একটি মনোবিজ্ঞান জার্নাল পি-মান এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তরকে নিষিদ্ধ করেছে; এগুলি ব্যবহার বন্ধ করা কি আসলেই বুদ্ধিমানের কাজ?


73

25 ফেব্রুয়ারী 2015, জার্নিক বেসিক এবং ফলিত সামাজিক মনোবিজ্ঞান একটি ভবিষ্যতে সমস্ত কাগজপত্র থেকে মূল্য এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তর নিষিদ্ধ একটি সম্পাদকীয় জারি ।p

বিশেষত, তারা বলে (ফর্ম্যাটিং এবং জোর আমার):

  • [...] প্রকাশের আগে, লেখকদের এনএইচএসটিপির সমস্ত অনুচ্ছেদগুলি সরিয়ে ফেলতে হবে [নাল অনুমানের তাত্পর্য পরীক্ষার পদ্ধতি] ( ভ্যালু, টি- ভ্যালু, এফ- ভ্যালু, '' উল্লেখযোগ্য '' পার্থক্য বা এর অভাব সম্পর্কে বিবৃতি) , এবং তাই)।ptF

  • এনএইচএসটিপি কীভাবে নাল অনুমানের সম্ভাব্যতা সরবরাহ করতে ব্যর্থ হয় তার সমতুল্য, এটি প্রত্যাখ্যান করার জন্য একটি শক্তিশালী কেস সরবরাহ করা প্রয়োজন, আত্মবিশ্বাসের ব্যবস্থাগুলি সুদের জনসংখ্যার পরামিতি সম্ভবত বর্ণিত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে এই সিদ্ধান্তে দৃ for় ক্ষেত্রে সরবরাহ করে না অন্তর. সুতরাং বিএএসপি থেকে আস্থা অন্তরও নিষিদ্ধ করা হয়েছে।

  • [...] বায়েশিয়ান পদ্ধতি সম্পর্কিত, আমরা কেস-কেস-কেস রায় দেওয়ার অধিকার সংরক্ষণ করি এবং সুতরাং বায়েসিয়ার পদ্ধতিগুলি বিএএসপি থেকে প্রয়োজনীয় বা নিষিদ্ধ নয়।

  • [...] কোন অনুমানমূলক পরিসংখ্যান পদ্ধতি প্রয়োজন? - না [...] তবে, BASP এর সাথে প্রভাব আকারগুলি সহ শক্তিশালী বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানের প্রয়োজন হবে।

pp

p

অথবা @ যাহার এটি রাখার পরামর্শ দিলেন, এই পদ্ধতির কি সাধারণত পরিমাণগত গবেষণার দৃষ্টান্ত হিসাবে পরামর্শ করা উচিত? এবং যদি না, কেন না?

গীত। মনে রাখবেন যে আমার প্রশ্নটি নিষেধাজ্ঞার বিষয়ে নয় ; এটি প্রস্তাবিত পদ্ধতির সম্পর্কে। আমি ঘন ঘন বনাম বায়েশিয়ান অনুমান সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করছি না। সম্পাদকীয় বায়েশিয়ান পদ্ধতি সম্পর্কেও বেশ নেতিবাচক; সুতরাং এটি মূলত পরিসংখ্যান ব্যবহারের বিষয়ে।


অন্যান্য আলোচনা: রেডডিট , গেলম্যান


14
লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলগুলিতে পি-মান এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলির মধ্যে একের সাথে এক ম্যাপিং রয়েছে, সুতরাং আমি পি-ভ্যালুগুলিকে নিষিদ্ধ করার কিন্তু আত্মবিশ্বাসের বিরতি রাখা খুব বেশি অর্থবহ হওয়ার দৃ strong় কারণ দেখছি না। তবে উভয় পি-মান এবং আত্মবিশ্বাসের বিরতি নিষিদ্ধ করা ফলাফলের বর্ণনায় একটি ফাঁক ফেলে দেয় ... আমি অবাক হই যে তারা স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি রিপোর্ট করার অনুমতি দেয় (এটি একই এক থেকে এক ম্যাপিং গোষ্ঠীর আর একটি পরিমাপ হবে)।
রিচার্ড হার্ডি

