অনুমানের অভাবে পি মানগুলির প্রাচুর্য

28

আমি মহামারীবিদ্যায় আছি। আমি কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই তবে আমি বিশ্লেষণ নিজেই সম্পাদন করার চেষ্টা করি, যদিও আমার প্রায়শই অসুবিধা হয়। আমি আমার প্রথম বিশ্লেষণ প্রায় 2 বছর আগে করেছি। বর্ণনাগুলি সারণী থেকে শুরু করে রিগ্রেশন বিশ্লেষণে পি মানগুলি আমার বিশ্লেষণে (আমি অন্যান্য গবেষকরা কেবল কী করেছিলেন) সর্বত্র অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছিল। অল্প অল্প করেই, আমার অ্যাপার্টমেন্টে কর্মরত পরিসংখ্যানবিদরা আমাকে পি মানগুলি (()) এড়িয়ে যেতে প্ররোচিত করেছিলেন, সেখান থেকে আমার সত্যিকার অর্থে একটি অনুমান রয়েছে except

সমস্যাটি হ'ল চিকিত্সা গবেষণা প্রকাশনাগুলিতে পি মানগুলি প্রচুর। অনেক বেশি লাইনে পি মান অন্তর্ভুক্ত করা প্রচলিত; মাধ্যমের বর্ণনামূলক ডেটা, মিডিয়ান বা যা কিছু সাধারণত পি মানগুলির সাথে যায় (শিক্ষার্থীদের টি-টেস্ট, চি-স্কোয়ার ইত্যাদি)।

আমি সম্প্রতি একটি জার্নালে একটি কাগজ জমা দিয়েছি, এবং আমি আমার "বেসলাইন" বর্ণনামূলক টেবিলে p মান যুক্ত করতে (নম্রভাবে) অস্বীকার করেছি। কাগজটি শেষ পর্যন্ত প্রত্যাখ্যান করা হয়েছিল।

উদাহরণস্বরূপ, নীচের চিত্রটি দেখুন; এটি অভ্যন্তরীণ ofষধের একটি সম্মানিত জার্নালে সর্বশেষ প্রকাশিত নিবন্ধ থেকে বর্ণনামূলক সারণী: এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

পরিসংখ্যানবিদরা বেশিরভাগ (সর্বদা না থাকলে) এই পাণ্ডুলিপিগুলির পর্যালোচনাতে জড়িত। সুতরাং আমার মতো একজন সাধারণ মানুষ এমন কোনও পি মান খুঁজে পাবেন না যেখানে কোনও অনুমান নেই। তবে এগুলি প্রচুর পরিমাণে, তবে এর কারণটি আমার কাছে অধরা থেকে যায়। আমার বিশ্বাস করা কঠিন যে এটি অজ্ঞতা।

আমি বুঝতে পারি যে এটি একটি সীমান্তের পরিসংখ্যানগত প্রশ্ন। তবে আমি এই ঘটনার পিছনে যুক্তি খুঁজছি।

— অ্যাডাম রবিনসন
সূত্র

12

অনুমানবিহীন পি-মানটি সহজাত ত্রুটিযুক্ত। আপনার কাছে কোনও হাইপোথিসিস না থাকলেও পি-মান বলতে কী বোঝায়?

— jameselmore

3

আপনি সম্ভবত কোনও অনুমান ছাড়াই পি-ভ্যালু ব্যবহার করে এমন কিছু লোকের উদাহরণ দিতে পারেন? এটি পরিষ্কার নয়।

— অ্যামিবা

4

@ অ্যামিবা "" সমস্যাটি হ'ল প্রতিটি মেডিকেল জার্নালে পি মান সর্বত্র রয়েছে। প্রতিটি রেখায় পি মানগুলি অন্তর্ভুক্ত করা প্রচলিত যেখানে মিডিয়া বা বর্ণিত অনুপাত বর্ণিত হয়েছে। "" তারা সরল টেস্টের কোনও সারিতে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে কিনা তা জিজ্ঞাসা করে পার্থক্যের জন্য সহজ ফিশার সঠিক পরীক্ষা বা চি-বর্গ পরীক্ষা হিসাবে থাকে tend । অন্তর্নিহিত অনুমানটি প্রতিটি সারি গুরুত্বপূর্ণ।

— কার্ল

2

আমি সন্দেহ করি যে একটি প্রধান শক্তি হ'ল পি-মানগুলি প্রদত্ত দাবিতে চূড়ান্ততার একটি বিভ্রান্তিমূলক ধারণা দেয়। এই জার্নালগুলির প্রকাশকদের এটি পছন্দ করা উচিত কারণ এটির অর্থ তাদের কাছে এমন তথ্য রয়েছে যা অদূর ভবিষ্যতের জন্য মূল্যবান হবে। প্রতিলিপি অধ্যয়নকে অর্থায়ন না করার বা প্রস্তাব দেওয়ার একযোগে সংস্কৃতি বিতর্কিত বিরোধী ফলাফলের উপস্থিতি হ্রাস করতে সহায়তা করে। আমি অবাক হয়েছি যদি লোকেরা শেষ পর্যন্ত তাদের নিজস্ব তথ্যগুলি উপলব্ধি করে তবে বেশিরভাগ "অর্থহীন ক্রিয়াকলাপ" (@ গ্লেন_ বি এর শব্দ) থাকে। এমনকি যদি দরকারী জিনিসগুলিতে মিশ্রিত হয় ... তাত্ত্বিকতা এড়ানোর জন্য আপনাকে বলে।

— লাইভ

1

[at] jameselmore: আমি একই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করছি; এটি কোনও তাত্পর্যপূর্ণ নয় তবে এটি প্রতিদিন প্রয়োগ করা হয়। [at] অ্যামিবা: আমি এলোমেলোভাবে আমি যে জার্নালগুলি পড়েছি তার মধ্যে একটি বেছে নিয়েছি, সর্বশেষ প্রকাশিত নিবন্ধটি হিট করেছি এবং এটি পেয়েছি: onLelibrary.wiley.com/doi/10.1111/joim.12230/ful [at] কার্ল: ঠিক আছে, আপনাকে ধন্যবাদ। @ মোমো: প্রশ্ন গঠনের উন্নতি করার জন্য আমি এখন একটি প্রচেষ্টা করেছি। আমি মনে করি এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন এবং আমি আপনার পরামর্শটির প্রশংসা করি। [এট] লাইভড: এই মন্তব্যের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। প্রকৃতপক্ষে অনেক গবেষক পি এর মানগুলির পুরো বিষয়টিকে ভুল বুঝে থাকতে পারেন।

