নির্বাচিত মিথ্যা-ধনাত্মক / মিথ্যা-নেতিবাচক ত্রুটি হার এবং অন্তর্নিহিত ব্যয়ের অনুপাতকে কঠোরভাবে কীভাবে ন্যায়সঙ্গত করা যায়?

প্রসঙ্গ

একদল সামাজিক বিজ্ঞানী এবং পরিসংখ্যানবিদ ( বেঞ্জামিন এট আল।, 2017 ) সম্প্রতি পরামর্শ দিয়েছেন যে "পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য" নির্ধারণের জন্য একটি প্রান্তিক হিসাবে ব্যবহৃত আদর্শ ভ্রান্ত-পজিটিভ হার ( = .05) আরও রক্ষণশীল প্রান্তিকের সাথে সামঞ্জস্য করা প্রয়োজন ( pha = .005)। সামাজিক বিজ্ঞানী এবং পরিসংখ্যানবিদদের একটি প্রতিদ্বন্দ্বী গোষ্ঠী ( লাকেন্স এট আল।, 2018 ) প্রতিক্রিয়া জানিয়েছে - এগুলি বা অন্য কোনও - ইচ্ছামতভাবে নির্বাচিত প্রান্তিকের ব্যবহারের বিরুদ্ধে তর্ক করে। নীচে লাকেন্স এট আল এর একটি উদ্ধৃতি রয়েছে। (পৃষ্ঠা 16) যা আমার প্রশ্নের বিষয়বস্তুর উদাহরণ দিতে সহায়তা করে: $\alpha$ $\alpha$

আদর্শভাবে, আলফা স্তরটি সিদ্ধান্ত তত্ত্ব ব্যবহার করে কোনও ইউটিলিটি ফাংশনের বিরুদ্ধে ব্যয় এবং সুবিধার তুলনা করে নির্ধারিত হয়। হার্ড-টু-এক্সেস নমুনাগুলি থেকে ডেটা সংগ্রহ করার তুলনায় বৃহত বিদ্যমান ডেটাসেটগুলি বিশ্লেষণ করার সময় এই ব্যয়-বেনিফিট বিশ্লেষণ (এবং এইভাবে আলফা স্তর) পৃথক হয়। বিজ্ঞান বৈচিত্র্যময়, এবং বিজ্ঞানীরা তাদের যে আলফা স্তরের ব্যবহারের সিদ্ধান্ত নেন তা ন্যায্যতা প্রমাণ করতে পারে। ... গবেষণা কঠোর বিজ্ঞানের নীতি দ্বারা পরিচালিত হওয়া উচিত, হিউরিস্টিক্স এবং স্বেচ্ছাসেবী কম্বল থ্রেশহোল্ড দ্বারা নয়।

প্রশ্ন

আমি ভাবছি যে একজন কীভাবে একজন বেছে নেওয়া আলফাকে ন্যায্যতা দিতে পারেন যাতে ল্যাকেন্স এট আল হিসাবে "কঠোর বিজ্ঞানের নীতি দ্বারা পরিচালিত" হয়। প্রস্তাব দিন, বেশিরভাগ সামাজিক বিজ্ঞান প্রসঙ্গে (যেমন, নির্বাচিত মামলার বাইরে যেখানে কারও মুনাফার মতো আরও নিখরচায় মান রয়েছে)?

ল্যাকেন্স এট-এর প্রচারের পরে, আমি অনলাইনে ক্যালকুলেটরগুলি গবেষকদের এই সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে ঘুরতে দেখছি। এগুলি ব্যবহার করার সময় গবেষকদের ভুয়া-ধনাত্মক এবং মিথ্যা-নেতিবাচক ত্রুটির একটি "ব্যয় অনুপাত" নির্দিষ্ট করা দরকার। তবে, যেমন এই ক্যালকুলেটরটি এখানে পরামর্শ দেয়, এই জাতীয় ব্যয়ের অনুপাত নির্ধারণে পরিমাণগত অনুমান-কাজ অনেকটা জড়িত হতে পারে:

কিছু ত্রুটি ব্যয়কে আর্থিক পদে (প্রত্যক্ষ ব্যয়) কোয়ান্টিয় করা সহজ, অন্যরা একটি ডলার পরিমাণ (অপ্রত্যক্ষ ব্যয়) এ দেওয়া কঠিন। ... পরিমাণের পরিমাণ চ্যালেঞ্জ হওয়া সত্ত্বেও, আপনার তাদের একটি সংখ্যা দেওয়ার চেষ্টা করা উচিত।

উদাহরণস্বরূপ, যদিও লাকেন্স এট আল। হার্ড-টু-এক্সেস নমুনাগুলি অ্যালফাকে ন্যায্য করার ক্ষেত্রে বিবেচনা করতে পারে এমন ফ্যাক্টর হিসাবে অধ্যয়ন করার পরামর্শ দিলে মনে হয় যে সেই নমুনাটি কতটা সহজ-পরিশ্রমী তা এখনও অনুমান করা যায় এবং ততক্ষণে কীভাবে আলফার নির্বাচনকে সামঞ্জস্য করা যায়। অন্য উদাহরণ হিসাবে, আমার পক্ষে ভুল-ইতিবাচক প্রকাশের ব্যয় নির্ধারণ করা কঠিন বলে মনে হবে, অন্যেরা পরবর্তী সময়ে ভুল অনুমানের ভিত্তিতে গবেষণার পিছনে কতটা সময় / অর্থের প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হবে তা বিবেচনা করে।

যদি এই ব্যয়ের অনুপাত নির্ধারণ করা মূলত সাবজেক্টিভ সেরা-অনুমান-নির্ধারণের বিষয় হয়, তবে আমি ভাবছি যে এই সিদ্ধান্তগুলি কখনই (আবার লাভের মতো কিছু অনুকূল করার বাইরে) "ন্যায়সঙ্গত" হতে পারে কিনা তা নিয়ে আমি ভাবছি left এটি, একটি উপায়ে স্যাম্পলিং, ট্রেড-অফস, প্রভাব ইত্যাদি সম্পর্কে করা অনুমানের বাইরে যে উপায় বিদ্যমান? এইভাবে, মিথ্যা-ইতিবাচক / মিথ্যা-নেতিবাচক ত্রুটির ব্যয়ের অনুপাত নির্ধারণ করা আমার কাছে মনে হয়, বেয়েশিয়ার অনুমানের ক্ষেত্রে অগ্রাধিকারটি বেছে নেওয়ার মতো কিছু হতে পারে - এমন একটি সিদ্ধান্ত যা কিছুটা বিষয়ভিত্তিক, প্রভাবের ফলাফলগুলি হতে পারে এবং তাই বিতর্কিত- - যদিও আমি নিশ্চিত নই যে এটি একটি যুক্তিসঙ্গত তুলনা।

সারসংক্ষেপ

আমার তদন্তকে কংক্রিট করতে:

মিথ্যা-পজিটিভ / ভুয়া-নেতিবাচক হার এবং তাদের ব্যয়ের অনুপাতগুলি কি কখনও বেশিরভাগ সামাজিক বিজ্ঞান প্রসঙ্গে "কঠোরভাবে" ন্যায়সঙ্গত হতে পারে?
যদি তা হয় তবে এই বিশ্লেষণাত্মক পছন্দগুলি ন্যায়সঙ্গত করার জন্য সাধারণ কার্যকর নীতিগুলি কী কী অনুসরণ করতে পারে (এবং সম্ভবত এগুলির মধ্যে দু'একটি উদাহরণ রয়েছে)
যদি তা না হয় তবে ব্যয়েশিয়ার পূর্বের নির্বাচনের অনুরূপ হিসাবে - ব্যয় অনুপাত বাছাইয়ের ক্ষেত্রে আমার সম্ভাব্য সাবজেক্টিভিটির সাথে সাদৃশ্য কি যুক্তিসঙ্গত?

