বিভিন্ন শ্রোতার কাছে উন্নত পরিসংখ্যান প্রবর্তনের কৌশল

Question

আমি মূলত চিকিত্সা, সামাজিক বিজ্ঞান এবং শিক্ষার ক্ষেত্রে ক্ষেত্রে অ-পরিসংখ্যানবিদদের সাথে কাজ করি।

আমি স্নাতক শিক্ষার্থীদের সাথে পরামর্শ করছি, নিবন্ধগুলির সাথে গবেষকদের সহায়তা করছি বা জার্নালের জন্য নিবন্ধগুলি পর্যালোচনা করছি, আমার প্রায়শই সমস্যা হয় যে কেউ (ক্লায়েন্ট, লেখক, গবেষণামূলক কমিটি, জার্নাল সম্পাদক) সম্পূর্ণরূপে যখন কিছু অপেক্ষাকৃত সুপরিচিত কৌশল ব্যবহার করতে চায় অনুপযুক্ত বা যখন আরও ভাল তবে কম জ্ঞাত পদ্ধতি বিদ্যমান। প্রায়শই, আমি বিকল্প কৌশলটি ব্যাখ্যা করব তবে তারপরে বলা হবে "প্রত্যেকে অন্যভাবে এটি করে"।

আমি অন্যরা এই ধরণের অসুবিধা কীভাবে মোকাবেলা করতে আগ্রহী তা জানতে চাই।

সংযোজন

@ মিশেল চের্নিক পরামর্শ দিয়েছিল আমি কিছু গল্প ভাগ করতে পারি, তাই করব

বর্তমানে আমি একজন ব্যক্তির সাথে কাজ করছি যিনি পূর্ববর্তী কাগজটির নকল করছেন এবং এটির সাহায্য করে কিনা তা দেখার জন্য একটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল যুক্ত করছি। পূর্ববর্তী কাগজটি খোলামেলা, ভয়ানক। এটি নির্ভরশীল ডেটাগুলির সাথে আচরণ করে যেমন তারা স্বাধীন ছিল; এটি মারাত্মকভাবে ওভারফিট এবং অন্যান্য সমস্যাও রয়েছে। তবুও তিনি (আমার ক্লায়েন্ট) একটি প্রবন্ধ হিসাবে একটি পূর্ববর্তী সংস্করণ জমা দিয়েছিলেন এবং কেবল তার ডিগ্রিই অর্জন করেনি তবে গবেষণার জন্য ব্যাপক প্রশংসা পেয়েছিলেন।

অনেক সময় আমি মানুষের dichotomize ভেরিয়েবল না সন্তুষ্ট করার চেষ্টা করেছি। এটি ওষুধের ক্ষেত্রে প্রায়শই আসে। আমি ধৈর্য সহকারে দেখিয়েছি যে ডাইকোহোটমাইজিং (বলুন) জন্ম ওজনকে কম এবং সাধারণ (সাধারণত ২,৫০০ গ্রামে) বোঝানো মানে ২,৪৯৯ গ্রাম বাচ্চার সাথে ১,৪০০ গ্রাম বাচ্চার মতো আচরণ করা; তবে 2,501 গ্রাম বাচ্চাকে বেশ আলাদাভাবে চিকিত্সা করা। চিকিত্সক আমার সাথে সম্মত হন যে এটি নির্বোধ। তারপরে বলে যে ওভাবে করতে।

আমার অনেক আগে একজন স্নাতক ছাত্র ক্লায়েন্ট ছিল যার কমিটি একটি ক্লাস্টার বিশ্লেষণের জন্য জোর দিয়েছিল । শিক্ষার্থী পদ্ধতিটি বুঝতে পারে না, পদ্ধতিটি দরকারী প্রশ্নের উত্তর দেয় না, তবে কমিটি এটিই চেয়েছিল, তাই তারা কী পেয়েছিল।