7
সমস্ত কিছুর অপব্যবহার করা যেতে পারে তাই এই শর্তে স্টাফ নিষিদ্ধ করা ভাল, আশ্চর্যজনক। আমি পি-ভ্যালুগুলির অনুরাগী নই তবে সমস্যাটির কাছে এটি বেশ নিখুঁত দৃষ্টিভঙ্গি হিসাবে মনে হচ্ছে। একটি জিনিস যথাযথ জিনিস ব্যবহার করতে উত্সাহিত করা হচ্ছে, তবে জিনিসগুলি নিষিদ্ধ করা সমস্যার সাথে মোকাবিলা করার উপযুক্ত পদ্ধতির মতো শোনাচ্ছে না ...
টিম

12
ভালো বুদ্ধি. পরিসংখ্যান ব্যবহার করে এই ক্ষেত্রের অবৈজ্ঞানিক প্রকৃতিটি কেবল আড়াল করে।
আকসকল

4
এটি পি মানগুলির অপব্যবহারের জন্য হতাশাকে সম্পূর্ণ উপেক্ষা করার মতো বলে মনে হচ্ছে। আমি সাধারণভাবে পি মানগুলির চেয়ে পি মানগুলির অপব্যবহারের উপর নিষেধাজ্ঞায় অনেক বেশি খুশি হব।
ট্রাইনাডোস্ট্যাট

8
আপনার তালিকায় 4 র্থ আইটেমটি প্রস্তাব দেওয়া তারা করছেন না বিন্দু অনুমান, যা অনুমান হতে পারে, কিন্তু প্রভাব মাপ নিছক যেমন বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান রিপোর্ট প্রয়োজন। (তবুও, সম্পাদকীয়টির কয়েক লাইন নীচে, "আমরা অনেক মনোবিজ্ঞানের গবেষণায় সাধারণের চেয়ে বড় আকারের নমুনা আকারের ব্যবহারকে উত্সাহিত করি, কারণ নমুনার আকার বাড়ার সাথে সাথে বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান ক্রমশ স্থিতিশীল হয়ে ওঠে এবং নমুনা ত্রুটির কোনও সমস্যা কম হয়")। আমি স্থায়িত্ব & স্যাম্পলিং ত্রুটির প্রভাব জন্য পরিমাণজ্ঞাপক অ্যাকাউন্টিং এই ধারণা সেই মহাসংকটের মধ্যে গবেষণার জন্য 2016 সম্পাদকীয় ডাকে সানন্দে)।
Scortchi

উত্তর:


23

ওপি লিঙ্ক করে বর্তমান 2015 এর সম্পাদকীয়টির প্রথম বাক্যটি:

বেসিক এবং ফলিত সামাজিক মনোবিজ্ঞান (BASP) 2014 সম্পাদকীয় * জোর দিয়েছিলেন * যে নাল অনুমানের তাত্পর্য পরীক্ষার পদ্ধতি (এনএইচএসপি) অবৈধ ...

(আমার জোর)

অন্য কথায়, সম্পাদকগুলির জন্য এটি একটি ইতিমধ্যে প্রমাণিত বৈজ্ঞানিক সত্য যে "নাল অনুমানের তাত্পর্য পরীক্ষা করা" অবৈধ, এবং ২০১৪ এর সম্পাদকীয় কেবল তাই জোর দিয়েছিল, যখন বর্তমান ২০১৫ সম্পাদকীয় কেবল এই সত্যটিকে বাস্তবায়ন করে।

এনএইচএসটিপির অপব্যবহার (এমনকি দূষিতভাবেও) প্রকৃতপক্ষে বেশ আলোচিত এবং নথিভুক্ত। এবং এটি মানব ইতিহাসে শোনা যায় না যে "জিনিসগুলি নিষিদ্ধ হয়ে যায়" কারণ এটি পাওয়া গেছে যে সর্বোপরি বলা এবং করার পরেও তাদের ভাল ব্যবহারের চেয়ে বেশি ব্যবহার করা হয়েছিল (তবে আমাদের কী এটি পরিসংখ্যানগতভাবে পরীক্ষা করা উচিত নয়?)। এটি একটি "দ্বিতীয়-সেরা" সমাধান হতে পারে, লাভের পরিবর্তে গড়ে কী পরিমাণ ক্ষতিগ্রস্থ হয়েছে (অনুমানমূলক পরিসংখ্যান) ক্ষতির মুখোমুখি হয়েছে, এবং তাই আমরা ভবিষ্যদ্বাণী করে (অনুমানমূলক পরিসংখ্যান) ক্ষতিগ্রস্থও হব।

