আমি বিষয়গুলির (দুটি গ্রুপ) কম্পন অনুধাবন করার ক্ষমতা পরিমাপ করে সাইকোফিজিওলজিক্যাল ডেটা সংগ্রহ করেছি। একটি কম্পনকারী তদন্ত ত্বকের বিরুদ্ধে আরও ছোট এবং ছোট স্থানচ্যুতিতে সরানো হয় এবং বিষয়টি যখন তারা কম্পন অনুভব করে তখন ইঙ্গিত দেয়। দুর্ভাগ্যক্রমে, উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সিগুলিতে, তদন্তটি কেবল একটি অল্প দূরত্ব সরিয়ে নিতে পারে এবং কখনও কখনও প্রোবটি সরাতে পারে এমন সবচেয়ে বড় দূরত্বগুলি এখনও বিষয়গুলি বোঝার পক্ষে যথেষ্ট নয়। সুতরাং, কিছু বিষয়গুলির জন্য আমার সঠিক প্রান্তিক মান রয়েছে, তবে কারও কারও কখনও কম্পন অনুভূত হয়নি, আমি কেবল একটি মান পেয়েছি যে আমি জানি তাদের প্রান্তিকের চেয়ে বেশি। আমার কাছে এখনও এই ডেটা অন্তর্ভুক্ত করার কোনও উপায় আছে? এবং এটি বিশ্লেষণ করার সেরা উপায় কী?
5
এগুলিকে সেন্সরড পর্যবেক্ষণ বলা হয় । কীভাবে এটি অন্তর্ভুক্ত করবেন তা নির্ভর করে আপনি যে ধরনের পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করছেন তার উপর।
আমি ছাঁটাই শব্দটি ব্যবহার না করে প্রিলিনেটের সাথে একমত। রাইট সেন্সরিং নামক একটি সিমলার সমস্যার দিকে দৃষ্টিভঙ্গি বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে ঘটে সেখানে আপনি কাটা মূল্য রাখেন তবে মানটি একটি সম্পূর্ণ মান বা সেন্সরকৃত কিনা তা আপনাকে জানাতে একটি সূচক ভেরিয়েবল রয়েছে। বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে এটির সাথে মোকাবিলা করার একটি সহজ উপায় আছে তবে এটি হ'ল আপনি বেঁচে থাকার বক্ররেখা অনুমান করছেন। এখানে আপনি গড় গণনা করতে চাইছেন। আপনি যদি ট্রোকেশনটিকে অগ্রাহ্য করেন তবে আপনি গড়কে অবমূল্যায়ন করেন। যদি আপনি কাটা পয়েন্টগুলি ছুঁড়ে ফেলে থাকেন তবে আপনি গড়কে কম মূল্যায়ন করবেন।
—
মাইকেল আর চেরনিক
সঙ্কুচিত মানগুলিকে সঠিকভাবে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য আপনার প্রসেসের দূরত্বের জন্য সম্ভাব্যতা মডেল থাকা দরকার যে এটি প্রান্তিকের চেয়ে বেশি। তারপরে আপনি সেই বন্টনটির গড় অর্থ গ্রহণ করতে পারেন এবং কাটা কাটা বিতরণের যেখানে গড় ওজনকে কাটা মামলার অনুপাত অনুসারে গড় হিসাবে ট্রান্সকেট করা হয়নি সেই মানগুলির জন্য গড় ব্যবহার করে একটি ওজন গড়ে গড়ে তুলতে পারেন।
—
মাইকেল আর চেরনিক
কাটাছাটি হ'ল যদি আপনি বেআইনী ডেটা ফেলে দেন তবে কী হবে। আপনি এটা করতে চান না! আপনি সঠিক, কেল, যে এই সেন্সরযুক্ত মানগুলিতে তথ্য রয়েছে এবং সন্দেহ করে যে এগুলি বিশ্লেষণ করার কিছু মানক উপায় রয়েছে (এবং অজ্ঞানীদের জন্য ক্ষতি)। তবে একটি ভাল উত্তর দেওয়ার জন্য আমাদের জানতে হবে আপনি কী ধরণের বিশ্লেষণ খুঁজছেন। বিশেষত, এই ডেটাগুলির চিকিত্সা কোনও রিগ্রেশনে নির্ভরশীল বা স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল হিসাবে উপস্থিত হয় তা নির্ভর করে মৌলিকভাবে পৃথক। সম্ভবত আপনি এই বিস্তারিত বলতে পারে?
—
হোবার
সংক্ষিপ্ত বিবরণ হাতের পরিসংখ্যানগত প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত নয় তবে এটি জেনে রাখা কার্যকর হতে পারে: এই ধরণের ডেটাটিকে সাধারণত "সাইকোফিজিকাল" ডেটা বলা হয়, "সাইকোফিজিওলজিকাল" নয় (এতে হৃদস্পন্দন বা ত্বকের পরিবাহী পদক্ষেপের মতো বিষয় অন্তর্ভুক্ত থাকে তবে সংবেদন সম্পর্কে বিষয়গত রায় নয়) )। লোকেরা সাধারণত এই ধরণের ডেটা কীভাবে আচরণ করে তা আপনাকে সাহিত্যের সন্ধান করতেও সহায়তা করতে পারে।
—
গালা