— অ্যাডাম রবিনসন

29

স্পষ্টতই আমি আপনাকে বলার দরকার নেই যে পি-মান কী, বা কেন তাদের উপর অতিরিক্ত নির্ভরতা একটি সমস্যা; আপনি স্পষ্টতই ইতিমধ্যে যথেষ্ট ভাল জিনিস বুঝতে।

প্রকাশের সাথে সাথে আপনার দুটি প্রতিযোগিতামূলক চাপ রয়েছে।

প্রথম - এবং এক আপনার প্রতিটি যুক্তিসঙ্গত সুযোগের জন্য ধাক্কা দেওয়া উচিত - যা তা বোঝায় তা করা।

দ্বিতীয়টি, শেষ পর্যন্ত, আসলে প্রকাশের প্রয়োজন। কেউ যদি ভয়ানক অনুশীলন সংশোধন করার জন্য আপনার সূক্ষ্ম প্রচেষ্টা না দেখে খুব লাভ হয়।

সুতরাং এটি পুরোপুরি এড়িয়ে যাওয়ার পরিবর্তে:

আপনি যেমন এটিকে প্রকাশ পেতে পারেন তার সাথে দূরে যেতে পারেন এমন এ জাতীয় অর্থহীন ক্রিয়াকলাপটিকে সামান্য করুন
সম্ভবত এই সাম্প্রতিক প্রকৃতি পদ্ধতি নিবন্ধের একটি উল্লেখ অন্তর্ভুক্ত করুন [1] আপনি যদি মনে করেন এটি সহায়তা করবে, বা সম্ভবত আরও ভাল এক বা আরও একটি উল্লেখ। এটি কমপক্ষে এটি প্রতিষ্ঠিত করতে সহায়তা করবে যে পি-ভ্যালুগুলির প্রাথমিকতার বিরোধিতা রয়েছে।
অন্য জার্নালগুলি বিবেচনা করুন, যদি অন্য উপযুক্ত হয়

অন্যান্য বিভাগেও কি একই রকম?

পি-ভ্যালুগুলির অত্যধিক ব্যবহারের সমস্যাটি অনেকগুলি শাখায় দেখা যায় ( কিছু হাইপোথিসিস থাকলে এটি এমনকি সমস্যা হতে পারে ) তবে অন্যদের তুলনায় কিছুতে খুব কম দেখা যায়। কিছু শাখায় পি-ভ্যালু-আইটিসের সমস্যা রয়েছে এবং যে সমস্যাগুলি ঘটে তা অবশেষে কিছুটা ওভারলাউন প্রতিক্রিয়া দেখা দিতে পারে [২] (এবং কিছুটা হলেও [1], এবং কমপক্ষে কিছু জায়গায়, অন্য কয়েকটি যেমন).

আমি মনে করি এর বিভিন্ন কারণ রয়েছে, তবে পি-মানগুলির অত্যধিক নির্ভরতা তার নিজস্ব গতি অর্জন করেছে - "উল্লেখযোগ্য" বলে এবং একটি শূন্যতা প্রত্যাখ্যান করার মতো কিছু আছে যা দেখে মনে হয় লোকেরা খুব আকর্ষণীয় বলে মনে হচ্ছে; বিভিন্ন শাখা (যেমন দেখুন [৩] [৪] [৫] []] []] [৮] [৯] [১০] [১১]) অতিরিক্ত সাফল্যের সমস্যার বিরুদ্ধে লড়াই করে চলেছে পি-মানগুলি (বিশেষত = 0.05) বহু বছর ধরে, এবং বিভিন্ন ধরণের পরামর্শ দিয়েছি - যার সাথে আমি একমত নই, তবে মানুষকে যে বিভিন্ন জিনিস করতে হয়েছিল তার কিছুটা বোঝাতে আমি বিভিন্ন ধরণের মতামতকে অন্তর্ভুক্ত করেছি বলুন। $\alpha$

তাদের মধ্যে কেউ আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের দিকে মনোনিবেশ করে, কেউবা প্রভাবের আকারের দিকে নজর রাখেন, কেউ অ্যাডভোকেট বায়সিয়ান পদ্ধতি, কিছু ছোট পি-ভ্যালু, কিছু নির্দিষ্ট উপায়ে কেবল পি-ভ্যালু ব্যবহার এড়িয়ে চলা ইত্যাদি। পরিবর্তে করণীয় সম্পর্কে অনেকগুলি ভিন্ন মতামত রয়েছে তবে তাদের মধ্যে পি-মানগুলির উপর নির্ভর করার সমস্যাগুলির অনেকগুলি উপাদান রয়েছে, কমপক্ষে যেভাবে এটি প্রায়শই সম্পাদিত হয়।

পরিবর্তে আরও অনেক রেফারেন্সের জন্য সেই উল্লেখগুলি দেখুন। এটি কেবল একটি নমুনা - আরও কয়েক ডজন আরও উল্লেখ পাওয়া যায়। কয়েকজন লেখক পি-ভ্যালু প্রচলিত বলে মনে করেন তার কারণ দিয়েছেন।

আপনি যদি কোনও সম্পাদকের সাথে বিষয়টি নিয়ে তর্ক করতে চান তবে এর মধ্যে কয়েকটি উল্লেখ কার্যকর হতে পারে।

[1] হালসি এলজি, কুরান-এভারেট ডি, ভোলার এসএল এবং ড্রামমন্ড গিগাবাইট (২০১৫),
"চঞ্চল পি মান অপরিশোধিত ফলাফল উত্পন্ন করে,"
প্রকৃতি পদ্ধতি 12 , 179–185 দোই: 10.1038 / nmeth.3288
http: // www .nature.com / nmeth / জার্নাল / V12 / N3 / ABS / nmeth.3288.html

[2] ডেভিড ট্র্যাফিমো, ডি এবং মার্কস, এম (2015),
সম্পাদকীয়,
বেসিক এবং ফলিত সামাজিক মনোবিজ্ঞান , 37 : 1–2
http://www.tandfonline.com/loi/hbas20
ডিআইআই: 10.1080 / 01973533.2015.1012991

[3] কোহেন, জে। (1990),
আমি যে জিনিসগুলি শিখেছি (এখনও অবধি),
আমেরিকান সাইকোলজিস্ট , 45 (12), 1304–1312।

