Ditionতিহ্যগতভাবে, সম্ভাব্যতার নমুনাগুলি এবং নমুনা ত্রুটির প্রকৃতির প্রসঙ্গে পরিসংখ্যানগত অনুমান শেখানো হয়। এই মডেলটি তাৎপর্যের পরীক্ষার ভিত্তি। যাইহোক, সুযোগ থেকে পদ্ধতিগত প্রস্থান মডেল করার অন্যান্য উপায় আছে এবং এটি প্রমাণিত হয় যে আমাদের প্যারামেট্রিক (স্যাম্পলিং ভিত্তিক) পরীক্ষাগুলি এই বিকল্পগুলির ভাল আনুমানিক রূপ ধারণ করে।
অনুমানের প্যারামেট্রিক পরীক্ষাগুলি সম্ভাব্য ত্রুটির অনুমান উত্পাদন করতে স্যাম্পলিং তত্ত্বের উপর নির্ভর করে। যদি কোনও জনসংখ্যার থেকে প্রদত্ত আকারের নমুনা নেওয়া হয় তবে নমুনা দেওয়ার পদ্ধতিগত প্রকৃতির জ্ঞান পরীক্ষার এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলিকে অর্থবহ করে তোলে। একটি জনসংখ্যার সাথে, নমুনা তত্ত্বটি কেবল প্রাসঙ্গিক নয় এবং পরীক্ষাগুলি প্রচলিত অর্থে অর্থবোধক নয়। অনুমানটি অকেজো, অনুমান করার মতো কিছুই নেই, কেবল জিনিস আছে ... প্যারামিটারটি নিজেই।
কেউ কেউ বর্তমান জনগণনা প্রতিনিধিত্ব করে এমন সুপার-জনসংখ্যার প্রতি আহ্বান জানিয়ে এটিকে ঘিরে। আমি এই আপিলগুলি অবিস্মরণীয় বলে মনে করি - প্যারামেট্রিক পরীক্ষাগুলি সম্ভাব্যতা নমুনা এবং এর বৈশিষ্ট্যগুলির ভিত্তিতে তৈরি করা হয়। একটি নির্দিষ্ট সময়ে একটি জনসংখ্যা সময় এবং স্থানের সাথে বৃহত্তর জনসংখ্যার নমুনা হতে পারে। তবে, আমি কোনওভাবেই দেখতে পাচ্ছি না যে কেউ বৈধভাবে এই তর্ক করতে পারে যে এটি এলোমেলো (বা আরও সাধারণভাবে কোনও সম্ভাবনার কোনও ফর্ম রূপ) নমুনা। সম্ভাবনার নমুনা ছাড়াই, নমুনা তত্ত্ব এবং পরীক্ষার theতিহ্যগত যুক্তি কেবল প্রযোজ্য নয়। আপনি সুবিধার নমুনার ভিত্তিতে ঠিক পাশাপাশি পরীক্ষাও করতে পারেন।
স্পষ্টতই, একটি জনসংখ্যা ব্যবহার করার সময় পরীক্ষা গ্রহণ করতে, আমাদের নমুনা পদ্ধতিতে সেই পরীক্ষাগুলির ভিত্তিতে সরবরাহ করতে হবে। এটি করার একটি উপায় হ'ল আমাদের নমুনা-তাত্ত্বিক পরীক্ষার - যেমন টি, জেড, এবং এফ - এবং র্যান্ডমাইজেশন প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে ঘনিষ্ঠ সংযোগটি সনাক্ত করা। র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষাগুলি হাতে থাকা নমুনার উপর ভিত্তি করে। আমি যদি পুরুষ এবং স্ত্রীদের আয়ের তথ্য সংগ্রহ করি তবে সম্ভাবনা মডেল এবং আমাদের ত্রুটির অনুমানের ভিত্তিতে প্রকৃত ডেটা মানগুলির বারবার এলোমেলো বরাদ্দ হয়। আমি এই র্যান্ডমাইজেশনের উপর ভিত্তি করে গোষ্ঠীগুলির মধ্যে পরিলক্ষিত পার্থক্যগুলিকে একটি বিতরণের সাথে তুলনা করতে পারি। (আমরা পরীক্ষার সময় সর্বদা এটি করি, যাইহোক, যেখানে জনসংখ্যার মডেল থেকে এলোমেলো নমুনা খুব কমই উপযুক্ত)।
এখন, দেখা গেছে যে নমুনা-তাত্ত্বিক পরীক্ষাগুলি প্রায়শই এলোমেলোকরণ পরীক্ষার ভাল অনুমান। সুতরাং, শেষ পর্যন্ত, আমি মনে করি জনসংখ্যা থেকে প্রাপ্ত পরীক্ষাগুলি এই কাঠামোর মধ্যে দরকারী এবং অর্থবহ এবং নমুনা-ভিত্তিক পরীক্ষার মতোই সুযোগের প্রকরণের থেকে পদ্ধতিগতভাবে পৃথক করতে সহায়তা করতে পারে। সেখানে যাওয়ার জন্য ব্যবহৃত যুক্তিটি কিছুটা আলাদা তবে এটি ব্যবহারিক অর্থ এবং পরীক্ষার ব্যবহারের উপর খুব বেশি প্রভাব ফেলেনি। অবশ্যই, এটি আমাদের সমস্ত আধুনিক কম্পিউটিং পাওয়ারের সাথে সহজেই উপলব্ধ হওয়ার সাথে সাথে কেবল এলোমেলোকরণ এবং ক্রমবর্ধমান পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করা আরও ভাল।