পরিসংখ্যান সংক্রান্ত গ্রাফিক্সের পুরো ক্ষেত্রটি এমন এক যেখানে অনেকের কাছে "দাদা এটি কীভাবে করেছিলেন" যথেষ্ট।

তারপরে এমন কিছু লোক আছেন যারা মনে করেন কেবল বোতাম টিপেছেন। আমি একটি উপস্থাপনা মনে করি (যার সাহায্যে আমি সহায়তা করি না!) যিনি পুরো প্রশ্নপত্র নিয়েছিলেন এবং ফ্যাক্টর এটি বিশ্লেষণ করেছিলেন। তিনি অন্তর্ভুক্ত একটি ভেরিয়েবল আইডি নম্বর ছিল!

Oy।

Comments

পিটার, মেটা এই সাইটটি সম্পর্কে প্রশ্নের জন্য । আমার সন্দেহ হয় আপনি "সম্প্রদায় উইকি" স্থিতি সম্পর্কে ভাবছেন, যা কার্যকর, আকর্ষণীয় প্রশ্নের পক্ষে উদ্দেশ্যমূলকভাবে সর্বোত্তম উত্তর না পাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে (বা যার উত্তর দেওয়ার জন্য সহযোগী প্রচেষ্টার প্রয়োজন রয়েছে)। তদনুসারে, আমি আপনার পরামর্শটি সিডব্লিউ অনুরোধ হিসাবে ব্যাখ্যা করেছি এবং এটি কার্যকর করেছি।

— হোবার

দ্বিখণ্ডিতকরণের বিষয়ে একটি দ্রুত নোট: আমি আসলে মনে করি এটি হ'ল "কিছুটা" জানে এমন লোকদের কাছ থেকে একটি ভুল জায়গায় অন্তর্নিহিত। আপনি যে ক্ষেত্রগুলির কথা বলছেন সেগুলি নিয়ে আমি ধারণা করব যে অনেকগুলি বিশ্লেষণ সিদ্ধান্ত নেওয়ার আশেপাশে তৈরি করা হবে (যেমন, আমি কি এক্স বা ওয়াই রোগের চিকিত্সা শুরু করব?) এটি ডাইকোটমাস - এবং প্রায়শই দরকারী ডাইকোটমি। আপনার যদি কেবলমাত্র কয়েকটি সংখ্যক ভেরিয়েবল থাকে, তবে সঠিক সিদ্ধান্ত বিশ্লেষণ বা অনুমানের পরীক্ষাটি এটি ভালভাবে অনুকরণ করতে পারে - আমাদের কাছে "যদি x> 10 বিকল্প 1 নেয়, অন্যথায় বিকল্প 2 নেওয়া" থাকতে পারে।

— সম্ভাব্যতা ব্লগ

এছাড়াও ডিকোটমাইজড ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে বিশ্লেষণ মনে রাখা খুব সহজ যে আপনার কম্পিউটারে অ্যাক্সেস নেই কিনা।

— সম্ভাব্যতা ব্লগ

মনোবিজ্ঞানে লোকেরা প্রায়শই দ্বিধায়িত বা পরিমাণযুক্ত হয় কারণ তারা এএনওওএ ব্যবহার করে, রিগ্রেশন নয়। এটি আমাকে পাগল করে তোলে ভ্যান্ডারবিল্টের পরিসংখ্যানের কোথাও উইকি বায়োস্ট্যাট.এমসি.ভেন্ডারবিল্ট.ইডু / উইকি / মেইনটিতে দ্বৈতবিজ্ঞানের দ্বারা ভয়াবহ ক্ষতির একটি উজ্জ্বল প্রদর্শন রয়েছে। তবে দুর্ভাগ্যক্রমে আমি এটি খুঁজে পাচ্ছি বলে মনে হচ্ছে না। আমি মনে করি এটি আছে, যাইহোক। আমার যখন সুযোগ ছিল তখন এভারনেটেড করা উচিত ছিল

