একে অপরের সাথে পি-মানগুলির তুলনা করতে কী বোঝায়?

20

আমার দুটি জনসংখ্যা (পুরুষ এবং মহিলা) রয়েছে, যার প্রত্যেকটিতে নমুনা রয়েছে। প্রতিটি নমুনার জন্য আমার কাছে দুটি বৈশিষ্ট্য রয়েছে এন্ড বি (প্রথম বর্ষের গ্রেড পয়েন্ট গড়, এবং স্যাট স্কোর)। আমি এন্ড বি এর জন্য আলাদাভাবে একটি টি-টেস্ট ব্যবহার করেছি: উভয়ই দুটি দলের মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য খুঁজে পেয়েছে; সঙ্গে একটি সঙ্গে এবং B । $1000$ $p=0.008$ $p=0.002$

সম্পত্তি বি এর চেয়ে আরও ভাল বৈষম্যমূলক (আরও তাত্পর্যপূর্ণ) দাবি করা কি ঠিক আছে? বা এটি কি কোনও টি-টেস্ট কেবল হ্যাঁ বা না (তাৎপর্যপূর্ণ বা তাত্পর্যপূর্ণ নয়) পরিমাপ?

আপডেট : এখানে দেওয়া মন্তব্য এবং উইকিপিডিয়ায় আমি যা পড়েছি তার অনুসারে , আমি মনে করি যে উত্তরটি হওয়া উচিত: অর্থহীন পি-মানটি ফেলে দিন এবং আপনার প্রভাবের আকারের প্রতিবেদন করুন । কোন চিন্তা?

— Dov
সূত্র

+ দয়া করে আমাকে ক্ষমা করুন যে আমি কোনও স্থানীয় ইংরেজী স্পিকার নই :)

— ডভ

সমস্যা নেই: আপনি যদি মনে করেন যে আমি (ছোটখাটো) সম্পাদনাগুলি আপনার প্রশ্নকে কোনও অর্থবহ উপায়ে পরিবর্তন করেছে, দয়া করে বিনা দ্বিধায় সেগুলি সংশোধন করুন।

— হোয়বার

আপনি ফলাফল পরিমাপ কি? (অর্থাত্ এ / না এ, বা বি / বি বি দ্বারা সংজ্ঞায়িত গোষ্ঠীর মধ্যে এটি কী আলাদা?) এটি কি সমস্ত 1000 নমুনায় পরিমাপ করা হয়, বা কিছু অনুপস্থিত রয়েছে?

— অতিথি

3

দুটি ভিন্ন প্রভাবের আকারের বা দুটি ভিন্ন প্রভাবের মাপের জন্য আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলির প্রতিবেদন করা ভাল ধারণা হবে। আপনার দুটি ডেটাसेटের প্রতিটিতে যদি ফলাফল একই হয় (এটি কি?) এটির ব্যাখ্যা করা আরও সহজ হবে।

— পিটার এলিস

2

আপনি বন প্লট ব্যবহার করে খুব সহজেই পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য এবং প্রভাবের আকারটি প্রদর্শন করতে পারেন ! 95% সিআই উপস্থাপন করার অর্থ হল আপনি 2 এর পরিবর্তে 4 নম্বর ব্যবহার করছেন, তবে সবাই যেমন ইঙ্গিত দিচ্ছে এটি পরীক্ষার তুলনা করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্যের পরিমাণকে যথেষ্ট উপস্থাপন করে।

— আদমো

20

অনেক লোক যুক্তি দেখান যে ভ্যালু হয় তাও তাৎপর্যপূর্ণ ( ) হতে পারে এবং নাও তাই একে অপরের মধ্যে দুটি মূল্যকে তুলনা করা কখনই বোধগম্য নয়। এটা ভুল; কিছু ক্ষেত্রে এটি হয়। $p$ $p< \alpha$ $p$

আপনার বিশেষ ক্ষেত্রে একেবারেই সন্দেহ নেই যে আপনি সরাসরি মূল্যগুলি তুলনা করতে পারেন । যদি নমুনার আকারটি স্থির করা হয় ( ), তবে মূল্যগুলি একঘেয়েভাবে মানগুলির সাথে সম্পর্কিত , যা কোহেনের দ্বারা পরিমাপকৃত আকারের সাথে এককভাবে সম্পর্কিত হয় । বিশেষ করে, । এর অর্থ হ'ল আপনার মানগুলি প্রভাবের আকারের সাথে এক-একের সাথে চিঠিপত্রের মধ্যে রয়েছে এবং তাই আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে সম্পত্তি বি এর জন্য মূল্য যদি বি বিয়ের চেয়ে বড় হয়, তবে এ এর জন্য প্রভাবের আকারটি ছোট সম্পত্তি বি চেয়ে। $p$ $n=1000$ $p$ $t$ $d$ $d=2t/\sqrt{n}$ $p$ $p$

আমি বিশ্বাস করি এটি আপনার প্রশ্নের উত্তর দেয়।

বেশ কয়েকটি অতিরিক্ত বিষয়:

নমুনার আকার ঠিক করা হয়েছে এটিই সত্য । যদি আপনি এক নমুনা আকারের এক পরীক্ষায় সম্পত্তি A এর জন্য এবং অন্য নমুনা আকারের সাথে অন্য পরীক্ষায় সম্পত্তি বি এর জন্য পান তবে তুলনা করা আরও কঠিন। $n$ $p=0.008$ $p=0.002$
- যদি প্রশ্নটি নির্দিষ্টভাবে হয় যে A বা B জনসংখ্যার তুলনায় আরও ভাল "বৈষম্যমূলক" রয়েছে (যেমন: আপনি A বা B মানগুলি দেখে লিঙ্গ সম্পর্কে কতটা ভাল পূর্বাভাস দিতে পারেন?) তবে আপনার প্রভাবের আকারের দিকে তাকাতে হবে। সাধারণ ক্ষেত্রে, এবং জানা প্রভাবের আকারের গণনা করার জন্য যথেষ্ট। $p$ $n$
- যদি প্রশ্নটি আরও অস্পষ্ট হয়: কোন পরীক্ষা শূন্যের বিরুদ্ধে আরও "প্রমাণ" সরবরাহ করে? তারপর বিষয়টি জটিল এবং কলহপ্রিয় হয়ে, কিন্তু আমি বলতে চাই যে - (এই অর্থপূর্ণ যদি উদাঃ একটি = বি হতে পারে) সংজ্ঞা দ্বারা -value হয় নাল বিরুদ্ধে প্রমাণ একটি স্কেলার সারসংক্ষেপ, তাই কম -value , প্রমাণ শক্তিশালী, এমনকি নমুনার আকারগুলি পৃথক হলেও। $p$ $p$
বি এর প্রভাবের আকার A এর চেয়ে বড়, এটির অর্থ এই নয় যে এটি উল্লেখযোগ্য পরিমাণে বড়। এ জাতীয় দাবি করতে আপনার A এবং B এর মধ্যে কিছু সরাসরি তুলনা দরকার।
ভ্যালুগুলি ছাড়াও প্রভাব আকার এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি প্রতিবেদন করা (এবং ব্যাখ্যা করা) সর্বদা একটি ভাল ধারণা । $p$

— অ্যামিবা বলছেন মনিকাকে রিইনস্টেট করুন
সূত্র

3

একঘেয়েমি এবং ভাল চূড়ান্ত 3 পয়েন্ট সম্পর্কে ভাল পয়েন্ট। এখন, পুনরায়: "আপনি নিশ্চিত হতে পারেন" বিবৃতি: নমুনার জন্য যথেষ্ট সত্য, তবে "উল্লেখযোগ্যভাবে তাই"? (অর্থাত্ জনসংখ্যার জন্য বিশ্বাসযোগ্য প্রভাবের সাথে?) আপনি # 2 এ সংক্ষেপে এটিকে সম্বোধন করেছেন। এর পূর্ণতর চিকিত্সা স্বাগত হবে। চিয়ার্স ~

— রোল্যান্ডো 2

4

এটি সঠিক, তবে আমি এটিও পরিষ্কার করার চেষ্টা করেছি যে এটি কেবলমাত্র এক্ষেত্রে সঠিক ((আপনি এটিও নোট করুন)। আমি মনে করি মিশেল একটি উপযুক্ত পয়েন্ট তৈরি করেছিল যে আপনি সাধারণত পি-মানগুলি এইভাবে ব্যবহার করবেন না।

— গুং - মনিকা পুনরায়

1

(-1) এই পোস্টের মূল অংশটি সঠিক, তবে শুরুর বাক্যটি ("অনেক লোক তর্ক করবে যে ... একে অপরের মধ্যে দুটি মূল্যকে তুলনা করা কোনও অর্থবোধ করে না । এটি ভুল।") খুব সহজেই জেনেরিক পরামর্শ হিসাবে ভুল ধারণাযুক্ত, যখন আসলে এটি কেবল বিশেষ ক্ষেত্রে যেমন এখানে রয়েছে holds

p

$p$

— অ্যান্ড্রু এম

1

পছন্দ করেছেন আমি আমার উত্তরের শুরুটি সম্পাদনা করেছি। আপনি এখন এটি আরও ভাল চান কিনা দেখুন।

— অ্যামিবা বলছেন মনিকাকে

0

যিনি আমাকে এই মুহূর্তে পুরোপুরি আলাদা উত্তর দিয়েছেন, তার জন্য ধন্যবাদ, কারণ আমি এই দৃষ্টিকোণ থেকে ভুল বলে আমার মূল উত্তরটি মুছে ফেলেছি।

