारे में चिंतित है। वे एक अन्य कंपनी, एक्सवाईजेड इंक पाते हैं जो एबीसी को 5 साल के लिए 1 मिलियन के एक काल्पनिक प्रिंसिपल पर लाइबोर प्लस 1.3 की वार्षिक दर देने का इच्छुक है। दूसरे शब्दों में, एक्सवाईजेड एबीसी के ब्याज भुगतान को अपने नवीनतम बांड जारी करने के लिए निधि देगा। विदेशी मुद्रा में, एबीसी पांच साल के लिए 10 लाख के एक मूल्य मूल्य पर एक्सवाईजेड 6 की एक निश्चित वार्षिक दर देता है। एबीसी स्वैप से लाभ अगर दर अगले पांच वर्षों में काफी वृद्धि हुई है XYZ लाभ यदि दर गिरते हैं, फ्लैट रहें या केवल धीरे-धीरे बढ़ो। इस ब्याज दर के स्वैप के लिए नीचे दो परिदृश्य हैं: 1) LIBOR प्रति वर्ष 0.75 बढ़ जाता है, और 2) LIBOR प्रति वर्ष 2 बढ़ जाता है। यदि लीबोर 0.75 प्रति वर्ष बढ़ता है, तो कंपनी एबीसी की कुल ब्याज भुगतान पांच वर्ष की अवधि के 225,000 से अधिक है: दूसरे शब्दों में, 150,000 एबीसी से 75,000 अधिक का भुगतान होगा यदि लिबोर सपाट रहेगा: एबीसी 300,000 XYZ भुगतान करता है: और बदले में 225,000 प्राप्त करता है (एबीसी बांड भुगतानकर्ताओं के लिए उसी के रूप में) स्वैप पर एबीसी का शुद्ध घाटा 75,000 रुपये पर आ गया है। दूसरे परिदृश्य में, LIBOR 2 साल से बढ़ जाता है। यह एबीसी के कुल ब्याज भुगतान को 350,000 XYZ तक बांड धारकों को लाता है, यह राशि एबीसी को देता है, और एबीसी बदले में 300,000 XYZ भुगतान करता है। स्वैप पर एबीसी का शुद्ध लाभ 50,000 है अधिकतर मामलों में से नोट्स दो पार्टियां एक बैंक या अन्य मध्यस्थ के जरिये काम करती हैं, जो स्वैप का कटौती कर सकती हैं। चाहे वह दो संस्थाओं को ब्याज दर के स्वैप में प्रवेश करने के लिए फायदेमंद हो, चाहे तय या फ्लोटिंग दर ऋण बाजारों में उनके तुलनात्मक लाभ पर निर्भर करता है। अन्य स्वैप स्वैप में विमर्श किए गए उपकरणों को ब्याज भुगतान नहीं करना पड़ता है। विदेशी स्वैप समझौतों की अनगिनत किस्में मौजूद हैं, लेकिन अपेक्षाकृत आम व्यवस्था में वस्तु स्वैप, मुद्रा विनिमय, ऋण स्वैप और कुल वापसी स्वैप शामिल हैं। कमोडिटी स्वैप में फ्लोटिंग कमोडिटी मूल्य का आदान-प्रदान शामिल होता है, जैसे ब्रेंट क्रूड स्पॉट प्राइस। एक समझौते पर अवधि के लिए निर्धारित मूल्य के लिए जैसा कि इस उदाहरण से पता चलता है, कमोडिटी स्वैप सबसे आम तौर पर कच्चे तेल को शामिल करते हैं। मुद्रा स्वैप में पार्टियां विभिन्न मुद्राओं में ब्याज और ऋण पर प्रमुख भुगतान का प्रतिनिधित्व करती हैं। ब्याज दर के स्वैप के विपरीत, प्रिंसिपल एक मौलिक राशि नहीं