— ক্রিস বিলে

বীমা শিল্পে আমার সীমিত অভিজ্ঞতা থেকে, আমি খুঁজে পেয়েছি যে একবার একটি নির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল তৈরি হয়ে গেলে এর নিজস্ব জীবন হয় এবং মডেল হওয়ার পরেও বছরের পর বছর ধরে এটি অনুলিপি করা হতে পারে (সম্ভবত আপডেট সহগের সাথে) সেকেলে. উদাহরণস্বরূপ, স্বাস্থ্য বীমা পলিসির হারগুলি নির্ধারণ করে এমন একটি পুরানো মডেলটি পুনর্নির্মাণ করা একটি বড় ব্যাপার, যেহেতু কিছু লোকের হার হঠাৎ করেই

— বাড়তে

Answer 1

এটি একটি কূট প্রশ্ন!

প্রথমত, কেন এটি ঘটে সে সম্পর্কে কিছু চিন্তাভাবনা। আমি এমন একটি অঞ্চলে কাজ করি যা পরিসংখ্যানের ব্যাপক ব্যবহার করে (বা কমপক্ষে হওয়া উচিত ) তবে যেখানে বেশিরভাগ অনুশীলনকারীরা পরিসংখ্যান বিশেষজ্ঞ নন। ফলস্বরূপ একজন অনেকগুলি দেখতে পান "আমি এক্সেলের টি-টেস্ট ফাংশনটিতে একটি ভেক্টর রেখেছিলাম এবং এই সংখ্যাটি হ্রাস পেয়েছে Therefore সুতরাং আমার কাগজটি পরিসংখ্যান দ্বারা সমর্থিত।"

আমি এই ঘটনার মূল কারণটি দেখছি যে পরিসংখ্যান জ্ঞানের অভাব শীর্ষে শুরু হয়। যদি আপনার পর্যালোচক এবং থিসিস কমিটি পরিসংখ্যান কৌশলগুলিতে আপ টু ডেট না রাখে, তবে আপনাকে "অপরিবর্তনীয়" যে কোনও কিছু ব্যবহারের ন্যায্যতা প্রমাণ করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, একটি থিসিসে, আমি কোনও বিতরণের আকার দেখানোর জন্য বাক্সের প্লটের পরিবর্তে বেহালা প্লট ব্যবহার করতে পছন্দ করেছি। এই কৌশলটি ব্যবহারের জন্য থিসিসে বিস্তৃত ডকুমেন্টেশন প্রয়োজন ছিল, পাশাপাশি আমার প্রতিরক্ষায় দীর্ঘ আলোচনার জন্য যেখানে কমিটির সদস্যরা সকলেই জানতে চেয়েছিলেন যে এই অদ্ভুত প্লটটির অর্থ কী, লেখায় বর্ণিত বিবরণ এবং উত্স উপাদানের উল্লেখ দুটি সত্ত্বেও । আমি সবেমাত্র একটি বক্স প্লট ব্যবহার করেছি (যা কঠোরভাবে কম দেখায়) এই ক্ষেত্রে তথ্য, এবং দর্শকদের সহজেই কোনও বিতরণের আকারটি যদি এটি বহু-মডেল হয় তবে সহজেই তাকে ধোকা দিতে পারে) কেউ কিছু বলতে পারে না, এবং আমার প্রতিরক্ষা আরও সহজ হত।

মুল বক্তব্যটি হ'ল নন-স্ট্যাটাস ক্ষেত্রগুলিতে অনুশীলনকারীরা একটি কঠিন নির্বাচনের মুখোমুখি হন: আমরা সঠিক পদ্ধতিগুলি সম্পর্কে পড়তে পারি এবং তারপরে সঠিক পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করতে পারি , এটি এমন একগুচ্ছ কাজের জন্য আবশ্যক যা আমাদের উচ্চতর আপগুলির মধ্যে কেউ আগ্রহী না; বা আমরা কেবল প্রবাহের সাথে যেতে পারি, আমাদের কাগজপত্র এবং থিসগুলিতে রাবার স্ট্যাম্প পেতে পারি এবং ভুল তবে প্রচলিত পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি।