কিন্তু উৎসাহ উপরে প্রথম বাক্যের বাক্যে কথন পিছনে প্রকাশ, এই -exactly তাকান, হিসেবে তোলে মৌলবাদী একটি শীতল কেশ হাত যে প্রস্তাব বদলে চুরি করতে থাকে কাটা সিদ্ধান্ত বদলে পদ্ধতির। উপরের উদ্ধৃতিতে (ডিওআই: 10.1080 / 01973533.2014.865505) উল্লিখিত এক বছরের পুরনো সম্পাদকীয় যদি কেউ পড়ে থাকে তবে কেউ দেখতে পাবে যে এটি কেবলমাত্র একজন নতুন সম্পাদক দ্বারা জার্নালের নীতিমালা পুনর্বিবেচনার অংশ।

সম্পাদকীয় স্ক্রোল করে তারা লিখেন

... বিপরীতে, আমরা বিশ্বাস করি যে পি <.05 বারটি পাস করা খুব সহজ এবং কখনও কখনও নিম্ন মানের গবেষণার অজুহাত হিসাবে কাজ করে।

সুতরাং এটি প্রদর্শিত হয় যে তাদের শৃঙ্খলার সাথে সম্পর্কিত তাদের উপসংহারটি হল যে নাল-হাইপোথিসগুলি "খুব ঘন ঘন" প্রত্যাখ্যান করা হয়, এবং তাই কথিত অনুসন্ধানগুলি তাত্পর্যপূর্ণ পরিসংখ্যানিক তাত্পর্য অর্জন করতে পারে। এটি প্রথম বাক্যে "অবৈধ" ডিকুমের মতো একই যুক্তি নয়

সুতরাং, প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য, এটি স্পষ্টতই যে জার্নালের সম্পাদকগণের জন্য, তাদের সিদ্ধান্তটি কেবল বুদ্ধিমান নয়, ইতিমধ্যে বাস্তবায়িত হতে দেরী হয়েছে: তারা মনে করেন যে তারা পরিসংখ্যানের কোন অংশটি ক্ষতিকারক হয়ে গেছে, তা রেখেই তাদের মনে হয় উপকারী অংশ - তারা বিশ্বাস করে বলে মনে হয় না যে এখানে এমন কিছু আছে যা "সমতুল্য" কিছু দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে হবে।

জ্ঞানতাত্ত্বিকভাবে, এটি এমন একটি উদাহরণ যেখানে একটি সামাজিক বিজ্ঞানের পন্ডিতগণ পরিমাণগত পদ্ধতি ব্যবহার করে তার শৃঙ্খলাটিকে আরও উদ্দেশ্যমূলক করার প্রচেষ্টা থেকে আংশিকভাবে পিছিয়ে যান, কারণ তারা সিদ্ধান্তে পৌঁছেছেন (কিভাবে?) যে, শেষ পর্যন্ত , প্রচেষ্টা "ভাল ভাল চেয়ে খারাপ" তৈরি করেছে। আমি বলব যে এটি একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, নীতিগতভাবে এটি হওয়া সম্ভব হয়েছিল এবং এটির জন্য "যুক্তিসঙ্গত সন্দেহের বাইরে" প্রদর্শন করতে এবং আপনার শৃঙ্খলাটিকে সত্যই সহায়তা করার জন্য কয়েক বছরের কাজ প্রয়োজন। তবে প্রকাশিত কেবল একটি বা দুটি সম্পাদকীয় এবং কাগজপত্র সম্ভবত (অনুমানমূলক পরিসংখ্যান) কেবল গৃহযুদ্ধের সূচনা করবে।

২০১৫ এর সম্পাদকীয়ের চূড়ান্ত বাক্যটি পড়ে:

আমরা আশা করি এবং প্রত্যাশা করি যে এনএইচএসটিপি নিষিদ্ধকরণের ফলে লেখককে এনএইচএসটিপি চিন্তাভাবনার স্তূপী কাঠামো থেকে মুক্তি দিয়ে জমা দেওয়া পান্ডুলিপির মান বাড়ানোর ফলস্বরূপ সৃজনশীল চিন্তাভাবনার গুরুত্বপূর্ণ বাধা দূর হবে। কয়েক দশক ধরে এনএইচএসপি মনোবিজ্ঞানের প্রাধান্য পেয়েছে; আমরা আশা করি যে প্রথম এনএইচএসটিপি নিষেধাজ্ঞার প্রবর্তন করে, আমরা দেখিয়েছি যে মনোবিজ্ঞানের NHSTP এর ক্রাচ দরকার নেই, এবং অন্যান্য জার্নালগুলিও তার অনুসরণ করে।