है, लेकिन ब्याज दायित्वों के साथ आदान-प्रदान किया जाता है। मुद्रा आदान-प्रदान देशों के बीच हो सकते हैं: चीन ने अर्जेंटीना के साथ एक स्वैप में प्रवेश किया है, बाद में अपने विदेशी भंडार को स्थिर करने में मदद करता है और कई अन्य देश एक ऋण-इक्विटी स्वैप में सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाले कंपनी के मामले में इक्विटी के लिए ऋण का आदान-प्रदान शामिल होता है, इसका अर्थ शेयरों के लिए बांड होता है। यह कंपनियों के लिए अपने ऋण पुनर्वित्त के लिए एक तरीका है। कुल वापसी स्वैप कुल वापसी स्वैप में एक परिसंपत्ति से कुल रिटर्न एक निश्चित ब्याज दर के लिए विमर्श किया जाता है यह पार्टी को अंतर्निहित असेटा स्टॉक या किसी इंडेक्स के लिए निर्धारित दर जोखिम का भुगतान करता है, उदाहरण के लिए इसे पकड़ने के लिए पूंजी व्यय करने के लिए बिना। विदेशी मुद्रा स्वैप्स की मूल बातें अपडेट की गई: अप्रैल 20, 2018 9: 41 पूर्वाह्न विदेशी मुद्रा बाजार में। एक विदेशी मुद्रा स्वैप एक दो-भाग या दो-पैक्ड मुद्रा लेनदेन है जिसे विदेशी मुद्रा स्थिति के लिए दूसरी तारीख में मूल्य की तारीख में बदलाव या स्वैप करने के लिए उपयोग किया जाता है, और भविष्य में अक्सर आगे बढ़ता जाता है। मुद्रा स्वैप के संक्षिप्त विवरण पढ़ें। साथ ही, विदेशी मुद्रा स्वैप शब्द विदेशी मुद्रा स्वैप लेनदेन के मूल्य निर्धारण के दौरान फॉरेन विनिमय दर प्राप्त करने के लिए व्यापारियों को प्रारंभिक मूल्य दिनांक विनिमय दर, अक्सर मौके की दर से जोड़ या घटाते हैं, जो पीप या स्वैप अंक की मात्रा का उल्लेख कर सकते हैं। एक विदेशी मुद्रा स्वैप लेनदेन कैसे कार्य करता है विदेशी मुद्रा स्वैप लेनदेन के पहले चरण में, किसी मुद्रा की एक विशेष मात्रा को प्रारंभिक तिथि पर किसी सहमति पर दर पर खरीदा या किसी अन्य मुद्रा की तुलना में बेची जाती है। इसे अक्सर निकट तारीख कहा जाता है क्योंकि यह आम तौर पर वर्तमान तिथि से संबंधित आने वाली पहली तारीख होती है। दूसरे चरण में, उसी मुद्रा की एक ही मात्रा में एक साथ एक दूसरे मूल्य की दूसरी तारीख की दर पर सहमति व्यक्त की जाती है, जिसे अक्सर दूसरी तारीख में दूसरी मुद्रा बनाकर खरीदा या खरीदा जाता है, जिसे अक्सर दूर तक कहा जाता है। यह विदेशी मुद्रा स्वैप सौदा प्रचलित स्पॉट रेट से (या बहुत कम) नेट एक्सपोजर में प्रभावी रूप से परिणाम करता है, चूंकि पहला लेप स्पॉट मार्केट जोखिम को खोलता है, स्वैप का दूसरा चरण तुरंत इसे बंद कर देता है विदेशी मुद्रा स्वैप अंक और कैरिज की