এটি প্রায়শই বলা হয়েছে যে ক্রমশক্তি পরীক্ষার কোনও অনুমান নেই, তবে এটি অবশ্যই সত্য নয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমার নমুনাগুলি কোনওভাবে পরস্পর সম্পর্কিত হয় তবে আমি কল্পনা করতে পারি যে তাদের লেবেলগুলিকে অনুমতি দেওয়া সঠিক কাজটি হবে না। কেবলমাত্র ভাবেন যে আমি এই সমস্যাটি সম্পর্কে উইকিপিডিয়া থেকে এই বাক্যটি পেয়েছি: "একটি ক্রমশক্তি পরীক্ষার পিছনে একটি গুরুত্বপূর্ণ অনুমান হ'ল পর্যালোচনাগুলি নাল অনুমানের অধীনে বিনিময়যোগ্য হয়।" যা আমি বুঝতে পারি না।
অনুমানের পরীক্ষার অনুমানগুলি কী কী? এবং এই অনুমানগুলি কীভাবে বিভিন্ন সম্ভাব্য ক্রমশক্তি স্কিমের সাথে যুক্ত?
4
(+1) উইকিপিডিয়া উদ্ধৃতিটি যদিও সঠিক, তবে এটি মজার একটি কারণ, আপনি যখন (অস্পষ্ট) প্রযুক্তিগত বিভক্তির মধ্য দিয়ে পৌঁছান তখন এটি আপনাকে নেমে আসে বলে ঠিক মনে করে যে পর্যবেক্ষণগুলি আপনি অনুমান করতে পারছেন ঠিক সেই পর্যবেক্ষণকে অনুমতি দেওয়া উচিত।
—
হোবার
উত্তর দেওয়ার পক্ষে জটিল, যেহেতু অনেকগুলি পৃথক ক্রিয়াকলাপ পরীক্ষা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, কে-নমুনা তুলনা করার জন্য, গ্রুপগুলির মধ্যে ভিন্ন ভিন্নতা বিনিময়যোগ্যতা অনুমানকে লঙ্ঘন করবে।
—
মাইকেল এম
(+1) রুবিনের ভিত্তিতে (২০১৫) "পরিসংখ্যানগুলির জন্য কার্যকারণ অনুভূতি", যখন লেবেল (বা চিকিত্সা) সম্ভাব্য ফলাফলগুলি থেকে পৃথক, তখন আপনি অনুমতিপত্র পরীক্ষাটি ব্যবহার করতে পারেন log যুক্তি প্রতিটি বিষয়ের জন্য, এটির দুটি সম্ভাব্য ফলাফল রয়েছে A এবং B লেবেলের অধীনে এগুলি স্থির করা হয়েছে। লেবেল অ্যাসাইনমেন্ট পদ্ধতিটি এলোমেলো এবং যদি এটি সম্ভাব্য ফলাফল থেকে পৃথক হয়, তবে আপনি এই লেবেল বরাদ্দকরণ পদ্ধতিটি এন বার সম্পাদন করার কথা ভাবতে পারেন, এন হ'ল লেবেলের ক্রমান্বয়ে মোট সংখ্যা, তারপরে আপনি পরিসংখ্যানের বিতরণ পেতে পারেন যত্ন করা. তারপরে আপনি পর্যবেক্ষণের পরিমাণের পরিমাণটি পরীক্ষা করুন
—
কেভিনকিম