5
হ্যাঁ ... এই সাইটে জিহ্ব-ইন-গাল বা বিদ্রূপমূলক জবাবগুলি লেখার সময় আমাদের সতর্কতা অবলম্বন করতে হবে: এগুলি (সম্পূর্ণ) ভুল বোঝাবুঝি হতে পারে!
শুক্র

4
@ naught101 ... এটি খুব কূটনৈতিক হতে পারে না। লক্ষ্য করুন যে এনএইচএসটিপিকে যেভাবে নিন্দা করা হয়েছে, এটি মনোবিজ্ঞানীদের নিজেরাই বাঁচায় যে তারা এই সমস্ত দশক এটি ব্যবহার করেছে। যদি আপনার প্রস্তাব মতো লেখা থাকে তবে এটি অনেক বেশি বিজ্ঞানী হিসাবে তাদের সহকর্মীদের উপর সরাসরি আক্রমণ করার মতো দেখায়। যেহেতু এটি মূলত দাঁড়িয়েছে পাঠ্যটি থেকেই বোঝা যায় যে ভাল উদ্দেশ্য নিয়ে পূর্ণ মনোবিজ্ঞানীরা দুর্ভাগ্যক্রমে "কেউ" দ্বারা এই পদ্ধতিকে ব্যবহার করে ভুল পথে চালিত করেছেন, যা এই ক্ষেত্রে তার "বৈজ্ঞানিক কর্তৃত্বের ক্ষমতার" অপব্যবহার করেছে ... সম্ভবত বৈজ্ঞানিক দ্বারা চালিত দুষ্ট পরিসংখ্যানবিদরা সাম্রাজ্যবাদ?
অ্যালেকোস পাপাদোপল্লো

4
একজন খারাপ কর্মী তার সরঞ্জামগুলিকে দোষ দেয়।
nnot101

3
@ ব্রায়ানহাল আমি এই বিষয়ে নির্দিষ্ট লেখকের কাজগুলির চেয়ে এনএইচএসটিপি (এই সাইটের অন্তর্ভুক্ত) আশেপাশের বিষয়গুলি সম্পর্কে আরও অনুমোদনমূলক সংস্থানগুলি অনুসন্ধান করার পরামর্শ দেব। বিষয়টি কঠিন এবং সূক্ষ্ম - আপনার মন্তব্য থেকে সবার আগে প্রথমে "গ্রহণ" এবং "
দৃsert়তার সাথে

6
@ ননট ১০১১: আপনি যদি লক্ষ্য করেন যে কর্মী চেইনসোটি সঠিকভাবে পরিচালনা করতে পারে না, আপনি সম্ভবত সরঞ্জামটিকে দোষারোপ করবেন না। তবে আপনি আরও ক্ষতি রোধ করার জন্য কর্মী থেকে দূরে সরিয়ে নিয়ে যাবেন ;-)
নিকি

19

PP<0.05

আত্মবিশ্বাসের বিরতিতে নিষেধাজ্ঞাগুলিও নিষ্ক্রিয়, তবে অন্যরা যে কারণে বলেছে তা নয়। আত্মবিশ্বাসের বিরতিগুলি কেবল তখনই কার্যকর যখন তাদের কেউ বেয়েশিয়ার বিশ্বাসযোগ্য অন্তর্বর্তী হিসাবে (উপযুক্ত অ-তথ্য প্রেরকদের জন্য) ভুল ব্যাখ্যা করে। তবে সেগুলি এখনও কার্যকর। তাদের সঠিক ঘনঘনবাদী ব্যাখ্যাটি বিভ্রান্তি ছাড়া আর কিছুই বাড়ে না তা এই ইঙ্গিত দেয় যে আমাদের "ডজ থেকে বেরিয়ে" যেতে হবে এবং বায়সিয়ান বা সম্ভাবনা বিদ্যালয়ে যেতে হবে। তবে ভাল পুরানো আত্মবিশ্বাসের সীমা ভুল ব্যাখ্যা করে কার্যকর ফলাফলগুলি পাওয়া যায়।