लागत एक विशेष मूल्य की तारीख के लिए विदेशी मुद्रा स्वैप अंक गणितीय रूप से निर्धारित किया जाएगा, जब आप एक मुद्रा को उधार देते हैं और मौसमी तिथि से लेकर समय की अवधि तक मूल्य की तारीख तक दूसरे को उधार लेते हैं। कभी-कभी इसे ले जाने या बस ले जाने की लागत को कहा जाता है और स्पॉट रेट से जोड़ा या घटाया जाने के लिए मुद्रा पिप्स में परिवर्तित किया जाएगा। ले जाने से पहले की तारीख तक स्पॉट से लेकर दिनों की संख्या से आगे की तारीख तक गणना की जा सकती है, साथ ही आगे की वैल्यू डेट के लिए दो मुद्राओं के लिए मौजूदा अंतरबैंक जमा दरों। आम तौर पर, जो पक्ष उच्च ब्याज दर मुद्रा को अग्रेषित करता है और जो उच्च ब्याज दर मुद्रा को आगे खरीदता है, उस पार्टी के लिए नकारार्थक पक्ष ले जाएगा। फ़ॉरेक्स स्वॉप का इस्तेमाल क्यों किया जाता है एक विदेशी मुद्रा स्वैप अक्सर इस्तेमाल किया जाता है जब एक व्यापारी या हेडर को मौजूदा खुला विदेशी मुद्रा स्थिति को भविष्य की तारीख को आगे बढ़ाने की जरूरत होती है ताकि अनुबंध पर आवश्यक डिलीवरी से बचने या देरी हो। फिर भी, एक विदेशी मुद्रा स्वैप भी डिलीवरी की तारीख को करीब लाने के लिए नियोजित किया जा सकता है। उदाहरण के तौर पर, विदेशी मुद्रा व्यापारियों अक्सर रोलओवर को निष्पादित करते हैं, और अधिक तकनीकी रूप से टोंनेक्स एक्सप्लंस के रूप में जाना जाता है, जो मौजूदा स्थान मूल्य दिनांक के लिए पहले एक स्थान में दर्ज किया गया मौके की तारीख का मूल्य बढ़ाता है कुछ रिटेल फॉरेक्स ब्रोकर्स (विश्वसनीय ब्रोकरों की शीर्ष सूची) ये रोलओवर अपने क्लाइंट के लिए स्वचालित रूप से 5 बजे ईएसटी के बाद खुले स्थानों पर प्रदर्शित करेंगे। दूसरी ओर, एक निगम हेजिंग प्रयोजनों के लिए विदेशी मुद्रा स्वैप का उपयोग करना चाह सकता है यदि उन्हें पता चला कि एक नकदी प्रवाह की प्रत्याशित प्राप्ति, जो पहले से एक स्पष्ट अनुबंध के साथ सुरक्षित हो चुकी थी, वास्तव में एक अतिरिक्त महीने के लिए देरी हो रही थी। इस मामले में, वे एक महीने से केवल अपने मौजूदा अग्रेषित अनुबंध के हेज को रोल कर सकते थे। वे यह ऐसा विदेशी मुद्रा स्वैप करने के लिए सहमति देकर करेंगे, जिसमें उन्होंने मौजूदा निकट तारीख अनुबंध को बंद कर दिया और फिर एक महीने आगे एक वांछित तिथि के लिए एक नया खोल दिया। जोखिम वक्तव्य: मार्जिन पर ट्रेडिंग फॉरेन एक्सचेंज जोखिम का उच्च स्तर रखता है और सभी निवेशकों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। संभावना यह है कि आप अपनी प्रारंभिक जमा से अधिक खो सकते हैं उत्तोलन का उच्च स्तर आपके और साथ ही आपके लिए काम कर सकता है।

