ফেব্রুয়ারী ২০১ 2016 সালে, আমেরিকান স্ট্যাটিস্টিকাল অ্যাসোসিয়েশন পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য এবং পি-মানগুলির বিষয়ে একটি আনুষ্ঠানিক বিবৃতি প্রকাশ করেছে। এটি সম্পর্কে আমাদের থ্রেড এই বিষয়গুলি ব্যাপকভাবে আলোচনা করে। তবে এখন পর্যন্ত কোনও কর্তৃপক্ষ সর্বজনীনভাবে স্বীকৃত কার্যকর বিকল্প প্রস্তাব দেওয়ার জন্য সামনে আসে নি। আমেরিকান স্ট্যাটিস্টিকাল সোসাইটি (এএসএস) এর প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করেছে, পি-মান: এর পরে কী?
"পি-মান খুব একটা ভাল নয়।"
আমরা মনে করি এএসএ খুব বেশি এগিয়ে যায় নি। এখন সময় স্বীকার করার যে পি-মানগুলির যুগ শেষ হয়ে গেছে। পরিসংখ্যানবিদরা এগুলিকে সফলভাবে আন্ডারগ্রাজুয়েটদের, কৌতুক বিজ্ঞানী এবং বোকা সম্পাদকদের সর্বত্র বিভ্রান্ত করার জন্য ব্যবহার করেছেন, তবে বিশ্বটি এই ব্যবহারের মধ্য দিয়ে দেখতে শুরু করেছে। সিদ্ধান্ত গ্রহণ নিয়ন্ত্রণের জন্য পরিসংখ্যানবিদদের দ্বারা আমাদের বিশ শতকের এই প্রারম্ভিকে ত্যাগ করতে হবে। আমাদের আসলে কী কাজ করে তা ফিরিয়ে নেওয়া উচিত ।
অফিসিয়াল এএসএস প্রস্তাবটি হ'ল:
পি-ভ্যালুগুলির স্থলে, এএসএস স্টপ (সিট-অফ-প্যান্ট পদ্ধতি) এর পক্ষে হয়। প্রাচীন গ্রীক, নবজাগরণ পুরুষ এবং সমস্ত বিজ্ঞানী রোনাল্ড ফিশার না এসে সমস্ত জিনিস নষ্ট না করা পর্যন্ত এই সময়ের সম্মানিত ও পরীক্ষিত পদ্ধতিটি ব্যবহার করেছিলেন। স্টপ সহজ, সরাসরি, ডেটা-চালিত এবং প্রামাণিক। এটি চালিয়ে যাওয়ার জন্য, একটি কর্তৃপক্ষের চিত্র (একজন প্রবীণ পুরুষ, পছন্দ অনুসারে) ডেটা পর্যালোচনা করে সিদ্ধান্ত নেয় যে তারা তার মতামতের সাথে একমত কিনা। যখন তিনি সিদ্ধান্ত নেন তারা করেন, ফলাফলটি "তাৎপর্যপূর্ণ" Otherwise অন্যথায় এটি হয় না এবং প্রত্যেককে পুরো জিনিসটি ভুলে যাওয়া দরকার।
মূলনীতি
প্রতিক্রিয়া এএসএর ছয়টি নীতিকে সম্বোধন করে।
STOP নির্দিষ্ট পরিসংখ্যানের মডেলটির সাথে ডেটাটি কতটা বেমানান তা নির্দেশ করতে পারে।
আমরা এই বাক্যাংশটি পছন্দ করি কারণ এটি স্টপ বলার মতো অভিনব উপায় হ্যাঁ বা না কোনও প্রশ্নের উত্তর দেবে। পি-মান বা অন্যান্য পরিসংখ্যান পদ্ধতির বিপরীতে এটি কোনও সন্দেহ রাখে না। এটি যারা তাদের পক্ষে নিখুঁত প্রতিক্রিয়া, "আমাদের কোনও দুর্গন্ধের 'নাল অনুমানের দরকার নেই! যাইহোক *?! @ এটি কি? এটি কী হওয়ার কথা তা কখনই কেউ বুঝতে পারেনি। "
হাইপোথিসিসটি সত্য যে সম্ভাবনা তা স্টপ থামায় না: এটি আসলে এটি সত্য কিনা না তা সিদ্ধান্ত নেয়।
সকলেই সম্ভাব্যতায় বিভ্রান্ত। সম্ভাব্যতাটিকে চিত্রের বাইরে নিয়ে গিয়ে, স্টপ কয়েক বছরের স্নাতক এবং স্নাতক অধ্যয়নের প্রয়োজনীয়তা সরিয়ে দেয়। এখন যে কেউ (যিনি পর্যাপ্ত বয়স্ক এবং পুরুষ) একক পরিসংখ্যান বক্তৃতা শোনার যন্ত্রণা ও নির্যাতন ছাড়াই পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করতে পারেন বা অনির্বচনীয় আউটপুটকে চালিত আরকেন সফটওয়্যারটি চালিয়ে যেতে পারেন।
বৈজ্ঞানিক সিদ্ধান্ত এবং ব্যবসা বা নীতিগত সিদ্ধান্তগুলি সাধারণ জ্ঞান এবং প্রকৃত কর্তৃত্বের ব্যক্তিত্বের ভিত্তিতে তৈরি করা যেতে পারে।
গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তগুলি সর্বদা কর্তৃপক্ষের দ্বারা নেওয়া হয়েছে, যাইহোক, সুতরাং আসুন আমরা এটি স্বীকার করি এবং মধ্যস্থতাকারীদের কেটে ফেলি। স্টপ ব্যবহারের মাধ্যমে পরিসংখ্যানবিদরা তাদের পক্ষে সবচেয়ে বেশি উপযুক্ত তা করতে মুক্ত করবে: সত্যকে অস্পষ্ট করতে সংখ্যা ব্যবহার করা এবং ক্ষমতায় থাকা ব্যক্তিদের পছন্দগুলি পবিত্র করে c
যথাযথ অনুমানের জন্য সম্পূর্ণ প্রতিবেদন এবং স্বচ্ছতা প্রয়োজন।
স্টোপ হ'ল এখন পর্যন্ত উদ্ভাবিত সবচেয়ে স্বচ্ছ এবং স্ব-স্পষ্ট পরিসংখ্যান পদ্ধতি: আপনি ডেটাটি দেখেন এবং আপনি সিদ্ধান্ত নেন। এটি সমস্ত বিভ্রান্তিকর জেড-টেস্ট, টি-টেস্ট, চি-স্কোয়ার্ড টেস্ট এবং বর্ণমালার স্যুপ পদ্ধতি (আনোভা! জিএলএম! এমএলই!) এই তথ্যগুলি গোপন করার জন্য লোকেরা ব্যবহার করে যা তাদের ডেটা বলতে কী বোঝায় না তা মুছে ফেলে।
স্টপ ফলাফলের গুরুত্ব পরিমাপ করে।
এটি স্ব-স্পষ্ট: কর্তৃপক্ষের কোনও ব্যক্তি যদি স্টপকে নিয়োগ দেয়, তবে ফলাফল অবশ্যই গুরুত্বপূর্ণ।
নিজে থেকেই, স্টোপ একটি মডেল বা অনুমানের বিষয়ে প্রমাণের একটি ভাল পরিমাপ সরবরাহ করে।
আমরা কোনও কর্তৃপক্ষকে চ্যালেঞ্জ জানাতে চাই না, তাই না? গবেষকরা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা স্বীকার করবে যে স্টপ তাদের প্রয়োজনীয় সমস্ত তথ্য সরবরাহ করে। এই কারণে, ডেটা বিশ্লেষণ স্টপ দিয়ে শেষ হতে পারে; পি-ভ্যালু, মেশিন লার্নিং বা জ্যোতিষের মতো বিকল্প পদ্ধতির দরকার নেই।
অন্যান্য পন্থা
কিছু পরিসংখ্যানবিদগণ তথাকথিত "বায়েশিয়ান" পদ্ধতিগুলি পছন্দ করেন, যেখানে 18 শতকের ধর্মগুরু দ্বারা মরণোত্তরভাবে প্রকাশিত একটি অস্পষ্ট উপপাদ্যকে প্রতিটি সমস্যার সমাধান করার জন্য মূর্খতা প্রয়োগ করা হয়। এর সর্বাধিক উল্লেখযোগ্য উকিলগণ নির্দ্বিধায় স্বীকৃতি দেয় যে এই পদ্ধতিগুলি "বিষয়ভিত্তিক" ”আমরা যদি বিষয়গত পদ্ধতি ব্যবহার করতে চলেছি তবে স্পষ্টতই সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী যত বেশি অনুমোদনযোগ্য এবং জ্ঞানবান হন, ফলাফল তত ভাল better এরপরে স্টপ সমস্ত বেইস পদ্ধতির যৌক্তিক সীমা হিসাবে আবির্ভূত হয়েছিল। কেন আপনি এই গুরুতর গণনাগুলি কাজ করার চেষ্টা করছেন এবং এত বেশি কম্পিউটার সময় বেঁধেছেন, যখন আপনি কেবল দায়িত্বরত ব্যক্তিকে ডেটা প্রদর্শন করতে পারেন এবং তাকে জিজ্ঞাসা করতে পারেন যে তার মতামত কি? গল্পের শেষে.
পরিসংখ্যানবিদদের যাজকত্বকে চ্যালেঞ্জ জানাতে সম্প্রতি একটি সম্প্রদায় উঠে দাঁড়িয়েছে। তারা নিজেকে "মেশিন লার্নার" এবং "ডেটা বিজ্ঞানী" বলে ডাকে তবে তারা সত্যই কেবল উচ্চতর মর্যাদার সন্ধানকারী হ্যাকার। এটি এসএসের অফিসিয়াল অবস্থান যে লোকেরা তাদের গুরুত্ব সহকারে নিতে চায় যদি এই ছেলেরা তাদের নিজস্ব পেশাদার সংস্থা গঠন করা উচিত।
প্রশ্নটি
এএসএ পি-ভ্যালু এবং নাল হাইপোথিসিস পরীক্ষার সাহায্যে চিহ্নিত সমস্যার উত্তর? এটি কি সত্যই বায়েশিয়ান এবং ফ্রুয়ালিস্টবাদক দৃষ্টান্তগুলিকে একত্রিত করতে পারে (প্রতিক্রিয়া হিসাবে স্পষ্টভাবে দাবি করা হয়েছে)?