এটি লজ্জার বিষয় যে জার্নালের সম্পাদকরা বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানকে ভুল বুঝেছিল এবং খাঁটি সম্ভাবনার অনুমানের অস্তিত্ব সম্পর্কে জানে না। তারা যা খুঁজছেন তা সামান্য সংশয়ী প্রিরিয়ারগুলি ব্যবহার করে সহজেই বায়েশীয় উত্তরোত্তর বিতরণগুলি সরবরাহ করা যেতে পারে।


n3±0.53±1p<0.05

4
আমি মনে করি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি বড় আকারের করা হয়েছে (কারণ তারা প্রতিসম বন্টন অনুমান করে) তবে যথার্থতার কার্যকর পদক্ষেপ যেমন গড় স্কোয়ার ত্রুটি। আপনি সম্ভাব্যতার কভারেজটি কল্পনা না করে মূলের স্কোয়ার ত্রুটির ভিত্তিতে নির্ভুল ব্যবধানের কথা ভাবতে পারেন। সুতরাং আমি দেখতে পাচ্ছি না যে এই আলোচনার কোনওটিতেই স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির ডি-জোর বোঝানো হয়েছে। এবং আমি প্রস্তাব দিচ্ছিলাম না যে আমরা সিএল ব্যবহার বন্ধ করব। তবে সিএলগুলির সাথে সমস্যাটি মূলত সম্ভাবনার ব্যাখ্যার চেষ্টা থেকে আসে।
ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল

হুম। মজাদার. আমার কাছে মনে হচ্ছে সিআই (স্ট্যান্ডার্ড ফ্যাক্টর) এর স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি থেকে এত ছোট পদক্ষেপ রয়েছে যে তাদের সাথে অন্যরকম আচরণ করা অদ্ভুত হবে। তবে সম্ভবত এটি একটি অর্থসূচক বিষয়; আমি কি বলতে চাচ্ছি মানুষ যে মনে মান ত্রুটি এবং Cis সম্পর্কে ভিন্নভাবে এবং Cis সম্পর্কে আরো বিভ্রান্ত পেতে থাকে। আমি ভাবছি যে এই নির্দিষ্ট জার্নাল নীতিটি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি সম্পর্কে কী বলে (সম্পাদকীয় তাদের স্পষ্টভাবে উল্লেখ করে না)।
অ্যামিবা

2
প্রতিসম পরিস্থিতিতে, স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের জন্য একটি বিল্ডিং ব্লক। তবে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে সঠিক আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি অসামান্য তাই একেবারে কোনও মানক ত্রুটির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা যায় না। বুটস্ট্র্যাপ এবং ব্যাক-ট্রান্সফর্মিংয়ের কয়েকটি বৈচিত্র এই ধরণের দুটি পদ্ধতির। প্রোফাইল সম্ভাবনার আস্থা অন্তরগুলি এখানে বিশেষত মনে আসে।
ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল

@ ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল - "খাঁটি সম্ভাবনা অনুমান" হিসাবে আমি সম্মত যে ডেটার সম্ভাবনার সংক্ষিপ্তকরণের দিকে থ্রেশহোল্ডগুলি সজ্জিত না করেই এটির উপর গুরুত্বারোপ হ'ল সম্পাদকীয়রা যে উত্তরটি গ্রহণ করেছিলেন তার উত্তর বলে মনে হয়। ডাব্লুএফএফ এডওয়ার্ডসের বই "সম্ভাবনা" (1972) সরাসরি সম্পাদকের উদ্বেগকে বোঝায়: "আমরা পরবর্তী অধ্যায়গুলি পর্যন্ত এই যুক্তিগুলির (উদাহরণস্বরূপ তাত্পর্য পরীক্ষা করা) বিবেচনা পিছিয়ে দিতে পারি এবং ফিশারের সম্ভাবনার ধারণাটির উপর ভিত্তি করে একটি পদ্ধতির বর্ণনায় অবিলম্বে পাস করতে পারি may , যা তাত্পর্যপূর্ণ পরীক্ষাতে সমতল করা যেতে পারে যা এই অবজেক্টগুলির কোনওটির জন্যই উন্মুক্ত নয়। "
জন মার্ক

13

আমি এই দৃষ্টিভঙ্গিটি পূর্বে প্রকাশিত অনেক 'উল্লেখযোগ্য অনুসন্ধানে' প্রতিরূপ করার সামাজিক মনোবিজ্ঞানের অক্ষমতা সমাধানের প্রয়াস হিসাবে দেখছি।

এর অসুবিধাগুলি হ'ল:

  1. যে এটি উদ্দীপক প্রভাবের দিকে পরিচালিত করে এমন অনেকগুলি কারণকে সম্বোধন করে না। যেমন,

    • ক) লোকেরা এখনও তাদের ডেটা উঁকি মেরে এবং পড়াশোনা চালানো বন্ধ করতে পারে যখন কোনও প্রভাবের আকার তাদের আগ্রহের পক্ষে যথেষ্ট বড় বলে আঘাত করে।

    • খ) বড় প্রভাবগুলির মাপগুলিতে এখনও শক্তির প্রট্রোস্পেক্টিভ মূল্যায়নে বড় শক্তি রয়েছে বলে মনে হয়।

    • গ) লোকেদের এখনও আকর্ষণীয় এবং বড় প্রভাবগুলির জন্য অনুসন্ধান করা হবে (একটি পরীক্ষায় অনুমানের একগুচ্ছ পরীক্ষা করা এবং তারপরে যা পপ আপ হয়েছে তার প্রতিবেদন করা) বা

    • ঘ) ভান করুন যে সমস্ত পাশাপাশি একটি অপ্রত্যাশিত অদ্ভুত প্রভাব আশা করা হয়েছিল।

    এই সমস্যাগুলি সমাধান করার চেষ্টা করা উচিত নয়?

  2. ক্ষেত্রটি এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে এটি অতীতের ফলাফলগুলির পর্যালোচনাটি বেশ ভয়াবহ করে তুলবে। বিভিন্ন গবেষণার বিশ্বাসযোগ্যতার পরিমাণগতভাবে মূল্যায়ন করার কোনও উপায় নেই। যদি প্রতিটি জার্নাল এই পদ্ধতির প্রয়োগ করে, আপনার কাছে একগুচ্ছ সামাজিক বিজ্ঞানী বলবেন যে X এর পক্ষে এমন প্রমাণ রয়েছে যখন বিশ্বাসযোগ্য X কীভাবে সম্পূর্ণ অস্পষ্ট এবং বিজ্ঞানীরা কোনও প্রকাশিত প্রভাবকে কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন বা তাত্পর্যপূর্ণ তা গুরুত্বপূর্ণ বা মূল্যবান কিনা তা নিয়ে বিতর্ক করছেন কোন কিছু সম্বন্ধে কথা বলা. এটি কি পরিসংখ্যান থাকার বিন্দু নয়? সংখ্যা নির্ধারণের জন্য একটি ধারাবাহিক উপায় সরবরাহ করা। আমার মতে, এই নতুন পদ্ধতির ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা হলে গোলযোগ সৃষ্টি করবে।

  3. এই পরিবর্তনটি গবেষণাগুলিকে ছোট প্রভাবের আকারের সাথে সমীক্ষার ফলাফল জমা দিতে উত্সাহ দেয় না যাতে এটি ফাইল-ড্রয়ারের প্রভাবটিকে সত্যিই চিহ্নিত করে না (বা তারা প্রভাবের আকার নির্বিশেষে বৃহত্তর এনগুলির সাথে ফলাফল প্রকাশ করতে চলেছে?) যদি আমরা সাবধানে ডিজাইন করা স্টাডির সমস্ত ফলাফল প্রকাশ করি তবে স্বতন্ত্র গবেষণার ফলাফলগুলির বিশ্বাসযোগ্যতা অনিশ্চিত হলেও, মেটা-বিশ্লেষণ এবং অধ্যয়নের পর্যালোচনা যা পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ সরবরাহ করেছিল সত্য সনাক্তকরণে আরও ভাল কাজ করবে।


2
@ ক্যাপ্টেন_আহাব ৩ দফা সম্পর্কিত, আমাদের অবশ্যই উল্লেখ করতে হবে যে সম্পাদকীয়ের পূর্ববর্তী সম্পাদকীয় (২০১৪) "নাল-প্রভাব" স্টাডিজ জমা দেওয়ার জন্য স্পষ্টভাবে উত্সাহিত করেছিল।
আলেকোস পাপাদোপল্লোস