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मेल एमआईटी ट्रेडिडेन फ्रॉम डेनडेलस्टैग आईएमयूयूएसडी, जीबीपीयूएसडी, डीएएडीए, डेवो जोन्स। Whrend des Tages informiere ICH Sie im LIVE-TRADINGROOM और भी ई-मेल बेर के माध्यम से व्यापारिक व्यापार EURUSD और GBPUSD फर्म, डेएक्स, डेव जोन्स के माध्यम से। एमआईटी आईहरर कोफ्ब्विक्लुंग बेई पेपैल अक्ज़प्टीएरेन सिई मीन एजीबीएस, यहां पर यह पता चला है: बैंक द्वारा बेचे गए थे। ब्टाट नटजेन सिए हिएरफ फॉलगेंडेन लिंक। वर्बसेन औस सीआईई आईएएचआर ट्रेडिंग एमआईटी मीनिन टीजीएलआईईईएन ट्रेडिंग-आईडेन आईसीईटी अट्रस्टेज़ बिजेट्स सेट 2018 ट्रेडर्स एंडफॉर्फर बीआई आईहर्म ट्रेड ट्रेडिंग। डेबी युद्ध के लिए मीलचिंग मोनैट फ्रॉम मोनाट एमआईटी ईनर पॉज़िटिविंग परफॉर्मेंस ज़ू ट्रेडेन। बेई डेन ट्रेडिंग-सिग्नलियन सेह ब्रंसेंग्लिच ज़्विसन 8:30 बजे 9:30 बजे और ई-मेल के जरिए दिन-ट्रेडिंग-सिग्नल फ्रैंक EURUSD, GBPUSD, DAX, DOW JONES। लाइव-ट्रेंडिंग Wenn sie sich fr die Signale एमआईटी Live-Tradingroom का उपयोग कर रहा है, मुझे लॉग-इन लॉग इन करने के लिए लाइव-ट्रेडिंग रूम में लॉग इन करना होगा। डर लॉग इन आईटीएएनजी और ईनफ़ाच और कंडन के जरिए कंप्यूटर ड्रेजफ़्रर्ट वर्डेन सिए ब्राचेंन केन अतिरिक्त सॉफ्टवेयर dafr I LIVE-TRADINGROOM werden Sie ber mgliche Trading-Gelegenheiten auf dem Laufenden gehalten। ट्रेडिंग-आइडियान एहल्टेंस सिए डैबी औच एल्स ई-मेल ज़ुगेस्टेल इस तरह से, वान सिच एआईएन ट्रेड लॉयन नेन, वॉन एंड स्टॉप-लॉस प्लस प्लैजियर्ट वर्ट एंड व्हा ओ डर टेक-प्रॉफिट लेन्ज टाइन। ज़ास्टज़्लिच वार्ड डेर-ट्रेडिंग-क्लाउड मेरनर ट्रेडिंग-सॉफ्टवेयर फॉरेन-पायलट प्लस सहायता डीआईएसई सॉफ्टवेयर ने कहा कि सीई कुफ्लिच एवरबेन दमट रहना सिए मर मग्लाचैकेट, 24 स्टंडेन एट टैग ज़ू ट्रेंडेन, डे सिए ऑल एंट्रीज डेस फॉरेक्स-पायलट इहॉलटैन। किसी भी तरह से, मौद्रिक मज़दूरों की तलाश में, व्यापारिक व्यापार के क्षेत्र में, बेई डेन प्रोफाइ-सिग्नलेन हावेन सिओ सोगर 24 स्टंडेन लाइव-ज़ुगांग ज़ूम चार्ट डेस-पाइलॉट एंड सीईएन, ये एक गेरेड वेटर थे जो कि फ्रॉम कोटो ट्रेड्स को निजी करती हैं। क्लिन सीईईयूयूएफ दास बिली यूएम ईईईई कुर्ज-वोर्स्टेलुंग डेर ट्रेडिंग-सिग्नल यूएनडीएम लाइव-ट्रेडिंग्रोम ज़ू सेन वीरसुमेन सिए केनन ट्रेड मिट मीनम ईमेल-सर्विसेज मिट ट्रांस ट्रेडिंग-सिग्नेलें वर्ममेन सिए केनन