[4] কোহেন, জে। (1994),
পৃথিবী বৃত্তাকার (p <.05),
আমেরিকান সাইকোলজিস্ট , 49 (12), 997–1003।

[৫] ভ্যালেন ই জনসন (২০১৩),
পরিসংখ্যানগত প্রমাণের জন্য সংশোধিত মানসমূহ পিএনএএস , খণ্ড। 110, না। 48, 19313–19317 http://www.pnas.org/content/110/48/19313.full.pdf

[]] কুরুস্কে জে কে (২০১০),
কী বিশ্বাস করবেন: ডেটা বিশ্লেষণের জন্য বায়সিয়ান পদ্ধতি,
জ্ঞানীয় বিজ্ঞানের ট্রেন্ডস ১৪ ()), ২৯৩-৩০০

[]] আওনানিডিস, জে। (2005)
কেন সর্বাধিক প্রকাশিত গবেষণা ফলাফলগুলি মিথ্যা,
পিএলওএস মেড। আগস্ট; 2 (8): ই 124।
doi: 10.1371 / Journal.pmed.0020124

[8] গেলম্যান, এ। (2013), পি মান এবং পরিসংখ্যান অনুশীলন,
এপিডেমিওলজি ভলিউম। 24 , নং 1, জানুয়ারী, 69-72

[9] Gelman এ (2013),
"পি-মান সঙ্গে সমস্যা তারা কিভাবে ব্যবহার করছি হয়",
( "পি-মূল্যবোধের আত্মপক্ষ সমর্থন করে," পৌল Murtaugh দ্বারা আলোচনা, জন্য ইকোলজি ) অপ্রকাশিত
HTTP: // citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.300.9053
http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/unpublished/murtaugh2.pdf

[১০] নুজো আর। (২০১৪),
পরিসংখ্যানগত ত্রুটি: পি মানগুলি, পরিসংখ্যানগত বৈধতার 'স্বর্ণের মান', যেমনটি অনেক বিজ্ঞানী ধারনা করেন,
নিউজ এবং মন্তব্য,
প্রকৃতি , খণ্ড reliable 506 (13), 150-152

[১১] ওয়াগেনমেকার্স ই, (২০০))
পি মানের মূল্যবোধের বিস্তীর্ণ সমস্যার একটি ব্যবহারিক সমাধান , সাইকোনমিক
বুলেটিন অ্যান্ড রিভিউ ১৪ (৫), 9 77৯-৮০৪

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা
সূত্র

7

+1 টি। আমি এই প্রকৃতি পদ্ধতিগুলি কাগজটি [1] অন্য সপ্তাহে পড়েছি এবং আমি নিশ্চিত নই যে এটি আমার খুব পছন্দ হয়েছে। তারা মূলত যুক্তি দেয় যে পি-মানগুলি কম শক্তি পরীক্ষায় খুব পরিবর্তনশীল হতে পারে (ইউটিউবে "পি-মানগুলির নৃত্য "ও দেখুন) - এমন কিছু যা অবশ্যই সত্য এবং এর উপর জোর দেওয়া দরকার। তারা উপসংহারে আসে যে পি-মানগুলি "খারাপ" (শিরোনামটি বেশ কঠোর মনে হয়) এবং লোকদের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি "ভাল" হওয়া উচিত। তবে অবশ্যই আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি কম শক্তিতেও খুব পরিবর্তনশীল! চিত্র ২-এর চেয়ে তাদের চিত্র ((বাম) পরিস্থিতি আমার কাছে খুব বেশি ভাল

— লাগছে না

2

@ অ্যামিবা আমি বলব না যে আমি আপনার সাথে একমত নই - এইখানে আমার অনেকটাই অসম্মতি আছে; তবুও সেখানে কিছু পয়েন্ট রয়েছে যা ওপিতে কার্যকর হতে পারে। আসলে, আপনি আমাকে একটি পরিবর্তনের কথা মনে করিয়ে দিয়েছিলেন যা আমি করতে চেয়েছিলাম তবে ভুলে গিয়েছিলাম।

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

3

হ্যাঁ, তবুও আমি সম্ভাব্য উপযোগিতার সাথে একমত - বিশেষত কারণ প্রকৃতি পদ্ধতিগুলি যথেষ্ট সম্মানজনক যে মানুষ সম্ভবত তার "কর্তৃত্ব" দ্বারা বিশ্বাসী হতে পারে। আমি আপত্তি জানাতে চেয়েছিলাম ওকে ওখানে সতর্ক করে দেওয়ার জন্য সেখানে সমস্ত কিছু দেওয়া উচিত নয় (তাদের গণিত ঠিক আছে, আমি এখানে সিদ্ধান্ত / ব্যাখ্যার কথা বলছি)।

— অ্যামিবা বলেছেন মনিকা

1

এই প্রসঙ্গে আকর্ষণীয় হ'ল উইলকিনসন এবং পরিসংখ্যানগত অনুক্রমের উপর টাস্কফোর্স, মনোবিজ্ঞান জার্নালে স্ট্যাটিসটিকাল পদ্ধতিগুলি, আমেরিকান মনোবিজ্ঞানী , খণ্ড। 54, নং 8, 594-604, 1999.

— এ

গ্লেন_ বি, আমি "ফিক্লাল পি" পেপারে অপরিচিত এক দাবির বিষয়ে একটি প্রশ্ন পোস্ট করেছি: stats.stackexchange.com/questions/250269 - আপনার অন্তর্দৃষ্টিটির প্রশংসা করবে।

— অ্যামিবা বলেছেন মনিকা

10

পি-মান বা আরও সাধারণভাবে নাল-হাইপোথিসিসের তাত্পর্য পরীক্ষা (এনএইচএসটি) ধীরে ধীরে কম এবং কম মান ধারণ করে। এতটা জার্নালে নিষিদ্ধ হওয়া শুরু হয়েছে ।

বেশিরভাগ লোকেরা বুঝতে পারে না যে পি-মানটি সত্যিই আমাদের কী বলে এবং কেন এটি আমাদের এ বলে, যদিও এটি সর্বত্র ব্যবহৃত হয়।

সমস্যাটি হ'ল পি-মানটি আমাদের এবং না , যা আরও তথ্যপূর্ণদ্বিতীয়টি বয়েসিয়ান অনুমান ব্যবহারের সাথে জড়িত এবং মডেল চেকিংয়ের উপসংহারের জন্য আরও শক্তিশালী ভিত্তি সরবরাহ করে। $P(\text{Data}\,\vert\, H_0)$ $P(H_0\,\vert\,\text{Data})$