এই প্রশ্নের প্রসঙ্গে, যা কেবল "আমার পড়াশোনায় একজন বা বি আরও ভাল বৈষম্যবিদ ছিল" এই প্রশ্নের সাথে আলোচনা করে, আমরা একটি নমুনা নয়, একটি আদমশুমারি নিয়ে কাজ করছি। সুতরাং, পি-ভ্যালু তৈরির জন্য যেমন ব্যবহারিক পরিসংখ্যানের ব্যবহার অপ্রাসঙ্গিক। অনুমানমূলক পরিসংখ্যানগুলি আমরা আমাদের নমুনা থেকে প্রাপ্তদের কাছ থেকে জনসংখ্যার অনুমান অনুমান করতে ব্যবহৃত হয়। যদি আমরা কোনও জনসংখ্যার সাধারণীকরণ করতে না চাই, তবে সেই পদ্ধতিগুলি অপ্রয়োজনীয়। (একটি জনগণনাতে মূল্যবোধের অনুপস্থিতির কয়েকটি নির্দিষ্ট সমস্যা রয়েছে তবে সেগুলি এই পরিস্থিতিতে অপ্রাসঙ্গিক))

জনসংখ্যার ফলাফল পাওয়ার সম্ভাবনা নেই। আমরা যে ফলাফল পেয়েছি তা পেয়েছি। সুতরাং, আমাদের ফলাফলের সম্ভাবনা 100%। আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি তৈরি করার দরকার নেই - নমুনার জন্য পয়েন্ট আনুমানিকটি হুবহু। আমরা কিছুতেই মোটেও অনুমান করতে পারি না।

"আমার কাছে থাকা ডেটার সাথে কোন ভেরিয়েবল আরও ভাল কাজ করেছে" এর সুনির্দিষ্ট ক্ষেত্রে, সকলেরই করা দরকার সাধারণ সংক্ষিপ্ত আকারে ফলাফলগুলি দেখানো। একটি টেবিল পর্যাপ্ত হতে পারে, হয়ত বক্স প্লটের মতো গ্রাফ।

— মিশেল
সূত্র

-1

আপনি পিতে পার্থক্য পেয়েছেন তবে এই পার্থক্যটির অর্থ কী তা স্পষ্ট নয় (এটি বড়, ছোট, তাৎপর্যপূর্ণ?)

বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার করুন:

আপনার ডেটা থেকে (প্রতিস্থাপন সহ) নির্বাচন করুন, আপনার পরীক্ষাগুলি আবার করুন, পি এর (পি_এ - পি_বি) এর গণনা পার্থক্য করুন, 100-200 বার পুনরাবৃত্তি করুন

আপনার ডেল্টা পি এর ভগ্নাংশটি <0 (এর অর্থ পি এর বি এর পি এর নীচে) যাচাই করুন

দ্রষ্টব্য: আমি এটি সম্পন্ন করে দেখেছি তবে বিশেষজ্ঞ নই।

— মার্টিন
সূত্র

1

এই উত্তরটি পি-মানগুলির তুলনা করার একটি উপায় বর্ণনা করে , তবে মূল প্রশ্নটি উত্তরহীন বলে মনে হচ্ছে: পদ্ধতিটি কী কোনও অর্থবোধ করে এবং ফলাফলগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করে?

— whuber

-1

একটি মন্তব্যের পক্ষে দীর্ঘ সময় হওয়ায় একটি উত্তর যুক্ত করা হয়েছে!

মিশেল একটি ভাল প্রতিক্রিয়া আছে, কিন্তু অনেক মন্তব্য পি-মান সম্পর্কে উঠে আসা কিছু সাধারণ আলোচনা দেখায়। মূল ধারণাগুলি নিম্নলিখিত:

1) একটি ছোট পি-মান মানেই ফলাফল বেশি বা কম তাৎপর্যপূর্ণ হয় না। এটির অর্থ হ'ল কমপক্ষে চূড়ান্ত হিসাবে ফলাফল পাওয়ার সম্ভাবনা কম। তাত্পর্য আপনার নির্বাচিত তাত্পর্য স্তর (যা আপনি পরীক্ষা চালানোর আগে বেছে নেন) এর উপর ভিত্তি করে তাৎপর্য বাইনারি ফলাফল।

2) এফেক্ট সাইজ (প্রায়শই স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির মানের ক্ষেত্রে প্রমিত) দুটি সংখ্যা "কতটা আলাদা" তা প্রমাণ করার একটি ভাল উপায়। সুতরাং কোয়ান্টিটি এ এর .8 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির একটি আকার রয়েছে এবং কোয়ানটি বিতে .5 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির প্রভাব রয়েছে, আপনি বলতে পারবেন কোয়ান্টি বি এর চেয়ে কোয়ানটি এ এর দুটি গ্রুপের মধ্যে আরও বড় পার্থক্য আছে স্ট্যান্ডার্ড পরিমাপ :

.2 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি = "ছোট" প্রভাব

.5 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি = "মাঝারি" প্রভাব

.8 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি = "বড়" প্রভাব

— ডানকান
সূত্র

1

তবে নির্দিষ্ট নমুনার আকার দেওয়া, পি-মানটি প্রভাবের সাথে সরাসরি একঘেয়েভাবে সম্পর্কিত!

— অ্যামিবা বলেছেন মনিকাকে ফিনোজেনস্টেট