তথ্যসূত্র

বেঞ্জামিন, ডিজে, বার্জার, জে।, জোহানসন, এম।, নোসেক, বিএ, ওয়াগেনমেকারস, ই।, ... জনসন, ভি। (2017, 22 জুলাই)। পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য পুনঃনির্ধারণ করুন। Psyarxiv.com/mky9j থেকে প্রাপ্ত

লাকেন্স, ডি, অ্যাডলফি, এফজি, অ্যালবারস, সিজে, আনোয়ারি, এফ, অ্যাপস, এমএ, ... জাওয়ান, আরএ (2018, 15 জানুয়ারী)। আপনার আলফা ন্যায়সঙ্গত করুন। Psyarxiv.com/9s3y6 থেকে প্রাপ্ত

— jsakaluk
সূত্র

আপনি কীভাবে "উদ্দেশ্যমূলকভাবে ন্যায়সঙ্গত" ব্যবহার করছেন তা সংজ্ঞায়িত করতে পারেন? প্রকার প্রথম ত্রুটির সম্ভাবনাগুলি হ'ল একজন গবেষক পছন্দ ... যেমনটি প্রাইরি টাইপের দ্বিতীয় ত্রুটির সম্ভাবনা। কোন গবেষক কোন উপায়ে "নিখুঁতভাবে ন্যায্যতা দিতে" বলবেন, একটি পছন্দসই গবেষণা এজেন্ডা, পছন্দসই গবেষণা সহযোগী বা তহবিলীয়, বা পছন্দসই গবেষণা সহকারী প্রশিক্ষণ এবং পরামর্শদাতা পদ্ধতির?

— অ্যালেক্সিস

নিছক পছন্দ হিসাবে বেশি হিসাবে উদ্দেশ্যমূলকভাবে ন্যায়সঙ্গত। ল্যাকেন্স এট আল।, কাগজটি বর্তমানে শর্ট হ্যান্ড "জেআইএ" [আপনার আলফাকে জাস্টিফাই করুন] শিরোনামের অধীনে প্রচার করছে এবং উপরোক্ত উদ্ধৃতিগুলির উপর ভিত্তি করে তাদের যুক্তি সম্পর্কে আমার পড়াটি হ'ল যে কোনও পুরানো পছন্দ কাজ করবে না। পরিষ্কার হওয়ার জন্য: আমি অগত্যা যুক্তিটি জমা দিচ্ছি না যে কেউ নির্বাচিত প্রকার I / II ত্রুটি হারকে উদ্দেশ্যমূলকভাবে ন্যায়সঙ্গত করতে পারে। বরং আমার তদন্তটি ল্যাকেন্স এট আল-এর ব্যাখ্যা দেওয়ার ভিত্তিতে তৈরি। আপনি করতে পারেন এমন পরামর্শ দেওয়ার জন্য, এবং যদি এটি হয় তবে আমি বুঝতে পারি না যে এটি কীভাবে করবে।

— jsakaluk

লাকেন্স এট আল-এর এই উদ্ধৃতিতে আমি "উদ্দেশ্যমূলক" শব্দটি দেখতে পাচ্ছি না। তারা কি সত্যিই এটি তাদের কাগজে ব্যবহার করে? যদি তা হয়, তবে আপনি আরও কিছু নির্দিষ্ট প্রসঙ্গটি সরবরাহ করতে আরও একটি উদ্ধৃতি যোগ করতে পারেন? যদি তা না হয় তবে আমি নিশ্চিত নই যে আপনি "বেছে নেওয়া আলফাকে ন্যায়সঙ্গতভাবে ন্যায়সঙ্গত করা, যেমন লাকেন্স এট আল। পরামর্শ হিসাবে" বলতে পারেন like