আমাদের পর্যবেক্ষণ করা ডেটা দেওয়া হলেও মডেলটির সম্ভাবনা সত্য / তাৎপর্যপূর্ণ হওয়ার সম্ভাবনাটির আমাদের ডেটা মডেলের সাথে সম্ভাবনার চেয়ে আরও শক্তিশালী প্রভাব । $H_0$ $H_0$

— stoched
সূত্র

1

আমি যুক্ত করব যে পি (এইচ 0 | ডেটা) কেবল তখনই অর্থবোধক যদি এইচ 0 অর্থবহ হয়। গবেষণাগুলি সুযোগের অতিক্রমের (পক্ষপাত, ড্রপআউটস, বেসলাইন পার্থক্য) এর জন্য অন্যান্য উদ্দীপনামূলক ব্যাখ্যা দেওয়ার জন্য একভাবে ডিজাইন করা এবং রিপোর্ট করা প্রয়োজন। এছাড়াও, যথেষ্ট প্রভাব আকারের এমনকি একটি নিখুঁত অন্ধ RCT কেবল আপনাকে বলে যে আকর্ষণীয় কিছু পরিমাপ করা হয়েছিল। আপনি যে বিষয়টির সাথে প্রকৃতপক্ষে উদ্বিগ্ন তা পরিমাপ করেছেন কিনা তা নির্ধারণ করা হ'ল পি-ভ্যালু আবেগের সাথে প্রায়শই পাওয়া যায় এমন আরও একটি উদ্বেগজনক বিষয়।

— লাইভ

8

অন্যান্য বিভাগেও কি একই রকম? পি মানগুলি নিয়ে আবেশের কারণ কী?

গ্রিনওয়াল্ড এট আল। (1996) মনোবিজ্ঞান সম্পর্কিত এই প্রশ্নটি মোকাবেলা করার চেষ্টা করুন। বেসলাইন পার্থক্যের ক্ষেত্রেও এনএইচএসটি প্রয়োগ করার ক্ষেত্রে, সম্ভবত সম্পাদকগণ সিদ্ধান্ত নেবেন (যথাযথ বা ভুলভাবে) সিদ্ধান্ত নেবেন যে "অ-উল্লেখযোগ্য" বেসলাইন পার্থক্য ফলাফল ব্যাখ্যা করতে পারবেন না, যখন "উল্লেখযোগ্য" ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে পারে। এটি গ্রিনওয়াল্ড এট আল দ্বারা প্রদত্ত "কারণ 1" এর মতো। :

এনএইচটি কেন জনপ্রিয় থাকবে?

"এনএইচটি কেন সমালোচনার কবলে পড়ে না? এর চেয়ে উত্তরের উত্তরের অভাবে আচরণগত বিজ্ঞানীদের চরিত্রের অভাবকেই এনএইচটি-র দৃ pers়তার প্রতি কৃতিত্ব দিতে প্ররোচিত করা হয়। আচরণগত বিজ্ঞানীদের সম্ভবত মজাদার নাল হাইপোথিসিস প্রত্যাখ্যান পাওয়ার দোষী আনন্দকে ত্যাগ করার অনর্থক আচরণ হতে পারে প্রাক-রাতের খাবারের ককটেলের অভ্যাস ত্যাগ করতে মদ্যপানের অনাগ্রহ্যের মতো হোন ... "

কারণ I: এইচটি একটি দ্বিধাত্বিক ফলাফল সরবরাহ করে

"পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ" অনুবাদ করে যে কনভেনশনটি ব্যাপকভাবে গ্রহণের কারণে এনএইচটি নাল হাইপোথিসিস সম্পর্কে একটি প্রশ্নের দ্ব্যর্থহীন উত্তর (প্রত্যাখ্যান বা প্রত্যাখ্যান করবেন না) ব্যবহার করতে পারে This এটি প্রায়শই বিবেচিত হতে পারে তাত্ত্বিক প্রশ্নগুলির একটি দরকারী উত্তর হিসাবে যা কোনও প্যারামিটারের প্রত্যাশিত মানের পরিবর্তে পূর্বাভাসের দিকের শর্তে বলা হয় ... "

কারণ 2: পি পরীক্ষামূলক পরিসংখ্যানগুলির জন্য একটি অর্থবহ প্রচলিত-ভাষা অনুবাদ হিসাবে মান

"টি, এফ, বা আর মানগুলি (তাদের সম্পর্কিত ডিএফের সাথে) থেকে সরাসরি বোঝা যায় এমন কিছুের বিপরীতে, এপি মানের অবাক করার পরিমাপ কেবল তার দশমিক পয়েন্টের ডান দিকে একটানা শূন্যের সংখ্যা দ্বারা ধরা পড়ে ..."

কারণ 3: পি মান নাল হাইপোথেসিস প্রত্যাখ্যানগুলির প্রতিলিপিতে "আত্মবিশ্বাসের একটি পরিমাপ প্রদান করে

"[ইউ] কোনও এফেক্ট আকারের (বা আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের) পরিবর্তে, এনএইচটি থেকে প্রাপ্ত এপি মান এককভাবে নন-নাল অনুসন্ধানের প্রতিরূপযোগ্যতার একটি অনুমানের সাথে সম্পর্কিত statement এই বিবৃতিতে, প্রতিরূপতা (যা আরও নিচে আরও নিচে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে) উদ্দেশ্য কেবল তার এনএইচটি অর্থে প্রত্যাখ্যান-নন-ইজেক্টের উপসংহারে পুনরাবৃত্তি করা এবং বিন্দু বা অন্তর অনুমানের মধ্যে নৈকট্যের অনুমানের অর্থে নয়। "

প্রভাব আকার এবং p মান: কি প্রতিবেদন করা উচিত এবং কোনটি প্রতিলিপি করা উচিত? আনথনি জি। গ্রিনওয়াল্ড, রিচার্ড গঞ্জালিজ, রিচার্ড জে হারেস, এবং ডোনাল্ড গুথ্রি। সাইকোফিজিওলজি, 33 (1996)। 175-183। ক্যামব্রিজ ইউনিভার্সিটি প্রেস. মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে মুদ্রিত। সাইকোফিজিওলজিকাল রিসার্চ ফর কপিরাইট ও 1996 সোসাইটি