ट्रेड मेहर, डेन एलएलई ट्रेड्स वर्डेन ऑच एएलएस ई-मेल सिक्वेट्स मरो वीइटरलेटुंग इरफॉल्ग्ट सेकंडेंसchnell तो बलिबेन सिए मैं पल्स डेस मार्कट्स Kommen auch में रहते हैं-व्यापार और अंत में व्यापार के लिए जीई-ट्रेडों और ट्रेडर्स मीनार automatischen Handels - सॉफ्टवेयर विदेशी मुद्रा-पायलट प्लस। Buchen Sie hierzu entweder die nachfolgenden PROFI-SIGNALE अन्य ट्रेडिंग-सिग्नल एमआईटी डेम लाइफ-ट्रेडिंग-रूम प्रविष्टियां यूएन समाचार एओएफ IHR स्मार्टफ़ोन Wenn Sie gerade nicht in Live-Tradingroom विद्यालय में, हमारे ग्राहकों के लिए हमारे ग्राहकों के साथ संपर्क में आने के लिए, ई मेल से समाचार प्राप्त करने के लिए यहां क्लिक करें और इन्हें आपके खाते में खरीदारी करें। Ihr Mobiltelefon (आईफोन, स्मार्टफ़ोन, आदि) umleiten तो इस तरह के सभी ट्रेडर्स एंड मैल्डेनडेन सूचनार्थों के लिए सबसे अच्छा विकल्प हैं। VIELEN डैकर एफआर आईएचआर फीडबैक व्यापारी-मीनुनेन यू डेन ट्रेडिंग-सिग्नेन यूएन डीईएम लाइव-ट्रेडिंग्रोम 8220 हेलो हेर्र ईबनेर, इश बेझिहे इच नन सेट एट्स मेहर एल्स 3 मोनटेन इहरे सिग्नल फ्रैंक डेएक्स एंड डॉव-जोन्स एंड कान नूर साजेन, अनब्लबल, जेनिएल मर Trefferquote। जेनियल आइच मर इइन्फेचिट, ऐन्स्टिइगस्पंक, स्टॉप-लॉस, टेक-प्रॉफिट, फर्टिग, एन्फैकर गेस्ट्स नन वर्कलेच निक्ट मेहर। स्टीफिज जे एनक हुफिगकेत डेर सिग्लाल 3, 5 ओन नच मेहर्मल्स एन एंड होल इयर इनरर्ट क्रज डचस्निट्लिच झ्विस्केन 15 अंड 35 पंक हाई में मरने के लिए 3 मोनटेन मेहर शालीन एल्स मर लेटे गए 3 जहर ज़ूसेममेन, डेनके एंड विक्टर तो हेर इब्नर लीबे ग्र्स्से औस डर्व श्विज़, कर्ट यू 8221 8220 हेलो हेरब इब्नेर, इट नटज इह्रे सिसाल नन सेट डेम 22.0 9.2018 एंड मिस इइन्फैच लॉसवेरडेन 8220 आईआईबीएफ़ बीएजीईईस्टेरेट ट्रेडिंग मल्टि जेटजट सोविएल स्पेश एंड डेव गइनेन स्टेमिम्स आइच, इन सभी एट्स इट्स इन इट रिसीको अंगेपेस्ट बिन नोच ऐन क्लेनर अंन्फेस एंड दस कोनो इस्ट ऑट नोच एटवास क्लेनर, एबर इचि मैच बिस् देटो जेडेन टॅग ग्विनेन, मैट एट्स वेरर, मैथ क्लेनर एंड डेस कोटो डब्लूएसएसटी। विएलेन विएलेन डैंक फ्रेंसेन सपोर्ट एंड इची वैनसे मीर दास इचि सिए मेल लाइव सीन कांं 8221 स्टेफ़ान एम। मेर्सबर्ग हॉल हेर्र एब्नर, 8230 भी एल्स एर्स्टस एमकेटी इच् इहन सगेन, दस सिए हाइने एनीन सुपर जॉब मैकेन दास इस्त जा वन्सिन विई सिए डू इट वर्सनसेन knnen Einfach जनरेशन Ich hatte seit gestern schon 1000.00 Franken gewonnen, Dank Ihnen Ich