একাধিক তুলনা কেন সমস্যা?

Question

একাধিক তুলনা সহ সত্যই সমস্যাটি কী তা বুঝতে আমার কষ্ট হয় । একটি সাধারণ উপমা দিয়ে বলা হয় যে যে ব্যক্তি অনেক সিদ্ধান্ত নেবে সে অনেক ভুল করবে। বোনফেরোনি সংশোধনের মতো খুব রক্ষণশীল সাবধানতা প্রয়োগ করা হয়েছে, সম্ভাবনাটি তৈরি করার জন্য, এই ব্যক্তি যতটা সম্ভব কম ততই ভুল করবেন।

তবে কেন সেই ব্যক্তি ভুল সিদ্ধান্তের শতাংশের চেয়ে তার যে সমস্ত সিদ্ধান্ত নিয়েছে সেগুলির মধ্যে সে কিছুতেই ভুল করেছে কিনা সে বিষয়ে আমরা কেন চিন্তা করব ?

আমাকে অন্য উপমা দিয়ে কী বিভ্রান্ত করে তা বোঝানোর চেষ্টা করি Let ধরুন এখানে দুজন বিচারক রয়েছেন, একজনের বয়স 60 বছর, আর একজনের বয়স 20 বছর। তারপরে বনফেরনি সংশোধনটি মৃত্যুদন্ডের সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে 20 বছরের পুরনো ব্যক্তিকে যতটা সম্ভব রক্ষণশীল হতে বলে, কারণ তিনি বিচারক হিসাবে আরও অনেক বছর কাজ করবেন, আরও অনেক সিদ্ধান্ত নেবেন, তাই তাকে সতর্ক থাকতে হবে। তবে 60০ বছর বয়সের একজন সম্ভবত শীঘ্রই অবসর নেবে, কম সিদ্ধান্ত নেবে, তাই অন্যের তুলনায় সে আরও গাফিল হতে পারে। তবে প্রকৃতপক্ষে, উভয় বিচারকেরই সমান সতর্ক বা রক্ষণশীল হওয়া উচিত, তারা যতগুলি সিদ্ধান্ত নেবেন না কেন। আমি মনে করি যে এই উপমাটি কমবেশি সেই বাস্তব সমস্যাগুলিতে অনুবাদ করে যেখানে Bonferroni সংশোধন প্রয়োগ করা হয়, যা আমি প্রতিলিপি হিসাবে খুঁজে পাই।

Comments

সত্যিই আপনার প্রশ্নের উত্তর নয়, তবে আপনি কি ভুয়া আবিষ্কার আবিষ্কারের রেট (এফডিআর) পেয়েছেন? "Bonferroni বিয়ন্ড" Narum দ্বারা: springerlink.com/content/c5047h0084528056

— apeescape

Answer 1

আপনি এমন কিছু বলেছেন যা বনফেরোনি সংশোধনের একটি সর্বোত্তম যুক্তিযুক্ত যুক্তি। আমি কখনই করব তার প্রতিটি পরীক্ষার ভিত্তিতে আমার আলফা মানদণ্ডকে সামঞ্জস্য করা উচিত নয়? এই ধরণের বিজ্ঞাপনের বেহাল অর্থের কারণেই কিছু লোক বনফেরোনি স্টাইল সংশোধনগুলিতে মোটেই বিশ্বাস করেন না believe কখনও কখনও তাদের কেরিয়ারে যে ধরণের ডেটা সম্পর্কিত হয় তা এমন হয় যে এটি কোনও সমস্যা নয়। বিচারকদের জন্য যারা প্রতিটি নতুন প্রমাণের বিষয়ে একটি বা খুব কম সিদ্ধান্ত নিয়ে থাকেন এটি খুব কার্যকর যুক্তি। তবে ২০ জন আসামী নিয়ে বিচারকের কী হবে এবং যারা একক বৃহত্তর উপাত্তে (যেমন যুদ্ধের ট্রাইব্যুনাল) তাদের রায় স্থির করছেন?