— সীসকবর্ণ
সূত্র

এই গুরুত্বপূর্ণ মন্তব্যের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ, যা আমি অবশ্যই পরবর্তী সময় পর্যালোচকদের সাথে তর্ক করতে ব্যবহার করব।

— অ্যাডাম রবিনসন

6

পি-মানগুলি দুটি গ্রুপের ফলাফলের ("চিকিত্সা" বনাম "নিয়ন্ত্রণ", "এ" বনাম "বি", ইত্যাদি) এর মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে তথ্য দেয় যা দুটি জনসংখ্যার নমুনা। পার্থক্যের প্রকৃতি অনুমানের বিবৃতিতে আনুষ্ঠানিকভাবে রচনা করা হয় - যেমন "A এর গড় B এর চেয়ে বেশি হয়"। লো পি-মানগুলি সুপারিশ করে যে পার্থক্যগুলি এলোমেলো পরিবর্তনের কারণে নয়, যখন উচ্চ পি-মানগুলি বলে যে দুটি নমুনার মধ্যে পার্থক্যগুলি কেবলমাত্র এলোমেলো পরিবর্তনের ফলে উত্থিত হতে পারে এমন পার্থক্যগুলি থেকে আলাদা করা যায় না। পি-ভ্যালুতে "কম" বা "উচ্চ" কী তা historতিহাসিকভাবে কঠোর যুক্তি বা প্রমাণের বিশ্লেষণ দ্বারা প্রতিষ্ঠিত না হয়ে কনভেনশন এবং স্বাদের বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে।

পি-ভ্যালুগুলি ব্যবহারের একটি পূর্বশর্ত হ'ল ফলাফলের দুটি গ্রুপ সত্যই তুলনীয়, অর্থাত্ তাদের মধ্যে পার্থক্যের একমাত্র উত্সটি আপনি যে পরিবর্তনশীলটির সাথে মূল্যায়ন করছেন তার সাথে সম্পর্কিত। অতিরঞ্জিত উদাহরণ হিসাবে, কল্পনা করুন যে আপনি দুটি সময়ের মধ্যে দুটি রোগের পরিসংখ্যান পেয়েছেন - ক: ব্রিটিশ কারাগারগুলিতে পুরুষদের মধ্যে কলেরা থেকে মৃত্যুহার এবং বি: 1960-1970 সালে নাইজেরিয়ার ম্যালেরিয়া দ্বারা সংক্রমণ। এই দুটি সেট ডেটা থেকে একটি পি-মান গণনা করা অযৌক্তিক হবে। এখন, যদি ক: ব্রিটিশ কারাগারে পুরুষদের মধ্যে কলেরা থেকে মৃত্যুহার, যা বনাম বি হিসাবে বিবেচিত হয় না: ব্রিটিশ কারাগারে পুরুষদের মধ্যে কলেরা থেকে মৃত্যুর হারকে পুনরায় হাইড্রেশন দিয়ে চিকিত্সা করা হয়, তবে আপনার কাছে একটি কঠিন পরিসংখ্যান অনুমানের ভিত্তি রয়েছে।

বেশিরভাগ ক্ষেত্রে সতর্কতার সাথে পরীক্ষামূলক নকশা, বা সতর্কতা অবলম্বন জরিপ নকশা, বা carefulতিহাসিক তথ্যগুলির যত্ন সহকারে সংগ্রহের মাধ্যমে এটি সম্পাদন করা হয়। এছাড়াও, দুটি ফলাফলের মধ্যে পার্থক্যকে নমুনা পরিসংখ্যান জড়িত হাইপোথিসিসের বিবৃতিতে আনুষ্ঠানিকভাবে করতে হবে - প্রায়শই নমুনার অর্থ, তবে এটিও হতে পারে নমুনা বৈকল্পিক বা অন্য নমুনা পরিসংখ্যান হতে। স্টোকাস্টিক আধিপত্য ব্যবহার করে সামগ্রিকভাবে দুটি নমুনা বিতরণকে তুলনা করে হাইপোথেসিস স্টেটমেন্ট তৈরি করাও সম্ভব। এগুলি বিরল।

গবেষণার জন্য "সত্যই তাৎপর্যপূর্ণ কী" উপর পি-ভ্যালু কেন্দ্রগুলির বিতর্ক? এখানেই প্রভাব আকারগুলি আসে Bas মূলত, প্রভাব আকার হ'ল দুটি দলের মধ্যে পার্থক্যের মাত্রা। উচ্চ পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য (কম পি-মান -> এলোমেলো পরিবর্তনের কারণে নয়) তবে কম প্রভাবের আকার (প্রস্থের খুব কম পার্থক্য) পাওয়া সম্ভব possible যখন প্রভাব আকারগুলি খুব বড় হয়, তবে কিছুটা উচ্চতর পি-মানগুলি দেওয়া ঠিক হয়ে যেতে পারে।

বেশিরভাগ শাখাগুলি এখন প্রভাবের মাপগুলির প্রতিবেদন করা এবং পি-মানগুলির ভূমিকা হ্রাস বা হ্রাস করার পক্ষে খুব দৃ very়তার সাথে এগিয়ে চলেছে। তারা নমুনা বিতরণ সম্পর্কে আরও বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানকে উত্সাহ দেয়। বায়সিয়ান স্ট্যাটিস্টিক্স সহ কিছু পন্থা, পি-ভ্যালুগুলি একসাথে বাদ দেয়।

আমার উত্তর সংক্ষিপ্ত এবং সরলীকৃত হয়। এই বিষয়টিতে অনেক নিবন্ধ রয়েছে আপনি আরও বিশদ, ন্যায্যতা এবং সুনির্দিষ্ট জন্য এইগুলি সহ পরামর্শ নিতে পারেন:

— MrMeritology
সূত্র

@ মেরি মেরিটোলজি এই গুরুত্বপূর্ণ উল্লেখগুলি সরবরাহ করার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। আমি তাদের ASAP পড়ব!

