ফলাফলগুলিকে "অত্যন্ত তাৎপর্যপূর্ণ" বলে উল্লেখ করা কি ভুল?

পরিসংখ্যানবিদরা কেন আমাদের ফলাফলগুলিকে " অত্যন্ত তাৎপর্যপূর্ণ" হিসাবে উল্লেখ করা থেকে নিরুৎসাহিত করবেন যখন ভ্যালু প্রচলিত লেভেলের ? $p$ $\alpha$ $0.05$

টাইপ আই ত্রুটি না হওয়ার 99.9% সম্ভাবনা ( ) এর ফলাফলের উপর নির্ভর করা কি সত্যই ভুল, যেটি কেবল আপনাকে 99% ( ) এ সুযোগ দেয় ? $p=0.001$ $p=0.01$

— z8080
সূত্র

@ গুং এর উত্তরটি এখানে পড়তে পারা যায় । কিছুদিন: "উল্লেখযোগ্য বনাম উল্লেখযোগ্য না" বা সিদ্ধান্তের জন্য "প্রত্যাখ্যান নাল হাইপোথিসিস বনাম নাল হাইপোথিসিস প্রত্যাখ্যান না" এটি শুধুমাত্র গুরুত্বপূর্ণ কিনা

p

$p$ -value আপনার নিচে

α

$\alpha$ যা আপনি সেট করার আগে স্টাডি (Neyman & পিয়ারসন) । অন্যদিকে, আপনি

p

$p$ মূল্যটিকে নাল অনুমানের বিরুদ্ধে প্রমাণের অবিচ্ছিন্ন ব্যবস্থা হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন যার কোনও "কাট অফ" নেই (ফিশার)।

— COOLSerdash

আপনি পি-মান (P-মান সম্পর্কে একটি গুরুতর ভুল ধারণা আছে প্রদর্শিত হয় না ত্রুটি সম্ভাব্যতা) যে, যদি সংশোধন, সাহায্য করতে পারে আপনি বুঝতে কেন তুমি স্ট্যাটিসটিসিয়ান থেকে কিছু জিনিস শুনতে পারে।

— ছেলে

আমি স্বীকার করি যে আমি মাঝে মাঝে "অত্যন্ত তাৎপর্যপূর্ণ" এর মত বাক্যাংশ ব্যবহার করি। প্রতিবেদনে অন্য কোথাও প্রাথমিক ফলাফলগুলির একাধিক পরীক্ষার জন্য সামঞ্জস্য করতে হতে পারে, যেখানে "অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ" আরও প্রযুক্তিগত অর্থ অর্জন করে "একাধিক তুলনার জন্য উপযুক্ত সামঞ্জস্য হওয়ার পরেও তাৎপর্যপূর্ণ থেকে যায়।" এমনকি যখন সকল পাঠকের উপযুক্ত একমত

ব্যবহার করবেন (একাধিক স্টেকহোল্ডারের দ্বারা ব্যবহৃত বিশ্লেষণ জন্য বিরল), কি "উল্লেখযোগ্য" অনুমানের প্রতিটি পাঠক প্রতিবেদন দিকে তাকিয়ে সামনে মনের মধ্যে ছিল সেট উপর নির্ভর করে কি না।

α

$\alpha$

— হোবার

সমস্ত পরিসংখ্যানবিদ এটি ভুল বলে না। আমি নিজের (শব্দটি বিরল) উপলক্ষে এই শব্দটি ব্যবহার করি - উদাহরণস্বরূপ এই তথ্যটি ব্যবহার করে যে নালগুলি আমি ব্যবহার করছিলাম তার চেয়ে কম তাত্পর্যপূর্ণ স্তরে অপারেশন করা লোকেরা প্রত্যাখ্যান করতে পারত তবে এর সাথে আরও অর্থ সংযুক্ত না করা গুরুত্বপূর্ণ এটা আছে চেয়ে। আমি কেবল বলতে পারি যে একজনকে অবশ্যই সতর্কতা অবলম্বন করতে হবে - কখনও কখনও এটির প্রচুর পরিমাণে - যখন এইরকম বাক্যাংশটির অর্থ ব্যাখ্যা করা হয় তবে এটি বিশেষত ভুল হওয়া থেকে । এখানে কিছু পয়েন্ট প্রাসঙ্গিক হবে।

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

(সিটিডি) ... তুলনা করে, আমি মনে করি যে আরও বড় উদ্বেগ হ'ল হাইপোথিসিস টেস্ট ব্যবহার করা লোকেরা যা তাদের আগ্রহের প্রশ্নের সহজ উত্তর দেয় না (যা আমি মনে করি এটি প্রায়শই ক্ষেত্রে হয়)। তারা যেভাবে খুব ছোট পি-ভ্যালু প্রকাশ করে সেভাবে একটি ছোটখাটো অনুগ্রহের বিষয়ে অতিরিক্ত কৌতূহল না করে সেই সুস্পষ্ট এবং গুরুত্বপূর্ণ ইস্যুতে ফোকাস করা ভাল।

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

উত্তর:

আমি মনে করি যে ফলাফলগুলি "অত্যন্ত তাৎপর্যপূর্ণ" (যদিও হ্যাঁ, এটি কিছুটা opালু) in

এর মানে আপনি একটি অনেক ছোট তাত্পর্য স্তর সেট ছিল , আপনি কি এখনও উল্লেখযোগ্য যেমন ফলাফল বিচার হত। অথবা এবং, equivalently, যদি আপনার পাঠকদের কিছু অনেক ছোট থাকতে মনে, তারপর তারা এখনও আপনার ফলাফল উল্লেখযোগ্য যেমন বিচার করতে পারেন। $\alpha$ $\alpha$

লক্ষ্য করুন তাত্পর্য স্তর , দর্শকের চোখে যেহেতু -value ডেটার একটি সম্পত্তি (কিছু আদেশ সহকারে সঙ্গে) করা হয়। $\alpha$ $p$

দেখে শুধু দেখে হিসাবে একই নয় যদিও উভয় বলা হতে পারে "উল্লেখযোগ্য" আপনার ক্ষেত্র (মান নিয়মাবলী দ্বারা, )। ক্ষুদ্র ভ্যালু মানে শূন্যতার বিরুদ্ধে শক্তিশালী প্রমাণ (যারা ফিশারের অনুমানের পরীক্ষার কাঠামো পছন্দ করেন); এর অর্থ হল যে প্রভাবের আকারের চারপাশের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি বৃহত্তর মার্জিনের সাথে নাল মানকে বাদ দেবে (যারা সি- পছন্দগুলিতে পছন্দ করেন ); এর অর্থ হ'ল শূন্যের উত্তরোত্তর সম্ভাবনা কম হবে (কিছু পূর্বের বায়েশিয়ানদের জন্য); এটি সমস্ত সমতুল্য এবং সহজভাবে বোঝা যাচ্ছে যে অনুসন্ধানগুলি আরও দৃinc়প্রত্যয়ী $p=10^{-10}$ $p=0.04$ $\alpha=0.05$ $p$ $p$ । আরও ছোট পি-মানগুলি কি আরও দৃ ?়প্রত্যয়ী? আরও আলোচনার জন্য।

"অত্যন্ত তাৎপর্যপূর্ণ" শব্দটি সুনির্দিষ্ট নয় এবং এটির প্রয়োজন নেই। এটি একটি বিষয়গত বিশেষজ্ঞের রায়, এটি একটি আশ্চর্যজনকরূপে বড় প্রভাবের আকার পর্যবেক্ষণ এবং এটিকে "বিশাল" (বা সম্ভবত "খুব বড়") বলা হিসাবে সমান। এমনকি বৈজ্ঞানিক লেখায়ও আপনার উপাত্তের গুণগত, বিষয়গত বিবরণ ব্যবহার করার ক্ষেত্রে কোনও ভুল নেই; অবশ্যই প্রদত্ত, যে উদ্দেশ্যগত পরিমাণগত বিশ্লেষণ পাশাপাশি উপস্থাপন করা হয়।

উপরে কিছু দুর্দান্ত মন্তব্যগুলি দেখুন, +1 @ হুবুবার, @ গ্লেন_বি, এবং @ কোলসারড্যাশ।

— অ্যামিবা বলছেন মনিকাকে রিইনস্টেট করুন
সূত্র

একমত।

-value একটি পরিমাণগত সূচক; অতএব এই জাতীয় কথা বলুন, যদিও কিছু প্রসঙ্গের বাইরে অনর্থক কথা বলা হয়েছে, এটি আইপসো অবৈধ নয়, "বিল লম্বা" এবং "ফ্রেড সত্যিই লম্বা" বলা ইংরেজির অবৈধ ব্যবহার। আমাদেরও সংখ্যাগুলি এবং তাদের প্রসঙ্গ ইত্যাদি দেখতে হবে should ইত্যাদি।

এ যারা তীব্র সিদ্ধান্ত নিতে বা তাদের প্রয়োজন অনুযায়ী ঠিক যেভাবে করা দরকার তাদের থামায় না, তবে তাদের পছন্দগুলি নিয়ম করে না don't এই.

P

$P$

P < 0.05

$P < 0.05$

— নিক কক্স

এটি মোটেও ঝাপটা নয়। এটি একটি প্রথাগত সংজ্ঞা হিসাবে ভাল নথিভুক্ত।

— আউল

এটি একটি সাধারণ প্রশ্ন।

একটি অনুরূপ প্রশ্ন হতে পারে "কেন পি <= 0.05 তাত্পর্যপূর্ণ বিবেচিত?" ( http://www.jerrydallal.com/LHSP/p05.htm )