— অ্যামিবা বলেছেন

আমি পোস্টটি আপডেট করেছি, যা এখন "উদ্দেশ্যমূলক" থেকে দূরে রয়েছে of যুক্তিটি ভুলভাবে চিহ্নিত করা আমার উদ্দেশ্য ছিল না, তবে পাঠকরা যদি মনে করে আমি অযত্নে লিখেছেন তবে আমি বুঝতে পারি। লাকেন্স এট আল। না , এর বর্ণনাকারী "বৈজ্ঞানিক কাঠিন্য নীতির দ্বারা পরিচালিত" ব্যবহার তাই আমার প্রশ্ন surer পথ এখন হয়। আমি এখনও অবাক হয়ে যাই, তবে এর অর্থ কী; অনুমানের কাজটি হিউরিস্টিকের চেয়ে আরও কঠোর মনে হয় কীভাবে? যদি এটি কোনও পার্থক্য করে, আমি বিশেষত আগ্রহী যে কীভাবে একটি বৈজ্ঞানিক বাস্তববাদী আলফার জন্য "বৈজ্ঞানিকভাবে কঠোর" ন্যায্যতার মানদণ্ডে পৌঁছবেন।

— jsakaluk

আবার, এটি আমার শব্দ নয়, এবং আমার প্রশ্নের একটি অংশের উত্তর পাওয়া যা আমাকে এই শব্দটির সম্ভবত কী বোঝাতে পারে তা বুঝতে সহায়তা করতে পারে - আমি ল্যাঙ্কেন্স এট আল বলে যা না বলে তার সীমাবদ্ধতার মধ্যে - উদাহরণস্বরূপ সাধারণীকরণের নীতিগুলির জন্য জিজ্ঞাসা করি মানে (অর্থাত্ হিউরিস্টিক নয়; স্বেচ্ছাসেবী প্রান্তিক নয়) আপনার যদি "বৈজ্ঞানিকভাবে কঠোর ন্যায্যতা" মনের একাধিক সংজ্ঞা থাকে, যা বিভিন্ন তৈরি করতে পারে এবং অ-হিউরিস্টিক / অ-অ্যারিবিটারি বাধাগুলি পূরণ করে, আমি সেগুলি পড়তে স্বাগত জানাব।

α

$\alpha$

— jsakaluk

উত্তর:

(টুইটারে পোস্টও করেছেন, তবে এখানে পুনরায় পোস্ট করেছেন) আমার উত্তরের প্রয়াস: আমি মনে করি না যে ন্যায়সঙ্গততা "বিশুদ্ধ" উদ্দেশ্য হতে পারে, তবে এটি মানদণ্ডের ভিত্তিতে হতে পারে যা যৌক্তিক / অভিজ্ঞতাগত ভিত্তিতে ডিফেন্সেবল। আমার মনে হয় আরএসএস এমন একটি উদাহরণ যা আপনি নির্দিষ্ট ধরণের গবেষণার জন্য পি <.005 ন্যায্য প্রমাণ করতে পারেন, তবে আমি আরও মনে করি যে অন্যান্য পরিস্থিতিও রয়েছে যেখানে <.005 (যেহেতু উচ্চতর বা নিম্ন) এর চেয়ে আলাদা আলাদা আলফা বেশি অনুকূল হবে depending আলফা কী সম্ভব এবং অধ্যয়নের উদ্দেশ্য কী। সুতরাং উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার ৫,০০০ অংশগ্রহণকারী থাকে এবং আগ্রহের সবচেয়ে ক্ষুদ্রতম প্রভাবের আকার হয়, তবে আপনি পি <.001 ব্যবহার করতে চাইতে পারেন এবং 90% শক্তি থাকতে পারে (সংখ্যাগুলি সবগুলি তৈরি করা হয়) বিপরীতে, বলুন আপনি একটি ছোট পরীক্ষা চালান গবেষণার রেখার জন্য প্রাথমিক "ধারণার প্রমাণ" হিসাবে। আপনার এন = 100, পি <.10, 90% শক্তি,