— অ্যাডাম রবিনসন

6

"সুতরাং আমার মতো একজন সাধারণ মানুষ এমন কোনও পি মান খুঁজে পাবে না যেখানে কোনও অনুমান নেই।"

স্পষ্টতই, ওপি বলে যে নির্দিষ্ট সারণীতে তিনি উপস্থাপন করেছেন, সেখানে প্রতিবেদিত পি-মানগুলির সাথে কোনও অনুমান নেই। এই ছোট্ট বিভ্রান্তি দূর করার জন্য অবশ্যই নকল অনুমান রয়েছে, তবে সেগুলি বরং ... পরোক্ষভাবে উল্লেখ করা হয়েছে (স্থানের অর্থনীতির জন্য, আমি ধারণা করি)।

"ডান-লেজ" পরীক্ষার জন্য বলুন, "পি-মান" শর্তযুক্ত সম্ভাবনা,

p-val \equiv P (T \geq t (S) ∣ H_{0}) = 1 - F_{T | H_{0}} (t (S) ∣ H_{0})

$\text{p-val} \equiv P(T\geq t(S) \mid H_0) = 1-F_{T|H_0}(t(S) \mid H_0)$

যেখানে পরিসংখ্যান ব্যবহৃত হয়, হ'ল বিতরণ ফাংশন যা সত্য হওয়ার সাথে সম্পর্কিত শর্তগুলি চিহ্নিত করে এবং দ্বারা প্রাপ্ত এর মান হয় হাতে নমুনা ব্যবহার। স্পষ্টতই, পরীক্ষাটি অর্থবহ হওয়ার জন্য এটি অবশ্যই হওয়া উচিত যে পরিসংখ্যান এমন এবং নাল হাইপোথিসিস এমন একটি যে শর্তসাপেক্ষে সত্যিকারের আলাদা (বা আলাদাভাবে , যখন তারা উভয়ই অন্তর্ভুক্ত একই পরিবার) এর বিতরণ থেকে এ $T$ $F_{T|H_0}(t \mid H_0)$ $T$ $H_0$ $t(S)$ $T$ $T$ $H_0$ $T$ $H_0$ $H_0$ সত্য হচ্ছে না।

সুতরাং কোনও নাল হাইপোথিসিস না থাকলে একটি পি-মানও গণনা করা যায় না , এবং যখনই আমরা কোনও পি-মানটির প্রতিবেদন দেখতে পাই, কোথাও কোথাও একটি নাল হাইপোথিসিস লুকিয়ে আছে।

আমরা পড়ি প্রশ্নে উপস্থাপন করা সারণীতে

"ডাব্লুএইচআর টেরিটিলগুলি জুড়ে পার্থক্যের জন্য সমস্ত পরীক্ষা ..."

নাল-হাইপোথিসিসটি এই বাক্যাংশটিতে "লুকানো" রয়েছে: এটি "ডাব্লুএইচআর টেরিটিলের মধ্যে কোনও পার্থক্য নয়", (যে কোনও "ডাব্লুওআর টেরিটাইল" যাই হোক না কেন) এখানে গাণিতিক আকারে প্রকাশিত হয়েছে যা এখানে দুটি মাত্রার সমান হিসাবে বিভক্ত হওয়ার পার্থক্য বলে মনে হয় শূন্য।

— আলেকোস পাপাদোপল্লোস
সূত্র

আমি সম্মত হই যে এই বিশ্লেষণগুলির পিছনে অনুমানগুলি থাকতে পারে। যাইহোক, যারা গবেষণামূলক কাগজগুলির (যেমন স্ট্রোব স্টেটমেন্ট) এর দিকনির্দেশগুলি বিশদভাবে বর্ণনা করেন তাদের পি মানগুলির প্রাচুর্যকে চিহ্নিত করা উচিত। আমি মনে করি এপি মান কোনও কাগজের মূল অনুমানের জন্য সংরক্ষণ করা উচিত (যা খুব কমই একের বেশি হয়)। তবে তবুও, আমি বলতে পারি না যে আমি আপনার সাথে একমত নই =)

— অ্যাডাম রবিনসন

1

@ অ্যাডামরবিনসন হুমম ... আমি এতটা নিশ্চিত নই এই জাতীয় "সংরক্ষিত" পদ্ধতির ফলে, পি-ভ্যালু টেস্টের সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর জন্য যে গুরুত্ব রয়েছে তা আরও বাড়িয়ে দেয় (আরও বেশি)। আমার কাছে, এটি কেবলমাত্র আরও একটি ফলাফল যা অন্যান্য অনেক দিক, ফলাফল, নমুনার বাইরে থাকা তথ্য, যুক্তি ইত্যাদির সাথে একত্রিত হতে হয় অন্যদিকে, যদি পি-মানগুলি পুরো জায়গায় ছড়িয়ে দেওয়া হয় তবে তা হয় is এগুলি উপলব্ধি করা সহজ যে তারা সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর নির্দিষ্ট মানদণ্ড নয়।

— অ্যালেকোস পাপাদোপল্লো

অ্যালেকোস আমি টেবিলে আলাদা কিছু পড়েছি, যা ডাব্লুআরটি এর পরিবর্তে ডাব্লুআরটি (অর্থাৎ কোমর-হিপ রেশিও) টেরটিলেসকে বোঝায়, যখন টেরিটালস এমন মূল্যবোধ যা একই অর্থে একটি অংশকে তিনটি ভাগে ভাগ করে দেয় যে কোয়ার্টাইলগুলি এমন মান যা 4 অংশে বিভক্ত হয় এবং দশটি দশ অংশ।

— গ্লেন_বি

@ গ্লেন_বি ধন্যবাদ, এটি আমার দিক থেকে একটি টাইপো ছিল। ঠিক কর.

— অ্যালেকোস পাপাদোপল্লোস

2

উদাহরণস্বরূপ, এখানে দেখুন । তবে সম্ভবত এখানে না ।

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

2

আমি কৌতূহলী হয়ে উঠি এবং ওপি একটি উদাহরণ হিসাবে যে কাগজটি দিয়েছিলাম তা পড়েছিলাম: পেটের স্থূলত্ব হিপ ফাটলের ঝুঁকি বাড়ায় । আমি কোনও মেডিকেল গবেষক নই এবং সাধারণত ওষুধের কাগজপত্র পড়ি না।

আমি অবাক হয়ে দেখলাম যে কেবলমাত্র এই কাগজটি মূল্যগুলি ব্যবহার করে যেখানে টেবিল 1-এর শিরোনাম হ'ল ওপ প্রশ্নোত্তর সংস্থায় পুনরুত্পাদন করে। $p$