kann myvorragend mit Ihren Signalen arbeiten। Schade nur, dass ich etwa 18 Monate gebraucht अब आप के बारे में पता कर सकते हैं। Ich freue mich bereits, Sie persnlich beim Seminar kennenzulernen। एंडीस एम-जे। लीपज़िग इह्रे सिग्नल सिंड हेरासुरेगेंड औस डेर शार डर एन्बिएटर डोरिस के। मॉन्चेन मीट डेनेन सिग्नालेन कॉमेई इचि सेहर गट ज़्यूरचट, इरिक एरीज़िले ज़ूमइंडेस्ट एनहरेंड डीन परफॉर्मेंस डाइट्रीच डी। बर्लिन लाइव-ट्रेडेन्शोरफार्मेंस मीन ज्यूल्स एक्ट्यूलेस्ट्स फॉरेनफॉर्निस एसएआई अची अनर डेर रूबिक एकटेलेस। कारोबार-प्रदर्शन 2018 जनवरी: EURUSD, GBPUSD, डो: 1265 पिप्स, डीएएएस 927 पंक, लाइव-ट्रेडिंग 14 9 9 पिप्स फरवरी: EURUSD, GBPUSD, डाउ 1070 पिप्स, डीएए 675 पन्के, लाइव-ट्रेडिंग 422 पिप्स श्रीज: EURUSD, GBPUSD, डॉव 903 पिप्स, डीएएक्स 734 पंक, लाइव-ट्रेडिंग 687 पिप्स अप्रैल: EURUSD, GBPUSD, डो 470 पिप्स, डीएएक्स 564 पंक, लाइव-ट्रेडिंग 1634 पिप्स माई: EURUSD, GBPUSD, डॉव 429 पिप्स, डीएए 375 पन्के, लाइव-ट्रेडिंग 850 पिप्स जूनियर: EURUSD, GBPUSD, डाउ 765 पिप्स, डीएएक्स 47 पन्के, लाइव-ट्रेडिंग 815 पिप्स जूलि: EURUSD, GBPUSD, डॉव 428 पिप्स, डीएए 400 400 रुपये, लाइव-ट्रेडिंग 849 पिप्स अगस्त: EURUSD, GBPUSD, डो 372 पिप्स, डीएएएस 303 पंकटे, लाइव-ट्रेडिंग 885 पिप्स सितंबर: EURUSD, GBPUSD, डॉव 621 पिप्स, डीएएएस 439 पंकटे, लाइव-ट्रेडिंग 1294 पिप्स अक्टूबर: EURUSD, GBPUSD, डो 915 पिप्स, डीएएक्स 374 पन्के, लाइव-ट्रेडिंग 519 पिप्स नवंबर: EURUSD, GBPUSD , डॉव 658 पिप्स, डैक्स 479 पंक, लाइव-ट्रेडिंग 710 पिप्स दिसंबर: EURUSD, GBPUSD, डो 392 पिप्स, डीएए 237 अंक, लाइव-ट्रेडिंग 601 पिप्स कारोबार-प्रदर्शन 2018 जनवरी: EURUSD, GBPUSD: 604 पिप्स, डीएसीएस 560 पंक, लाइव-ट्रेडिंग 884 पिप्स फरवरी: EURUSD, GBPUSD: 751 पिप्स, डीएएएस 494 पंक, लाइव-ट्रेडिंग: 1415 पिप्स मिर्ज: EURUSD, GBPUSD: 1332 पिप्स, डीएएडी: 923 पन्के, लाइव-ट्रेडिंग: 1 9 53 पिप्स अप्रैल: EURUSD, GBPUSD: 1146 पिप्स, डीएएक्स: 1016 पन्ने, लाइव-ट्रेडिंग: 2434 पिप्स माई: EURUSD, GBPUSD: 518 पिप्स, डीएएडी: 663 पन्ने, लाइव-ट्रेडिंग: 1280 पिप्स जूनियर: EURUSD, GBPUSD: 726 पिप्स, डेएक्स: 943 पन्के, लाइव-ट्रेडिंग: 1322 पिप्स जूलि: EURUSD, GBPUSD: 947 पिप्स, डीएएडी: 711 पंक, लाइव-ट्रेडिंग: 1158 पिप्स अगस्त: EURUSD, GBPUSD: 753 पिप्स, डीएएडी: 842 पन्के, लाइव-ट्रेडिंग: 1237 पिप्स सितंबर: EURUSD, GBPUSD: 