আপনি যুক্তির অংশে কিকগুলি উপেক্ষা করছেন। সাধারণত বিজ্ঞানীরা কিছু খুঁজছেন - আলফার চেয়ে পি-ভ্যালু কম। একজনকে খুঁজে পাওয়ার প্রতিটি চেষ্টাই অন্য কিক another কেউ যদি এটি পর্যায়ে শট নেয় তবে শেষ পর্যন্ত একজন খুঁজে পাবেন। সুতরাং, তাদের এটি করার জন্য শাস্তি দেওয়া উচিত।

আপনি এই দুটি আর্গুমেন্টকে যেভাবে সুর করেছেন তা হ'ল এটি উভয়ই সত্য। সবচেয়ে সহজ সমাধানটি হ'ল একধরণের ডাটাবেসের মধ্যে পার্থক্যের পরীক্ষাকে বিবেচনা করা যেমন কিকের মতো সমস্যা হতে পারে তবে এর বাইরে সংশোধনের সুযোগটি প্রসারিত হওয়া একটি পিচ্ছিল slাল হবে be

এটি বেশ কয়েকটি ক্ষেত্রে সত্যই কঠিন সমস্যা, উল্লেখযোগ্যভাবে এফএমআরআই যেখানে কয়েক হাজার ডেটা পয়েন্ট তুলনা করা হচ্ছে এবং কিছু কিছু সুযোগের দ্বারা তাৎপর্যপূর্ণ হয়ে উঠতে বাধ্য রয়েছে। ক্ষেত্রটি historতিহাসিকভাবে খুব অনুসন্ধানী হয়েছে এই কারণে যে মস্তিষ্কের শত শত অঞ্চল যথাযথভাবে বিশুদ্ধরূপে দেখতে পাবে এই সত্যটির জন্য কিছু করতে হবে। সুতরাং, ক্ষেত্রটিতে মানদণ্ড সামঞ্জস্য করার অনেকগুলি পদ্ধতি বিকাশ করা হয়েছে।

অন্যদিকে, কিছু ক্ষেত্রগুলিতে একটি বেশিরভাগের পক্ষে 3 থেকে 5 স্তরগুলির একটি ভেরিয়েবলের দিকে তাকানো থাকতে পারে এবং যদি কোনও উল্লেখযোগ্য আনোভা ঘটে তবে সর্বদা প্রতিটি সংমিশ্রণটি পরীক্ষা করে দেখান। এটিতে কিছু সমস্যা রয়েছে বলে পরিচিত (টাইপ 1 ত্রুটি) তবে এটি বিশেষত ভয়ানক নয়।

এটি আপনার দৃষ্টিকোণের উপর নির্ভর করে। এফএমআরআই গবেষক মানদণ্ডে স্থানান্তরিত করার জন্য আসল প্রয়োজনকে স্বীকৃতি দেয়। একটি ছোট আনোভা দেখে ব্যক্তিটি অনুভব করতে পারে যে পরীক্ষা থেকে এখানে স্পষ্টতই কিছু আছে। একাধিক তুলনায় যথাযথ রক্ষণশীল দৃষ্টিভঙ্গি হ'ল তাদের সম্পর্কে সর্বদা কিছু করা তবে কেবলমাত্র একটি একক ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে। যে কোনও নতুন ডেটা মাপদণ্ড পুনরায় সেট করে ... যদি আপনি বায়েশিয়ান না হন ...

Comments

ধন্যবাদ, এটি খুব সহায়ক হয়েছে। যখন আমার যথেষ্ট প্রতিনিধি থাকবে তখন আমি এটিকে ভোট দেব।

— AgCl

এফএমআরআই গবেষক সম্ভবত ফলস ডিসকোভারি রেট (এফডিআর) মাপদণ্ডটিও ব্যবহার করবেন, কারণ এটি দীর্ঘকালীন পরীক্ষায় আলফা * 100% মিথ্যা ধনাত্মকতার গ্যারান্টি দেয়।

— ব্র্যান্ডন শেরম্যান

@ জন, আপনি কি দয়া করে এই প্রশ্নের উত্তর দিতে পারেন stats.stackexchange.com/questions/431011/… আপনি যদি আমাকে সহায়তা করতে পারেন তবে আমি খুশি হব।

— সাব্বির আহমেদ

Answer 2

সম্মানিত পরিসংখ্যানবিদগণ একাধিক তুলনায় বিভিন্ন ধরণের অবস্থান গ্রহণ করেছেন। এটি একটি সূক্ষ্ম বিষয়। যদি কেউ এটিকে সহজ মনে করেন তবে আমি ভাবতে পারি যে তারা এ সম্পর্কে কতটা চিন্তাভাবনা করেছে।

অ্যান্ড্রু গেলম্যানের একাধিক পরীক্ষার জন্য এখানে আকর্ষণীয় বায়েশীয় দৃষ্টিভঙ্গি রয়েছে: আমরা কেন (সাধারণত) একাধিক তুলনা সম্পর্কে চিন্তা করি না ।