আমার কাছে এটি মোটেও ভ্যালুগুলির "প্রাচুর্যের" মতো লাগে না ! আমি স্নায়ুবিজ্ঞানের কাগজপত্রগুলিতে অভ্যস্ত, যেখানে বিভিন্ন বিষয়ের বিষয় (মানব, ইঁদুর, মাছি, নিউরন, টিস্যু নমুনা ইত্যাদি) বিভিন্ন পরিস্থিতিতে বিভিন্নভাবে চিকিত্সা করা বা পরিমাপ করা হয় এবং কাগজপত্রগুলি সাধারণত দলগুলির মধ্যে পার্থক্যের চারদিকে ঘোরে olve এই পার্থক্যগুলি সর্বদা মূল্যগুলির সাথে মূল্যায়ন করা হয় , সুতরাং একটি গবেষণাপত্রের কয়েক ডজন এবং কয়েক ডজন তাদের মূল পাঠ্যে প্রতিবেদন করা যেতে পারে। কখনও কখনও, এটি সত্যিই "প্রাচুর্য" এর মতো দেখাচ্ছে। এই পদ্ধতির প্রায়শই (কখনও কখনও সঠিক এবং কখনও কখনও ভুলভাবে) বিভিন্ন কারণে সমালোচনা করা হয়, @ গ্লেন_বি (+1) এর উত্তর এবং আরও লিঙ্কগুলি দেখুন। $p$ $p$

যাইহোক, এই কাগজটি তেমন কিছু করে না এবং কেবল সংস্থার বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলি প্রতিবেদন করা হলে প্রাথমিকভাবে পরিচয় হিসাবে মূল্যগুলি প্রতিবেদন করে। আমি বুঝতে পারছি না যে ভ্যালুগুলি সেখানে কী করছে এবং তাই হ্যাঁ, আমি সম্মত হয়েছি যে তারা স্থানের বাইরে রয়েছে। তবে, এই পুরো টেবিলটি সেখানে কী করছে তা আমি বুঝতে পারি না! আমি এই টেবিলটিকে বরং বিভ্রান্ত মনে করি (কেন টেরিলেটস? কেন ডাব্লুএইচআর এর টেরিলেটস? আগ্রহের প্রকৃত পরিবর্তনশীল কোথায়, হিপ ফ্র্যাকচারের হার?) এবং এটি কোনও বাস্তব বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা হবে বলে মনে হয় না। এই পুরো টেবিলটি ভ্যালু সহ একসাথে খুব বেশি ক্ষতি ছাড়াই পাঠ্য থেকে বের করে দেওয়া যেতে পারে । $p$ $p$ $p$

যেহেতু আমি এই কাগজে মূল্যগুলির কোনও প্রাচুর্য দেখতে পাচ্ছি না , আমি প্রশ্নটি থেকে কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। $p$

মনে হচ্ছে প্রশ্নটি বিশেষত এই জাতীয় বর্ণনামূলক সারণীর উল্লেখ করছে। যদি তা হয় তবে মেডিক্যাল জার্নালে এটি কিছু অদ্ভুত (তবে বেশিরভাগ ক্ষতিকারক?) অনুশীলন, traditionতিহ্যের কারণে বেঁচে থাকে।

পিএস, যাইহোক, এই কাগজের মূল বিশ্লেষণ (যে কোনও মূল্যকে জড়িত করে না ) আমার কাছে অদ্ভুত দেখাচ্ছে। অধ্যয়নের লক্ষ্য "পরীক্ষা করা [...] কোমর পরিধি (শৌচাগার), হিপ পরিধি (হাইকোর্টের), কোমর / হিপ অনুপাত (WHR) এবং তাহলে BMI ঘটনা হিপ ফাটল মধ্যে সম্পর্ক" , বিভিন্ন সম্ভাব্য covariates জন্য নিয়ন্ত্রণকারী যখন । নমুনার আকার বিশাল ( )। আমি যা করবো তা হল, সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীকারীকে একটি স্থিতিস্থাপক নেট পেনাল্টি সহ একটি রিগ্রেশন মডেলটিতে স্থাপন করা, ক্রস-বৈধকরণের মাধ্যমে নিয়মিতকরণ পরামিতিগুলি নির্বাচন করুন এবং তারপরে ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের শূন্য-সহগের কী আছে তা দেখুন। বা অনুরূপ কিছু। লেখকরা পরিবর্তে কিছু অ্যাডহক মডেলিং করেন। $p$ $n=43000$

— অ্যামিবা বলছেন মনিকাকে রিইনস্টেট করুন
সূত্র

@ আমেবা আমি র্যান্ডোতে একটি নিবন্ধ নির্বাচন করেছি; এটি ছিল সেই জার্নালের এপিডেমিওলজির সর্বশেষ প্রকাশিত নিবন্ধ। আমি নিশ্চিত যে আমি যদি আরও কিছু অনুসন্ধান করে থাকি তবে আমি আরও অনেক অর্থহীন পি মান সহ একটি নিবন্ধ সরবরাহ করতে পারতাম। যেমন আপনি লক্ষ্য করেছেন, পি-ভ্যালুটাইটিস রয়েছে তবে আপনার এবং উপরে এবং নীচের অন্যান্য উত্তরগুলি থেকে, এটি প্রদর্শিত হয় যে গবেষণা সম্প্রদায় এটিকে সম্বোধন করছে।

— অ্যাডাম রবিনসন

@ অ্যাডাম, আমি আপনার প্রশ্নটি পছন্দ করি (+1) এবং গ্লেন_বি এর উত্তর (+1) তবে যদি এই "এলোমেলোভাবে নির্বাচিত" কাগজটি প্রতিনিধি হয় তবে গ্লেন_বি যে বেশিরভাগ পয়েন্টগুলি লিঙ্ক করেছেন এবং বেশিরভাগ কাগজপত্র যা তিনি লিঙ্ক করেছেন, প্রয়োগ করবেন না বা উল্লেখ করবেন না আপনি যে মেডিকেল গবেষণার বিষয়ে জিজ্ঞাসা করেছিলেন সেই পরিস্থিতি। যদি এটি প্রতিনিধি না হয় তবে অবশ্যই আমি বিচার করতে পারি না।

— অ্যামিবা বলেছেন

আপনার উত্তরগুলি থেকে আমি বেশ কয়েকবার অসীম সাহায্য পেয়েছি। আমি এই সমস্যাটি সম্পর্কে আমার বোঝার ভিত্তিতে রায়টি করেছি। আমি বিশ্বাস করি প্রদত্ত সমস্ত উত্তর কার্যকর এবং তারা সম্মিলিতভাবে প্রশ্নের উত্তর দেয়।