এখন, আপনার প্রশ্নের উত্তর দিতে:

আমি মনে করি একটি ভাল পদ্ধতির সঠিক কৌশল ব্যবহার করতে ব্যর্থ হওয়ার পরিণতি জোর দেওয়া হয়। এটি আবশ্যক হতে পারে:

• তাদের ক্ষেত্রের মধ্যে কেউ কীভাবে দুর্বল অনুক্রমের পরিণতি ভোগ করেছে তার বাস্তব বিশ্বের উদাহরণ দেওয়া। এটি অন্যের চেয়ে কিছু ক্ষেত্রে সহজ। ক্যারিয়ারের ক্ষতিগ্রস্থ হওয়া উদাহরণগুলি বিশেষত ভাল।

• ভুল বিশ্লেষণ করা আপনাকে এমন পরিস্থিতিতে ফেলে দিতে পারে যেখানে আপনার ফলাফলগুলি সত্যিকারের বিশ্বে স্থানান্তরিত হওয়ার খুব কম সম্ভাবনা রয়েছে, যার ফলে ক্ষতির কারণ হতে পারে (যেমন আমার ক্ষেত্রে, যদি আপনার এআই সিস্টেমের প্রোটোটাইপ প্রতিযোগিতার চেয়ে পরিসংখ্যানগতভাবে আরও ভাল প্রদর্শিত হয় তবে বাস্তবে এটি হ'ল) একই, তারপরে একটি সম্পূর্ণ বাস্তবায়নের জন্য পরবর্তী 6 মাস ব্যয় করা সত্যিই খারাপ ধারণা।

• কৌশলগুলি চয়ন করুন যা ব্যবহারকারীদের অনেক সময় বাঁচাতে পারে। পর্যাপ্ত সময় যাতে তারা উচ্চ কৌশলগুলি কীভাবে কৌশলগুলি ব্যাখ্যা করে সেগুলি ব্যয় করতে পারে।

Comments

ভাল আলোচনা এবং ভাল উত্তর +1।

— মাইকেল আর চেরনিক 18

ভালো পয়েন্টস @ জন

— পিটার

ফলাফলগুলি দেখানোর জন্য +1। এটি আরও ভাল পদ্ধতিতে স্যুইচ করতে লোককে আশ্চর্য করতে পারে।

— লিও

Answer 2

কেবলমাত্র সামান্য পরিসংখ্যানগত পরিশীলনের সাথে মনোবিজ্ঞানের দৃষ্টিকোণ থেকে কথা বলা: আপনি যখন পদ্ধতিটি প্রবর্তন করবেন তখন সরঞ্জামগুলিও প্রবর্তন করুন। আপনি যদি আমার ক্ষেত্রের বেশিরভাগ গবেষককে একটি দুর্দান্ত নতুন পদ্ধতি সম্পর্কে দীর্ঘ গল্প বলেন তবে তারা পুরো সময়টি উদ্বিগ্ন হয়ে যাবেন যে পাঞ্চলাইন "এবং আপনাকে যা করতে হবে তা হ'ল আপনার ডিফারেনশিয়াল ক্যালকুলাসটি ব্রাশ করা এবং তারপরে একটি দুটি গ্রহণ করা সপ্তাহের প্রশিক্ষণ কোর্স! " (বা "এবং একটি 2000 ডলারের পরিসংখ্যান প্যাকেজ কিনুন!" বা "এবং পাইথন এবং আর কোডের 5000 টি লাইন গ্রহণ করুন!")। যদিও তারা ইতিমধ্যে ব্যবহারের পরিসংখ্যান প্যাকেজটিতে উপলব্ধ পদ্ধতিটির কোনও বাস্তবায়ন রয়েছে বা একটি বোধগম্য জিইউআই সহ একটি বিনামূল্যে সফ্টওয়্যার রয়েছে এবং তারা দু'একদিনের মধ্যেই এটির গতি বাড়িয়ে দিতে পারে তবে তারা দিতে ইচ্ছুক হতে পারে এটা চেষ্টা।

