আমি মনে করি এটি খুব ভাল প্রশ্ন; এটি বিতর্কিত একাধিক পরীক্ষার "সমস্যার" কেন্দ্রস্থলে পৌঁছে যা মহামারীবিজ্ঞান থেকে একনোমেট্রিক্স পর্যন্ত ক্ষেত্রগুলিকে জর্জরিত করে। সর্বোপরি, আমরা কীভাবে জানতে পারি যে আমরা যে তাত্পর্য খুঁজে পাই তা উত্সাহজনক কিনা? আমাদের মাল্টিভারেবল মডেলটি কতটা সত্য?
শব্দ ভেরিয়েবলগুলি প্রকাশের সম্ভাবনাটিকে অফসেট করার জন্য প্রযুক্তিগত পদ্ধতির শর্তাবলী, আমি আন্তরিকভাবে 'হুইবার' এর সাথে একমত হই যে আপনার নমুনার কিছু অংশ প্রশিক্ষণের ডেটা এবং বাকী পরীক্ষার ডেটা হিসাবে ব্যবহার করা ভাল ধারণা। এটি প্রযুক্তিগত সাহিত্যে আলোচনার একটি পদ্ধতির, তাই আপনি যদি সময় নেন তবে সম্ভবত কখন এবং কীভাবে এটি ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে কিছু ভাল গাইডলাইন খুঁজে পেতে পারেন।
তবে একাধিক পরীক্ষার দর্শনে আরও সরাসরি আঘাত করার জন্য , আমি আপনাকে নীচের নিবন্ধগুলি নিবন্ধগুলি পড়ার পরামর্শ দিচ্ছি, যার মধ্যে কয়েকটি এমন অবস্থানকে সমর্থন করে যা একাধিক পরীক্ষার জন্য সামঞ্জস্য করা প্রায়শই ক্ষতিকারক (ব্যয় শক্তি), অপ্রয়োজনীয় এবং এমনকি এটি একটি যৌক্তিক ভুল হতে পারে । আমি একজনের পক্ষে এই দাবিটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে গ্রহণ করি না যে একজন সম্ভাব্য ভবিষ্যদ্বাণীকারীকে তদন্ত করার আমাদের ক্ষমতা অন্যের তদন্তের মাধ্যমে অজ্ঞাতসারে হ্রাস পেয়েছে। পরিবার-জ্ঞানী হিসাবে আমরা একটি প্রদত্ত মডেল আরও ভবিষ্যতবক্তা অন্তর্ভুক্ত প্রকার 1 টি ত্রুটি হার বৃদ্ধি হতে পারে, কিন্তু যতদিন আমরা আমাদের নমুনা আকার, প্রত্যেকের জন্য প্রকার 1 টি ত্রুটি সম্ভাবনা সীমা অতিক্রম না করে পৃথকভবিষ্যদ্বাণীকারী স্থির; এবং পরিবার-ভিত্তিক ত্রুটির জন্য নিয়ন্ত্রণ করা কোন নির্দিষ্ট ভেরিয়েবল শব্দ এবং কোনটি নয় তা আলোকিত করে না। অবশ্যই, এখানেও তাত্পর্যপূর্ণ পাল্টা যুক্তি রয়েছে।
সুতরাং, যতক্ষণ না আপনি আপনার সম্ভাব্য ভেরিয়েবলগুলির তালিকাকে প্রশ্রয়যোগ্য (যেমন, ফলাফলের পথে পরিচিত পথগুলি) সীমাবদ্ধ রাখবেন ততক্ষণ তত্পরতার ঝুঁকি ইতিমধ্যে বেশ ভালভাবে পরিচালনা করা হয়েছে।
তবে আমি যুক্ত করব যে একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তার ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের "সত্য-মান" এর সাথে কার্যকারণী মডেল হিসাবে উদ্বিগ্ন নয় ; মডেলটিতে বিভ্রান্তিকর কিছু হতে পারে, তবে যতক্ষণ আমরা বিস্তৃততার একটি বড় ডিগ্রি ব্যাখ্যা করি ততক্ষণ আমরা খুব বেশি উদ্বিগ্ন নই। এটি কাজটি সহজতর করে তোলে, অন্তত এক অর্থে।
চিয়ার্স,
ব্রেন্ডেন, বায়োস্ট্যাটাস্টিকাল কনসালট্যান্ট
পিএস: আপনি বর্ণিত ডেটার জন্য একটি পৃথক দুটি রেগ্রেশন না করে শূন্য-স্ফীত পোইসন রিগ্রেশন করতে চাইতে পারেন।
- পেরেঞ্জার, টিভি বোনফেরনির সমন্বয়গুলির সাথে কী ঘটছে । বিএমজে 1998; 316: 1236
- কুক, আরজে এবং ফেয়ারওয়েল, ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলির নকশা এবং বিশ্লেষণে ভিটি বহুগুণ বিবেচনা করুন । রয়্যাল স্ট্যাটিস্টিকাল সোসাইটির জার্নাল , সিরিজ এ 1996; ভোল। 159, নং 1: 93-110
- রথম্যান, কেজে একাধিক তুলনার জন্য কোনও সমন্বয় প্রয়োজন । মহামারীবিজ্ঞান 1990; ভোল। 1, নং 1: 43-46
- মার্শাল, জেআর ডেটা ড্রেজিং এবং নোটওয়ার্থনেস । মহামারীবিজ্ঞান 1990; ভোল। 1, নং 1: 5-7
- গ্রিনল্যান্ড, এস এবং রবিনস, একাধিক তুলনার জন্য জেএম এমপিরিয়াল-বেইস সামঞ্জস্য কখনও কখনও দরকারী । 1991 এপিডেমিওলজি ; ভোল। 2, নং 4: 244-251