— মার্ক হাফার্থ
সূত্র

আমি ইদানীং একই প্রশ্নটি নিয়ে ভাবছিলাম, এবং আমি অনুমান করছিলাম মনোবিজ্ঞানের আরও অনেক লোকও আছেন।

প্রথমে, আপনার প্রতিটি প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত হয় যে কোনও বিষয় উদ্দেশ্যমূলকভাবে বনাম বাছাই করা হয়েছে কিনা তা সম্পর্কিত, তবে (এখানে অন্যরা যেমন উল্লেখ করেছেন) আপনি উদ্দেশ্যমূলক বনাম বিষয়বস্তু পছন্দটি (কী আপনার দৃষ্টিভঙ্গিতে) গঠন করবেন তা আপনি পুরোপুরি ব্যাখ্যা করেননি।

আপনি জেলম্যান অ্যান্ড হেনিগ 2015 এর পেপারে আগ্রহী হতে পারেন যা বিজ্ঞানের "উদ্দেশ্য" এবং "সাবজেক্টিভ" লেবেলের সাধারণ ব্যবহারে মোড়ানো বিভিন্ন মানকে প্যাক করে দেয়। তাদের গঠনের ক্ষেত্রে, "উদ্দেশ্য" স্বচ্ছতা, sensক্যমত্য, নিরপেক্ষতা এবং পর্যবেক্ষণযোগ্য বাস্তবতার সাথে যোগাযোগের মানগুলির সাথে সম্পর্কিত, যেখানে "বিষয়বস্তু" একাধিক দৃষ্টিভঙ্গি এবং প্রসঙ্গ-নির্ভরতার মূল্যবোধের সাথে সম্পর্কিত।

আপনার প্রশ্ন 3 সম্পর্কিত, বায়েশিয়ান দর্শনে, সম্ভাব্যতাটিকে বিশ্ব সম্পর্কে অনিশ্চয়তার পরিমাণ হিসাবে সংজ্ঞা দেওয়া হয়েছে। আমি যা বুঝি সেগুলি থেকেই "সাবজেক্টিভিস্ট বায়েশিয়ান" (সম্ভাবনাগুলি বিশ্বাসের পৃথক রাষ্ট্রকে প্রতিফলিত করে) এবং "অবজেক্টিভিস্ট বায়েশিয়ান" চিন্তার বিদ্যালয়গুলিতে (সম্ভাব্যতা সম্মতিজনিত বোধগম্যতা প্রতিফলিত করে) জুড়ে রয়েছে tension অবজেক্টিভিস্ট স্কুলের মধ্যে পূর্বের বিতরণকে (এবং আরও সাধারণভাবে মডেলটিকে) স্বচ্ছ উপায়ে withকমত্যের সাথে সমন্বিত করে যাচাই করা যায়, এর ন্যায্যতার উপর আরও জোর দেওয়া হয় তবে মডেলের পছন্দ অবশ্যই প্রাসঙ্গিক-নির্ভর (যেমন) , কোনও নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য sensক্যমত্য জ্ঞানের অবস্থার উপর নির্ভর করে)।

ঘনত্ববাদী ধারণায়, সম্ভাবনাগুলি অসীম স্বতন্ত্র প্রতিলিপিগুলি প্রদান করে কোনও ইভেন্ট কতবার ঘটবে তা প্রতিফলিত করে। নেইমন-পিয়ারসন কাঠামোর মধ্যে, কেউ একটি সঠিক বিকল্প অনুমান এবং একটি সঠিক আলফাকে স্থির করে, সুনির্দিষ্ট নাল বা সুনির্দিষ্ট বিকল্পকে (যে জনসংখ্যার প্রভাব নির্ধারিত একটির সাথে ঠিক সমান হয়) গ্রহণ করে এবং তারপরে রিপোর্টগুলি রিপোর্ট করে ত্রুটি করে এমনটি করার দীর্ঘকালীন ফ্রিকোয়েন্সি।

