সত্যিকারের বৈজ্ঞানিক গবেষণায়, সত্যিকারের এলোমেলো নমুনা থেকে আসা ডেটা পাওয়া খুব বিরল। ডেটা প্রায় সর্বদা সুবিধার নমুনা। এটি সাধারণত কোন জনসংখ্যাকে আপনি সাধারণ করতে পারেন তা প্রভাবিত করে। এটি বলেছিল, এমনকি যদি তারা কোনও সুবিধাযুক্ত নমুনাও ছিল তবে সেগুলি কোথাও থেকে এসেছে, আপনি কোথায় এবং সীমাবদ্ধতাগুলি বোঝায় সে সম্পর্কে আপনাকে পরিষ্কার হওয়া দরকার। তাহলে আপনি কি সত্যিই মনে করেন আপনার ডেটা, কিছু প্রতিনিধি না হন তবে আপনার অধ্যয়ন কোনো স্তরের উপর উপযুক্ত হতে যাচ্ছে না, কিন্তু যে সম্ভবত সত্য নয় 1 । সুতরাং, আপনার নমুনাগুলি কোথাও থেকে আঁকা হিসাবে বিবেচনা করা এবং কমপক্ষে হেজেড বা যোগ্য অর্থে এই স্ট্যান্ডার্ড পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করা যুক্তিসঙ্গত।
পরীক্ষার একটি ভিন্ন দর্শন আছে, তবে আমাদের যুক্তিযুক্ত যে আমাদের সেই অনুমানগুলি এবং তাদের উপর নির্ভরশীল পরীক্ষাগুলি থেকে দূরে সরে যাওয়া উচিত। টুকি এটির একজন উকিল ছিলেন। পরিবর্তে, বেশিরভাগ পরীক্ষামূলক গবেষণা বৈধ হিসাবে বিবেচিত হয় (অভ্যন্তরীণভাবে) কারণ অধ্যয়ন ইউনিট (যেমন, রোগীরা) এলোমেলোভাবে বাহুতে অর্পণ করা হয়েছিল। এটি প্রদত্ত, আপনি অনুমতিপত্র পরীক্ষা ব্যবহার করতে পারেন , যা বেশিরভাগই ধরে নেয় যে র্যান্ডমাইজেশন সঠিকভাবে হয়েছিল। এ সম্পর্কে খুব বেশি উদ্বেগ প্রকাশ করার পাল্টা হ'ল ক্রমশক্তি পরীক্ষাগুলি সাধারণত সম্পর্কিত শাস্ত্রীয় পরীক্ষার মতো একই জিনিসটি প্রদর্শন করবে এবং সম্পাদন করার জন্য আরও কাজ করবে। সুতরাং আবার, স্ট্যান্ডার্ড পরীক্ষা গ্রহণযোগ্য হতে পারে।
১. এই রেখাগুলি আরও জানার জন্য, আমার উত্তরটি এখানে পড়তে সাহায্য করতে পারে: একটি গবেষণায় জনসংখ্যা এবং নমুনা চিহ্নিত করা ।