1324 पिप्स, डीएएक्स: 923 पंक, लाइव-ट्रेडिंग: 1783 पिप्स अक्टूबर: EURUSD, GBPUSD: 795 पिप्स, डीएएडी: 846 पन्के, लाइव-ट्रेडिंग: 967 पिप्स नवंबर: EURUSD, GBPUSD: 555 पिप्स, डैक्स: 651 पंक, लाइव-ट्रेडिंग: 971 पिप्स वर्ष: EURUSD, GBPUSD: 722 पिप्स, डीएएसीए: 440 पन्ने, लाइव-ट्रेडिंग: 669 पिप्स, लन्गफ्रिस्ट-सिग्नेबल एफआर डेविसेंस, डेएक्स, एल, गोल्ड, सिल्बर औफग्रेन्ड डर प्रदर्शन मीनर ट्रेडिंग - सिग्नल फ्र्रे डेट्रैडिंग बोएट आईसी जेटज़ट ऑच लैंगफ्रिस्ट-सिग्लाल ए डायजेस सिग्नेले सिंड व्हार्ट एल्म डैन ऑन्ट्रेसिन्ट, वेन सिए ज़ेड। बी। बिरफस्टटिग सिंड एंड निक्ट सोविएली जैइट ज़ू थ्रेडेन हावेन बेम लैंगफ्रिस्ट-ट्रेडिंग हेडल्ट ईएसआईसीआईएनआईआईएनएएनटीपीएएनटीएर्स ट्रेडिंग, डॉट्स एनआईसीटीएक्ट्स इन व्हाट ओडर मोनाट जीबेंट के लिए। डेफोर सिंड डेडियस ट्रेडर्स अबर ट्रेडेरक्वाट वर्बन्डन ​​के लिए अपने व्यापार के बारे में बताता है। एसआई जोखिम वाले जेडबी 1-3 प्रो ट्रेड एंड गुनेन इम गेजेनगग 1.5-5 एर्जियलेन मीन लन्गफ्रिस्ट-सिग्नेलेबल फ्रॉम यूरोयूएसडी जीबीपीयूएसडी डेएक्स गोल्ड सिल्बर एल व्हाईटेरे व्हार्ंगस्पेयर ओडर रोस्टोफेफ गेर्न एफ एनफ्राएज एंड एफ़फ़्रिस। 1 मोनाट फ्र यूरो 2 9 8, 3 मनेट फ्र यूरो 818, 6 मोनट फ्र यूरो यूरो 1288, 12 मनेट फ्र यूरो 1 9 88, रशीकोओअफ्लैंग उंड हेफ़्ग्सस्यूस्च्लुस जेडविडे आर्ट वॉन ट्रेडिंग (विदेशी मुद्रा, अक्वियन, फ्यूचर्स,) हम एक रिशीको औफ, एक बिस ज़ुम का स्वागत करते हैं कुलसुललास्ट इहर्स एजिंग्स कैपिटलज रीसीन कन्ने बिट्ट सेन सिए सिच डार्बर्स बीस वेट्स हमारे ग्राहकों के साथ व्यापार शुरू करने के लिए, हम एक व्यापार शुरू करने के बारे में सोच रहे हैं। Hohen Gewinnchancen स्टीन बहुत सारे verlustraten entgegen। इह्र ट्रेडिंग नूर कपिटाल के अनुसार, सिए ज़ूरी टाग्लिन लेबेन्सेफ्रुंग निक्ट बेंटिगेन का स्वागत किया। फ्रेरे ट्रेडिंग-एर्जबनीस सिंड केइन गारेंटी फ्रैं इनि शॉफ्टिज़ ट्रेडिंग-एंटविकलंग। बेजिएहट सिच में भी काम करते हैं। ट्रेडेंग-सिग्नेल्स में मेरा कोचिंग, मीन स्ट्रेंटेन्सियन, स्केलुंग्सनटालेगेन, डेरफ़ेक्स-पाइलट और एंड्रॉन वेरफ़ेंटीलीचुंगन स्टेलन लिडिग्लिच सूचना और यहां पर एंगबोट एक सिए, केरफ़ ओडर वर्कॉफ के साथ काम कर रहे हैं। मीन कोचिंग एंड डेर-ट्रेडिंग-स्ट्रीट केन फिननज़ील बेरटंग डार। Bitte suchen सिए फ्रेंड्स फ्रैंचंडे फाइनेंज़ील बेरटुंगन मर एंटरपेचेंडेन बैंक - 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