1
সাধারণের চেয়ে বড় আকারের নমুনার আকার ব্যতীত প্রকাশনার যে কোনও মানদণ্ডের বিষয়ে আলোচনা করা সম্পাদকীয়টিতে আমি কোনও মন্তব্য খুঁজে পাচ্ছি না (তারা কীভাবে অনুমানমূলক পরিসংখ্যান ছাড়া গ্রহণযোগ্য এনগুলির সনাক্তকরণের পরিকল্পনা করছে তা আমার কাছে অস্পষ্ট নয়)। আমার কাছে এই সম্পাদকীয়তে কোনও জোর দেওয়া হয়নি যে তারা প্রভাবের আকারটি কী তা বিবেচনা করে না। আমার কাছে মনে হয় যে তারা এখনও আকর্ষণীয় প্রভাব এবং আকর্ষণীয় গল্পের সন্ধান করবে, যা আমি মনে করি যে সামাজিক বিজ্ঞানের কাজগুলিতে (যেমন, আকর্ষণীয় প্রভাব এবং গল্পগুলির জন্য উত্তর-পরবর্তী অনুসন্ধান) সবচেয়ে বড় সমস্যা।
অধিনায়ক_হাব

2
এর চেয়ে ভাল সমাধানের মত যা মনে হচ্ছে তা হল যে সমস্ত বিজ্ঞানী অধ্যয়ন চালানোর আগে একটি পাবলিক জায়গায় একটি অধ্যয়নের অনুমান, মৌলিক যুক্তি, শক্তি এবং বিশ্লেষণ পদ্ধতির লগইন করতে হবে। এবং তারপরে প্রেসক্রিপশন পদ্ধতিতে সেই অধ্যয়নটি প্রকাশের মধ্যে সীমাবদ্ধ। যদি কোনও অপ্রত্যাশিত আকর্ষণীয় প্রভাব পাওয়া যায়, তাদের প্রকাশ্যে লগ করা উচিত তবে একটি নতুন গবেষণা চালানো উচিত যা সেই প্রভাবটি পরীক্ষা করে। মিথ্যা পজিটিভের জন্য নিয়ন্ত্রণ করার সময় এই পদ্ধতিটি বিজ্ঞানীদের নতুন প্রভাব প্রকাশ না করে তাদের উত্পাদনশীলতা প্রদর্শন করতে সক্ষম করবে।
অধিনায়ক_হাব

7

আমি একটি দুর্দান্ত উদ্ধৃতি জুড়ে এসেছি যা প্রায় একই পয়েন্টটির পক্ষে তর্ক করে, তবে বেশ নয় - যেহেতু এটি একটি পাঠ্যপুস্তকের একটি উদ্বোধনী অনুচ্ছেদ যা বেশিরভাগই ঘনতান্ত্রিক পরিসংখ্যান এবং অনুমান পরীক্ষার বিষয়ে।

এটি লেখকের মতো অ-পরিসংখ্যানবিদদের দ্বারা ব্যাপকভাবে ধারণ করা হয়েছে যে আপনি যদি ভাল পরীক্ষা-নিরীক্ষা করেন তবে পরিসংখ্যানের প্রয়োজন হয় না। তারা বেশ সঠিক। [...] ছিনতাই অবশ্যই হ'ল ভাল পরীক্ষা করা কঠিন। তাদের পছন্দের তত্ত্বটি পর্যবেক্ষণের দ্বারা প্রমাণিত করা হয়েছে যা এই ধরণের কিছুই করে না বলে দাবি করে নিজেদের বোকা বানাতে তাদের রোধ করতে যতটা সহায়তা পেতে পারে তাদের বেশিরভাগ লোকের সাহায্য প্রয়োজন। এবং সেই পরিসংখ্যান বিভাগের মূল কাজটি যা তাত্পর্যপূর্ণ পরীক্ষাগুলির সাথে কাজ করে তা হ'ল লোকেদের বোকা বানানো প্রতিরোধ করা। এই দৃষ্টিকোণ থেকে, তাত্পর্য পরীক্ষাগুলির কার্যকারিতা হ'ল লোকেরা পরীক্ষা-নিরীক্ষা প্রকাশ করা, তাদের উত্সাহিত করার জন্য নয়। আদর্শভাবে, প্রকৃতপক্ষে, তাত্পর্যপূর্ণ পরীক্ষাগুলি প্রিন্টে কখনই উপস্থিত হওয়া উচিত নয়, যদি পর্যাপ্তরূপে অপ্রতুল পরীক্ষাগুলি সনাক্ত করতে প্রাথমিক পর্যায়ে ব্যবহৃত হয়,