Comments

এই কাগজটি সম্পর্কে আমি কী আকর্ষণীয় বোধ করি তা হ'ল দৃষ্টিকোণটি বয়েশিয়ান, তবে একাধিক তুলনার জন্য সংশোধন প্রতিস্থাপন করার প্রস্তাব দেওয়া হায়ারারিকিকাল মডেলিং পদ্ধতির আপনাকে বায়েসিয়ান হওয়ার প্রয়োজন হয় না ।

— কনজুগেটপায়ার

আমি কেবল সেই নিবন্ধটি দেখছিলাম; আমি মনে করি এটি আরও উদ্ধৃত করা প্রয়োজন। আমি ড্রেনের উপরে ফ্লাশিং এফেক্টগুলি ঘৃণা করি কারণ উন্নত একাধিক তুলনা কৌশলগুলি সুপরিচিত বা করা সহজ নয়। বিপরীতে, একটি হালকা পদ্ধতির ড্রপ ডেড সিম্পল। আমি ভাবছি যে এটি নিয়ে গুরুতর সমস্যা আছে কিনা তা বিবেচনা করা দরকার।

— রাসেলপিয়ের্স

তবে জেলম্যানের ২০১৪ পোস্টটি দেখুন জীবনের অন্যতম ভয়াবহ বিড়ম্বনায়, আমি একটি কাগজ লিখেছিলাম "কেন আমাদের (সাধারণত) একাধিক তুলনা সম্পর্কে চিন্তা করা উচিত নয়" তবে এখন আমি একাধিক তুলনা নিয়ে চিন্তিত হয়ে অনেক সময় ব্যয় করি ।

— অ্যামিবা

Answer 3

আগের মন্তব্যের সাথে সম্পর্কিত, এফএমআরআই গবেষককে যা মনে রাখতে হবে তা হ'ল ক্লিনিক্যালি-গুরুত্বপূর্ণ ফলাফলগুলি মস্তিষ্কের একটি এফএমআরআইতে একক পিক্সেলের ঘনত্ব পরিবর্তন নয়। যদি এটি কোনও ক্লিনিকাল উন্নতি / ক্ষতির কারণ না হয়, তাতে কিছু আসে যায় না। একাধিক তুলনা সম্পর্কে উদ্বেগ হ্রাস করার এটি একটি উপায়।

আরো দেখুন:

1. বাউয়ার, পি। (1991)। ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলিতে একাধিক পরীক্ষা করা। স্ট্যাট মেড, 10 (6), 871-89; 889-90 আলোচনা।
2. প্রোছান, এমএ এবং ওয়াকলিউ, এমএ (2000) ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলিতে বহুগুণ সমন্বয়ের জন্য ব্যবহারিক নির্দেশিকাগুলি। কন্ট্রোল ক্লিন ট্রায়ালস, 21 (6), 527-39।
3. রথম্যান, কেজে (1990) কোন সমন্বয় একাধিক তুলনা জন্য প্রয়োজন হয়। এপিডেমিওলজি (কেমব্রিজ, ম্যাসা।), 1 (1), 43-6।
4. পেরেঞ্জার, টিভি (1998)। বোনফেরনির সমন্বয়গুলির সাথে কি সমস্যা। বিএমজে (ক্লিনিকাল রিসার্চ এডি।), 316 (7139), 1236-8।

Comments

এটি অবশ্যই উদ্ধৃত মূল্যবান: prefrontal.org/files/posters/Bennett-Salmon-2009.jpg

— নিকো

আমি নিশ্চিত যে তারা একটি মৃত সালমন এর আবেগ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করতে অনেক মজা পেয়েছিল !!!

— নিকো

এই লেখাটি RCTs এর সাথে সম্পর্কিত দরকারী রেফারেন্স আছে: j.mp/bAgr1B ।

— chl

Answer 4

ধারণাগুলি ঠিক করতে: আপনি যখন তখন আমি কেস নেব, স্বতন্ত্র এলোমেলো ভেরিয়েবল যেমন থেকে আঁকা । আমি ধরে নিলাম যে আপনি কোনটি শূন্য নয় মানে জানতে চান, আনুষ্ঠানিকভাবে আপনি পরীক্ষা করতে চান:$n$$(X_i)_{i=1,\dots,n}$$i=1,\dots,n$ $X_i$$\mathcal{N}(\theta_i,1)$

$H_{0i} : \theta_i=0$ বনাম$H_{1i} : \theta_i\neq 0$

একটি প্রান্তিকের সংজ্ঞা: আপনার সিদ্ধান্ত নেওয়ার আছে এবং আপনার লক্ষ্য ভিন্ন হতে পারে। প্রদত্ত পরীক্ষার জন্য অবশ্যই একটি প্রান্তিক বেছে নিতে এবং accept যদি না গ্রহণ করার সিদ্ধান্ত ।$n$$i$$\tau_i$$H_{0i}$$|X_i|>\tau_i$