— অ্যাডাম রবিনসন

1

পরিসংখ্যানগত পিয়ার-পর্যালোচনার স্তরটি আমার অভিজ্ঞতা থেকে যতটা ভাবেন তত বেশি নয়। আমি যে সমস্ত প্রয়োগকৃত কাগজগুলিতে কাজ করেছি তার জন্য, পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সমস্ত মন্তব্য প্রয়োগ ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে এসেছিল, পরিসংখ্যানবিদদের দ্বারা নয়। "শীর্ষ" জার্নালের জন্য, যদিও আরও বেশি যাচাই-বাছাই করা হয়, ফলাফল গুরুতর ত্রুটিযুক্ত হওয়া অস্বাভাবিক নয়। আমি মনে করি এটি আংশিক কারণ কারণ পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রটি কঠিন হতে পারে (এর অনেক বড় মনের মধ্যে মতবিরোধের দ্বারা এটি দেখা যায়)।

দ্বিতীয়ত, একটি ক্ষেত্রের পাঠকরা নির্দিষ্ট উপায়ে জিনিসগুলি দেখার আশা করছেন। সাম্প্রতিক এক অভিজ্ঞতায়, আমি একটি মডেল থেকে সম্ভাবনার পরিকল্পনা করেছি, তবে এটি বন্ধ করে দেওয়া হয়েছিল কারণ আমার সহযোগী সঠিকভাবে অনুমান করেছিলেন যে তাঁর পাঠকরা কাঁচা ডেটার বারপ্লট নিয়ে আরও স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করবেন। সংক্ষেপে, অনেক পাঠক বেসলাইন বৈশিষ্ট্যের টেবিলের পাশাপাশি পি-মানগুলি দেখতে আশা করেন।

আপনার সরাসরি প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত নয়, তবে সম্ভবত প্রাসঙ্গিক: পি-মানগুলি প্রায় প্রতিটি পাঠ্যে ঘনত্ববাদী বা সম্ভাবনার পদ্ধতি ব্যবহার করে ব্যবহৃত হয়। লেখকরা প্রায়শই অসাধারণ অবদান রেখেছেন এবং পরিসংখ্যান সম্পর্কে গভীরভাবে চিন্তা করেছেন। যদিও পরীক্ষামূলকরা দ্বারা আপত্তিজনক হলেও অবশ্যই পরিসংখ্যানগুলিতে তাদের একটি জায়গা রয়েছে।

— julieth
সূত্র

এই মন্তব্যের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ. আমি আপনার বিবৃতি আরও এগিয়ে নিতে পারে; আমি মনে করি যে প্রকাশিত অনুসন্ধানের একটি অবিশ্বাস্যভাবে বড় পরিমাণে বিভিন্ন কারণে পরিসংখ্যানগত ত্রুটি রয়েছে। আমার তত্ত্বাবধায়ক প্রায়শই বলে থাকেন "পর্যালোচনা প্রক্রিয়াটি ভদ্রলোকদের শব্দের উপর ভিত্তি করে" বেশ মজার আমি মনে করি।

— অ্যাডাম রবিনসন

1

আমাকে প্রায়শই মেডিকেল নিবন্ধগুলি পড়তে হয় এবং আমার মনে হয় যে কেন্দ্রীয় ভারসাম্যহীন অঞ্চলে না গিয়ে দুলটি এক চরম থেকে অন্য চূড়ায় দুলছে।

নিম্নলিখিত পদ্ধতির ভাল কাজ করে বলে মনে হচ্ছে। যদি পি মানটি ছোট হয় তবে পর্যবেক্ষণ করা পার্থক্যটি একাকী হওয়ার সম্ভাবনা কম। অতএব, আমাদের পার্থক্যের তীব্রতার দিকে নজর দেওয়া উচিত এবং সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত যে এটি কোনও ব্যবহারিক তাত্পর্যপূর্ণ কিনা। খুব ছোট পি মানগুলি বড় আকারের নমুনা আকারের সাথে খুব সামান্য পার্থক্য সহ ঘটে যা কোনও ব্যবহারিক প্রাসঙ্গিকতার হতে পারে।

বেসলাইন ডেটা সারণীতে পি মানগুলি অন্তর্ভুক্ত না করা অসুবিধে হতে পারে। সুতরাং যদি কোনও সমীক্ষায় দুটি গ্রুপ থাকে যার গড় বয়স 54 এবং 59 বছর হয় তবে আমি জানতে চাই যে এই পার্থক্যটি একাকী একা হয়ে যেতে পারে কিনা। পি যদি ছোট হয় তবে আমি মনে করি 2 বছরের এই 5 বছরের পার্থক্যটি অধ্যয়নের ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে কিনা। পি যদি ছোট না হয় তবে আমাকে এই প্রশ্নের সমাধান করতে হবে না।

কেউ যদি কেবলমাত্র পি মানের উপর নির্ভর করে এবং পার্থক্যটির মাত্রা (উদাহরণস্বরূপ, সহজ শতাংশ পরিবর্তন) পরীক্ষা না করে তবে সমস্যা দেখা দেয়। কেউ কেউ মনে করেন যে পি মানগুলি পুরোপুরি বাদ দেওয়া উচিত যাতে কেবল পার্থক্য থেকে যায় এবং দেখা যায়। একটি ভারসাম্যযুক্ত সমাধান হ'ল এই উভয়কে মূল্যায়নের উপর জোর দেওয়া এবং কেবল পি মানটি ফেলে দেওয়া নয়, যার সীমিত তবে 'তাৎপর্যপূর্ণ' অর্থ রয়েছে। প্রভাবের আকারটি পি মান (আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলির মতো) এর সাথেও ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কযুক্ত হতে পারে এবং পরিসংখ্যানগত আড়াআড়ি থেকে পি মানগুলি সম্পূর্ণরূপে স্থানান্তরিত করার সম্ভাবনাও নেই। নিম্নলিখিত নিবন্ধে উল্লিখিত হিসাবে, নাল অনুমানের পরীক্ষার অনেকগুলি গুণ রয়েছে যার কারণে এটি জনপ্রিয় রয়েছে:

আনথনি জি। গ্রিনওয়াল্ড, রিচার্ড গঞ্জালিজ, রিচার্ড জে হারেস, এবং ডোনাল্ড গুথ্রি প্রভাব আকার এবং পি মান: কী প্রতিবেদন করা উচিত এবং কোনটি প্রতিলিপি করা উচিত? সাইকোফিজিওলজি, 33 (1996)। 175-183।

— rnso
সূত্র