এই কাঠামোর মধ্যে, আমাদের কাছে জনসংখ্যার প্রভাবের আকারের একটি সুনির্দিষ্ট পয়েন্টের প্রাক্কলন খুব কমই রয়েছে, বরং প্রশংসনীয় মানের একটি পরিসীমা রয়েছে। অতএব, প্রদত্ত আলফায় শর্তসাপেক্ষে, আমাদের কাছে টাইপ 2 ত্রুটি হারের সুনির্দিষ্ট প্রাক্কলন নেই, বরং প্রশংসনীয় টাইপ 2 ত্রুটি হারের একটি পরিসীমা রয়েছে। একইভাবে, আমি আপনার সাধারণ পয়েন্টের সাথে একমত হই যে সাধারণত আমাদের টাইপ 1 ত্রুটি বা টাইপ 2 ত্রুটি আসলে কী হবে তার ব্যয় এবং উপকারগুলি সম্পর্কে সঠিক ধারণা নেই। অর্থ আমরা প্রায়শই এমন পরিস্থিতির মুখোমুখি হই যেখানে আমাদের অনুমানটি প্রথম স্থানে কী হওয়া উচিত সে সম্পর্কে আমাদের খুব অসম্পূর্ণ তথ্য এবং এই অনুমানটিকে প্রত্যাখ্যান করে বনাম গ্রহণ করার তুলনামূলক ব্যয় এবং উপকারগুলি কী হবে সে সম্পর্কেও কম তথ্য।

আপনার প্রশ্নের:

মিথ্যা-পজিটিভ / ভুয়া-নেতিবাচক হার এবং তাদের ব্যয়ের অনুপাতগুলি কি বেশিরভাগ সামাজিক বিজ্ঞানের প্রেক্ষাপটে বস্তুনিষ্ঠভাবে ন্যায়সঙ্গত হতে পারে?

আমার মনে হয়, এ ক্ষেত্রে একটি ন্যায়সঙ্গত স্বচ্ছ হতে পারে, sensকমত্যের সাথে মিলিত হতে পারে, নিরপেক্ষ হতে পারে এবং বাস্তবতার সাথে মিল রাখতে পারে (আমরা আমাদের যে পরিমাণ ব্যয় এবং সুবিধাগুলি সম্পর্কে সর্বাধিক উপলব্ধ তথ্য ব্যবহার করছি)।

তবে আমি মনে করি যে এ জাতীয় ন্যায্যতাগুলিও বিষয়ভিত্তিক, যাতে কোনও প্রদত্ত সমস্যার জন্য আলফা কীভাবে সেট করা যায় সে সম্পর্কে একাধিক বৈধ দৃষ্টিভঙ্গি থাকতে পারে এবং এর মধ্যে যা উপযুক্ত আলফা গঠন করে তা অর্থপূর্ণভাবে প্রাসঙ্গিক-নির্ভর হতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, এটি স্পষ্ট হয়ে গেছে যে সাহিত্যে অনেক প্রভাব টাইপ এম বা টাইপ এস ত্রুটিগুলি প্রতিফলিত করে। তারা প্রকার 1 ত্রুটিগুলিও প্রতিফলিত করতে পারে, কোনও প্রতিলিপি অধ্যয়ন ঠিক শূন্য প্রভাবের শূন্যতার জন্য প্রমাণ সরবরাহ করতে সক্ষম হয়।

এই পর্যবেক্ষণের সাথে সম্পর্কিত, একটি উদীয়মান conক্যমত্য আছে যে নিশ্চিতভাবে দাবি দাবিতে পি-মান প্রান্তিকিকে একই রাখা উচিত বা আরও কঠোর করা উচিত (অর্থাত্, কেউ আলফার কম্বল বৃদ্ধির জন্য তর্ক করছেন না ।10 বা .20) । একইভাবে, একটি উদীয়মান sensক্যমত্য আছে যে পি মানগুলি প্রকাশের মানদণ্ড হিসাবে ব্যবহার করা উচিত নয় (যেমন, নিবন্ধিত প্রতিবেদন ফর্ম্যাট)।