- ডেভিড কলকোউন, বায়োস্টাটাস্টিক্স সম্পর্কিত বক্তৃতা , 1971


1
আপনার পোস্টটি একটি উত্তরের পরিবর্তে সত্যই একটি মন্তব্য, সুতরাং আমি এটিকে উত্সাহ দেওয়া থেকে বিরত থাকি, তবে উদ্ধৃতি ভাগ করে নেওয়ার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ জানাতে চাই। এই উত্তরণে অনেকগুলি ভুল বোঝাবুঝি স্পষ্ট হয়েছে যে তাদের সমস্তকে চিহ্নিত করতে এবং তা নিষ্ক্রিয় করতে ব্যাপক প্রচেষ্টা (স্থান বলার জন্য নয়) লাগবে। যদিও এক কথায়, এই দাবিগুলির পাল্টা হ'ল "দক্ষতা"। প্রত্যেকের যদি সীমাহীন সময় এবং বাজেট থাকে তবে আমরা কমপক্ষে "ভাল পরীক্ষা-নিরীক্ষা" চালানোর আগ্রহী হতে পারি। কিন্তু যখন সংস্থানগুলি সীমাবদ্ধ থাকে, কেবল "চূড়ান্ত, ... পরিষ্কার" পরীক্ষা চালানো মূর্খতা হবে (পাশাপাশি ব্যয়বহুল)।
শুক্র

2
আপনার মন্তব্যের জন্য ধন্যবাদ, @ হুবুহু; আমি আপনি কি বলছে তার সাথে একমত। তবুও, আমি অবশ্যই যুক্ত করব যে আমি বলতে এটি আকর্ষণীয় মনে করি যে আদর্শিক পরীক্ষামূলক ডেটাগুলি এতটাই বিশ্বাসযোগ্য হওয়া উচিত যে আনুষ্ঠানিক অনুমানের পরীক্ষাগুলি অপ্রয়োজনীয় রেন্ডার করতে পারে। এটি একটি অপ্রকাশ্য আদর্শ নয়! আমার ক্ষেত্রে (যেখানে পি-মানগুলি প্রচুর ব্যবহৃত হয়), আমি দেখতে পেয়েছি যে সেরা কাগজপত্রগুলি এগুলি ছাড়া বিশ্বাসযোগ্য eg যেমন তারা একে অপরকে সমর্থন করে এমন একাধিক পরীক্ষার ক্রম উপস্থাপন করে, যা একসাথে নেওয়া হয়েছিল, সম্ভবত এটি কোনও পরিসংখ্যানগত প্রবণতা হতে পারে না। পুনরায় মন্তব্য করুন: একটি মন্তব্যের জন্য এটি অনেক দীর্ঘ ছিল এবং আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে এটি সিডব্লিউ উত্তর হিসাবে ঠিক আছে।
অ্যামিবা

হ্যাঁ, আমি বুঝতে পেরেছিলাম কেন এটি উত্তর হিসাবে পোস্ট করতে হয়েছিল, এবং সুতরাং এটি কোনও মন্তব্যে স্থান দেওয়ার জন্য ভোট দেয়নি (যা উদ্ধৃতিটির শেষ অংশটি কেটে ফেলবে)। আমি সম্মত হই যে আদর্শ বিশেষ ক্ষেত্রে অপ্রয়োগযোগ্য নয় । আমি এটাও মনে করি এটি মনে রাখা ভাল একটি আদর্শ। তবে কীভাবে পরীক্ষাগুলি ডিজাইন করবেন (যা সামগ্রিকভাবে সম্পদ বরাদ্দের একটি শৃঙ্খলা) এর গাইড হিসাবে, এটি একটি ভয়ানক ভুল হতে পারে। (এটি অবশ্যই বিতর্কযোগ্য)) একটি "ভাল" পরীক্ষার জন্য পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির কোনও প্রয়োজন হবে না এমন পরামর্শটি অবশ্য, এমন একটি যা এমনকি কার্সারি পরীক্ষার পক্ষেও দাঁড়ায় না।
শুকনো

1
সম্ভবত পড়ার একটি উপায় যা প্রাথমিক তাত্পর্য পরীক্ষা বলে যা একটি পদার্থের পরামর্শ দেয় যা কোনও নির্দিষ্ট শারীরবৃত্তীয় প্রতিক্রিয়াকে উদ্দীপিত করে ডোজ-প্রতিক্রিয়া বক্ররেখা বিভিন্ন ধরণের ইনহিবিটারের প্রভাব সম্পর্কে আপনার তদন্ত প্রকাশ করার সময়টি আর প্রাসঙ্গিক নয়।
স্কর্চচি
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.