@ মাইকেল-মায়ার উত্তরের একটি অংশ দিয়েছেন: তাত্পর্যটি উত্তরের মাত্র একটি অংশ। পর্যাপ্ত ডেটা সহ, সাধারণত কিছু প্যারামিটারগুলি "উল্লেখযোগ্য" হিসাবে দেখায় (বনফেরনির সংশোধন সন্ধান করুন)। জেনেটিক্সে একাধিক পরীক্ষা-নিরীক্ষা একটি নির্দিষ্ট সমস্যা যেখানে তাত্পর্য সন্ধানকারী বড় অধ্যয়নগুলি সাধারণ এবং পি-মানগুলি হয় <10 ^-8 প্রায়শই প্রয়োজন হয় ( http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2621212/ )।

এছাড়াও, অনেক বিশ্লেষণের একটি বিষয় হ'ল তারা সুবিধাবাদী ছিল এবং পূর্বপরিকল্পিত ছিল না (যেমন "আপনি যদি ডেটাটিকে যথেষ্ট পরিমাণে নির্যাতন করেন তবে প্রকৃতি সর্বদা স্বীকার করে নিতে পারে।" - রোনাল্ড কোয়েস)।

সাধারণত, যদি কোনও বিশ্লেষণ প্রাক পরিকল্পনা করা হয় (পরিসংখ্যানগত শক্তির জন্য পুনরাবৃত্তি-বিশ্লেষণ সংশোধন সহ), এটি তাৎপর্যপূর্ণ হিসাবে বিবেচিত হতে পারে। প্রায়শই, একাধিক ব্যক্তি বা গোষ্ঠী দ্বারা বারবার পরীক্ষা করা নিশ্চিত হয় যে কোনও কিছু কাজ করে (বা না) তা নিশ্চিত করার সর্বোত্তম উপায়। এবং ফলাফলগুলির পুনরাবৃত্তি প্রায়শই তাৎপর্যের জন্য সঠিক পরীক্ষা is

— বিল ডেনি
সূত্র

একটি পরীক্ষা একটি কালো-সাদা সিদ্ধান্তের জন্য একটি সরঞ্জাম, অর্থাত্ এটি 'হ্যাঁ / কোনও সত্যিকারের চিকিত্সার প্রভাব আছে কি?' জাতীয় প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করে। প্রায়শই, বিশেষত যদি ডেটা সেট বড় হয় তবে এ জাতীয় প্রশ্নটি সম্পদের অপচয় হ'ল। 'সত্যিকারের চিকিত্সার প্রভাবটি কত বড়?' এর মতো পরিমাণগত প্রশ্নের উত্তর পাওয়া সম্ভব হলে বাইনারি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা কেন? যা স্পষ্টভাবে হ্যাঁ / কোন প্রশ্নের উত্তর দেয়? সুতরাং উচ্চ নিশ্চিততার সাথে একটি অননুমোদিত হ্যাঁ / কোনও প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার পরিবর্তে, আমরা প্রায়শই আত্মবিশ্বাসের বিরতিগুলি ব্যবহার করার সুপারিশ করি যাতে আরও অনেক তথ্য থাকে।

— মাইকেল এম
সূত্র

+1 যদিও এটি কীভাবে ওপি-র প্রশ্নের উত্তর দেয় তা আপনি আরও স্পষ্ট হতে পারেন (এটি এতটা স্পষ্ট নয়)।

@ ম্যাথিউ: আমি পুরোপুরি একমত

— মাইকেল এম

ধন্যবাদ মাইকেল। তবে আমার ধারণা আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি (যা "ধারাবাহিক স্কেল" উত্তর দেয়) এফেক্ট আকারটি বোঝায়, তাই না? তবুও, অবিচ্ছিন্ন উত্তরের পরিপূরক হিসাবে বাইনারি উত্তরেরও প্রয়োজন নেই, অর্থাত্ এই প্রভাবটি (যার আকার সিআই দ্বারা বর্ণিত) সম্মতিযুক্ত-স্তরের সাথে মিলিত হয় কিনা? অথবা হতে পারে আপনি নিজেই পি-মানটির জন্য সিআইও দিতে পারেন?

— z8080

(ক) "এফেক্ট আকার" সাধারণত চিকিত্সা প্রভাবের একটি মানক সংস্করণ উল্লেখ করে এবং এইভাবে প্রভাবটির থেকে তার চেয়ে কম ব্যাখ্যা করা সহজ। (খ) পি মানগুলির সিআই মাঝে মাঝে সিমুলেশন পি মানগুলির জন্য সিমুলেশন অনিশ্চয়তা প্রকাশ করার জন্য যুক্ত করা হয়। (গ) যদি আপনার স্তরটি 0.05 হয়, তবে প্রায় প্রতিটি পরীক্ষার পরিস্থিতিতে, পরীক্ষা থেকে কালো / সাদা সিদ্ধান্ত সংশ্লিষ্ট 95% সিআই দেখে নেওয়া যেতে পারে।

— মাইকেল এম

(অবিরত) আপনার প্রশ্নটি কোনওভাবেই নীচেরটির সাথে সম্পর্কিত: এটি কি আরও দরকারী যে 99.9999% সিআইও নাল সাথে বেমানান নয় বা সত্যের প্রভাবের জন্য 95% সি'র নীচের সীমানাটিও খুব আশাব্যঞ্জক?

— মাইকেল এম