আমার কাছে এটি এক ধরণের তথ্যের "উদ্দেশ্যমূলক" উত্সকে প্রতিফলিত করে - অর্থাত্ আমার পড়ার পক্ষে ক্রমবর্ধমান sensকমত্য রয়েছে যে মিথ্যা দাবিগুলি ক্ষেত্রের জন্য ব্যয়বহুল (এমনকি আমরা যদি এই ব্যয়গুলিতে ডলারের পরিমাণও রাখতে পারি না)। আমার পড়ার পক্ষে, এখানে কোনও পরিষ্কার sensক্যমত্য নেই যে পি-ভ্যালু থ্রেশহোল্ড পূরণ করতে ব্যর্থ হওয়া ক্ষেত্রের জন্য একটি নাটকীয় ব্যয়। যদি ব্যয় হয়, যদি পি-ভ্যালু থ্রেশহোল্ড পূরণ করতে ব্যর্থ হয় তবে অনুমানটি কোনও প্রকাশিত কাগজে পরিণত করে কিনা তা প্রভাব ফেলবে না যদি এগুলি প্রশমিত করা যায়।

যদি তা হয় তবে এই বিশ্লেষণাত্মক পছন্দগুলি ন্যায়সঙ্গত করার জন্য সাধারণ কার্যকর নীতিগুলি কী কী অনুসরণ করতে পারে (এবং সম্ভবত এগুলির মধ্যে দু'একটি উদাহরণ রয়েছে)

আমি নিশ্চিত নই, তবে আমি এমন একধরণের নীতিতে ঝুঁকছি যে কোনও নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে বিশ্লেষণমূলক পছন্দগুলির বিভিন্ন ধরণের ব্যয় এবং উপকারিতা সম্পর্কে স্বচ্ছ (স্থানীয় বা বৈশ্বিক) conক্যমত্য বিচারের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত। এই ব্যয়গুলি এবং সুবিধাগুলি কী হতে পারে সে সম্পর্কে ভীতিজনকভাবে অসম্পূর্ণ তথ্যের মুখ।

যদি তা না হয় তবে ব্যয়েশিয়ার পূর্বের নির্বাচনের অনুরূপ হিসাবে - ব্যয় অনুপাত বাছাইয়ের ক্ষেত্রে আমার সম্ভাব্য সাবজেক্টিভিটির সাথে সাদৃশ্য কি যুক্তিসঙ্গত?

হ্যাঁ, ঘন ঘনবাদী এবং বায়েশীয় traditionsতিহ্যগুলিতে পরিসংখ্যানের মডেলটির বিভিন্ন দিকগুলিতে বস্তুনিষ্ঠতা (অর্থাত্ একাধিক দৃষ্টিভঙ্গি এবং প্রসঙ্গ-নির্ভরতা) পাশাপাশি বস্তুগততা (যেমন স্বচ্ছতা, sensক্যমত্য, নিরপেক্ষতা এবং পর্যবেক্ষণযোগ্য বাস্তবতার চিঠিপত্র) রয়েছে room এবং সেই মডেলটি কীভাবে ব্যবহৃত হয় (নির্বাচিত পূর্বে, নির্বাচিত সম্ভাবনা, নির্বাচিত সিদ্ধান্তের প্রান্তিকতা ইত্যাদি)।