বিভিন্ন বিকল্প: আপনাকে প্রান্তিকতা নির্বাচন করতে হবে এবং এর জন্য আপনার কাছে দুটি বিকল্প রয়েছে :$\tau_i$

1. সবার জন্য একই প্রান্তিক নির্বাচন করুন

2. সবার জন্য আলাদা থ্রোসোল্ড চয়ন করতে (প্রায়শই একটি ডেটাউইস থ্রেশহোল্ড, নীচে দেখুন)।

বিভিন্ন লক্ষ্য: এই বিকল্পগুলি যেমন বিভিন্ন লক্ষ্য হিসাবে চালিত হতে পারে

• I বা একাধিক জন্য ভুলভাবে reject প্রত্যাখ্যান করার সম্ভাবনাটি নিয়ন্ত্রণ করা ।$H_{0i}$$i$

• ভুয়া অ্যালার্ম অনুপাতের প্রত্যাশা নিয়ন্ত্রণ (বা মিথ্যা আবিষ্কারের হার)

  শেষে আপনার লক্ষ্যটি কী, কোনও ডেটাউইস থ্রেশহোল্ড ব্যবহার করা ভাল ধারণা।

আপনার প্রশ্নের আমার উত্তর: আপনার স্বজ্ঞাততা একটি ডেটাউইস থ্রেশহোল্ড চয়ন করার জন্য মূল ধর্মীয় সম্পর্কিত সম্পর্কিত। এটি নিম্নলিখিত (হোলমের পদ্ধতির উত্সে যা বনফেরোনি থেকে বেশি শক্তিশালী):

কল্পনা করুন আপনি ইতিমধ্যে সর্বনিম্ন জন্য সিদ্ধান্ত নিয়েছেন এবং সিদ্ধান্তটি হ'ল তাদের সবার জন্য accept গ্রহণ করা । তারপরে আপনাকে কেবল তুলনা করতে হবে এবং আপনি ভুলভাবে প্রত্যাখ্যান করার জন্য কোনও ঝুঁকি নেন নি ! যেহেতু আপনি আপনার বাজেট ব্যবহার করেন নি, আপনি বাকী পরীক্ষার জন্য কিছুটা বেশি ঝুঁকি নিতে পারেন এবং একটি বৃহত প্রান্তিক নির্বাচন করতে পারেন।| এক্স i | এইচ 0 আমি এন - পি এইচ 0 $p$$|X_{i}|$$H_{0i}$$n-p$$H_{0i}$

আপনার বিচারকদের ক্ষেত্রে: আমি ধরে নিই (এবং আমি অনুমান করি যে আপনারও এটি করা উচিত) উভয় বিচারকেরই তাদের জীবনের জন্য মিথ্যা অভিযোগের একই বাজেট রয়েছে। অতীতে, তিনি কারও বিরুদ্ধে দোষ না দিলে years০ বছর বয়সী বিচারক কম রক্ষণশীল হতে পারেন! তবে যদি তিনি ইতিমধ্যে প্রচুর অভিযোগ করেন তবে তিনি আরও রক্ষণশীল এবং সম্ভবত বিচারকের চেয়েও বেশি হয়ে উঠবেন।

Comments

আমার ধারণা আপনার হাইপোথিসিতে একটি টাইপো রয়েছে - তারা উভয়ই

— একরকম

Answer 5

একটি চিত্রণমূলক (এবং মজার) নিবন্ধ; http://www.jsur.org/ar/jsur_ben102010.pdf ) কিছু ব্যবহারিক অধ্যয়নের একাধিক পরীক্ষার সংশোধন প্রয়োজন সম্পর্কে যেমন চলক উদাহরণস্বরূপ fmri। এই সংক্ষিপ্ত উদ্ধৃতিটি বেশিরভাগ বার্তাকে বলে:

"[...] আমরা পোস্ট মর্টেম আটলান্টিক সালমনকে বিষয় হিসাবে একটি এফএমআরআই স্ক্যানিং অধিবেশন সম্পন্ন করেছি। সালমনকে একই সামাজিক দৃষ্টিভঙ্গি গ্রহণের কাজ দেখানো হয়েছিল যা পরে একদল মানব বিষয়কে পরিচালিত হয়েছিল।"

এটি আমার অভিজ্ঞতায় একাধিক পরীক্ষার সংশোধন ব্যবহারকারীদের উত্সাহ দেওয়ার এক ভয়ঙ্কর যুক্তি।