— sourdough
সূত্র

এটি একটি দুর্দান্ত উত্তর। একটি টুকরো যা সম্পর্কে আমি এতটা নিশ্চিত নই যে হ'ল চিঠিপত্রের দাবি। যদি আমরা এই শব্দটিকে একইভাবে বুঝতে পারি (আমি সত্যের চিঠিপত্রের তত্ত্বের বিবেচনায় ভাবছি), তবে প্রকৃতপক্ষে, আমাদের কাছে প্রকারের ব্যয়ের সঠিক ধারণা না থাকলে চিঠিপত্রটি নড়বড়ে হতে পারে বলে মনে হচ্ছে আই / দ্বিতীয় ত্রুটি। পরিবর্তে, মনে হচ্ছে একত্রিত হওয়ার জন্য আরও ভাল দাবি রয়েছে (এই প্রাথমিক অনুমানগুলি দেওয়া থাকলে, বাকি সংখ্যাগুলি "বোধগম্য করুন"), বা বাস্তববাদ (টাইপ I / II ত্রুটির ব্যয়ের বিষয়ে আমাদের অনুমান অধ্যয়ন পরিকল্পনার জন্য একটি দরকারী কল্পকাহিনী)।

— jsakaluk

সম্ভবত আমি একটি চিঠিপত্র / বাস্তববাদী দৃষ্টিভঙ্গির সাথে "ন্যায্যতা" বিয়ে করার জন্য খুব চেষ্টা করছি এবং বোঝার এই অন্যান্য উপায়ে, টাইপ I / II ত্রুটি হারগুলি এমনভাবে বেছে নেওয়া যেতে পারে যে "ন্যায়সঙ্গত"?

— jsakaluk

আমাকে এই ধারণাগুলি নির্দেশ করার জন্য ধন্যবাদ। আমি বলব যে কোনও নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে, আমাদের ভবিষ্যতের খরচ এবং বেনিফিটগুলি কী হতে পারে সে সম্পর্কে ভাল তথ্য থাকতে পারে, বা আমাদের কাছে খুব খারাপ তথ্য থাকতে পারে। খুব রুক্ষ অর্থে, ক্রমবর্ধমান sensক্য আছে যে মিথ্যা পজিটিভ (পি <প্রান্তিকর, সত্যিকারের প্রভাবটি হ'ল শূন্য) কোনও তাত্পর্য প্রেরণে ব্যর্থ হওয়ার ঘটনার চেয়ে ক্ষেত্রটির পক্ষে আরও ক্ষতিকারক হতে পারে (তবে যাইহোক প্রাক্কলনটি প্রকাশ করা)। সুনির্দিষ্ট স্থানীয় পরিস্থিতিতে, তাত্পর্যপূর্ণ তাত্পর্য পূরণ করতে ব্যর্থ হওয়ার সাথে আরও গুরুতর ব্যয় সংযুক্ত হতে পারে।

— টক টক

স্পর্শকাতরভাবে, "আলফা" এবং "টাইপ 2 ত্রুটি" ধারণাগুলি কেবল এনপি কাঠামোর মধ্যে বিদ্যমান যেখানে বিশ্লেষক দুটি সুনির্দিষ্ট অনুমান নির্দিষ্ট করেছেন এবং প্রক্রিয়া শেষে একটি বা অন্যটিকে গ্রহণ করার প্রতিশ্রুতিবদ্ধ। তবে সাধারণ অনুশীলনে বিশ্লেষকদের প্রায়শই সতর্ক করা হয় যে অনিশ্চিত শক্তির সাথে একটি উল্লেখযোগ্য অনুমানের ভিত্তিতে শূন্যটিকে গ্রহণ না করার জন্য প্রয়োজনীয়ভাবে ফিশার-স্টাইলের ব্যাখ্যায় প্রত্যাবর্তন করা হবে যেখানে কোনও নাল গ্রহণযোগ্য নয় এবং কোনও "টাইপ 2 ত্রুটি" নেই।

— টক টক

এটি আমার কাছে মজাদার বিষয় যে আপনার "sensকমত্যের" বর্ণনার পিছনে সামাজিক নেটওয়ার্কগুলি, সামাজিক শ্রেণি এবং সামাজিক মিথস্ক্রিয়াগুলি তাদের সকলের নীচে বর্ণিত বিষয়গত বিশ্বাস এবং মূল্যবোধ থেকে একরকম তালাকপ্রাপ্ত।

— অ্যালেক্সিস