আমি সচেতন যে এই পদ্ধতির বিষয়টি অবাস্তব এবং অবৈজ্ঞানিক বলে মনে হতে পারে তবে অনুদান এবং প্রকাশনা নিয়ে চিন্তিত হয়ে পড়লে লোকেরা সহজেই পড়ে যেতে পারে এবং তাদের চাকরি চালিয়ে যেতে সাহায্য করার জন্য প্রচুর পরিমাণে গণিত শিখতে দেখেনি।

Comments

@ অটম তদন্তকারী এই সহযোগিতার সেই অংশটি করার জন্য পরিসংখ্যানবিদকে বিশ্বাস করতে পারেননি। তদন্তকারীটির কেন সরঞ্জামটির প্রয়োজন নেই। আমি এটি চিকিত্সকের সাথে টেবিলগুলি বিপরীত করার সাথে তুলনা করি। তিনি কীভাবে অনুভব করবেন যদি আমি বলি যে এই অস্ত্রোপচারটি কীভাবে করা যায় তার একটি দ্রুত টিউটোরিয়াল দিন এবং আমি এগিয়ে যাব এবং এটি আপনার জন্য করব। আমি শক এবং ডিসিমেয় মনে করি এবং লাইসেন্স ছাড়াই mewdicine অনুশীলন করা আমার পক্ষে অবৈধ। এটি সম্ভবত একটি ভাল জিনিস। তবে পরিসংখ্যানবিদ সমান সম্মানের প্রাপ্য নয়। কেন আশা করি যে আমি কেবল তাকে সরঞ্জামটি দিতে পারি এবং তার প্রশিক্ষণের অভাবে তাকে হ্যাক করতে পারি।

— মাইকেল আর চেরনিক 18

সামাজিক মনোবিজ্ঞানের ক্ষেত্রে কোনও পরিসংখ্যানবিদ থাকা স্বাভাবিক নয় (কারণ কোনও পরিসংখ্যানবিদকে অর্থ প্রদানের পক্ষে পর্যাপ্ত তহবিল থাকা স্বাভাবিক নয়)। এখন আমি জনস্বাস্থ্য / স্বাস্থ্য মনোবিজ্ঞানে আছি। বড় অনুদানের মধ্যে সাধারণত একটি পরিসংখ্যানবিদদের বেতন অন্তর্ভুক্ত থাকে তবে আমাদের প্রচুর কাজ কৃপণ ছোট্ট পাইলট অনুদানের উপর করা হয় যেখানে আমরা পিআইয়ের জন্য বেতনও দিতে পারি না। আমি সেই দৃষ্টিকোণ থেকে আসছি ... আপনি যদি এমন কোনও ক্ষেত্রে থাকেন যেখানে বেশিরভাগ প্রকল্পে প্রশিক্ষিত পরিসংখ্যানবিদ অন্তর্ভুক্ত থাকে তবে আমি সম্মত হই, এই ধরণের প্রতিরোধ যুক্তিসঙ্গত হবে না।

— '45 এ

@ অ্যাক্টাম প্রতিক্রিয়া জন্য ধন্যবাদ। সাদৃশ্যটি অনুসরণ করার জন্য। এমন একটি সময় ছিল যখন মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে গর্ভপাত অবৈধ ছিল এবং কিছু মহিলা অন্য দেশে গিয়েছিল বা কোনও জীবাণুমুক্ত পরিস্থিতি এবং স্বাস্থ্যগত ঝুঁকি ছাড়াই অবৈধভাবে পিছনের ঘরে এটি করেছিল। এটি একটি দুর্দান্ত উপমা বলে মনে হতে পারে তবে একটি পরিসংখ্যানবিদকে নিকৃষ্টতর কাজ করার ন্যায্যতা প্রমাণ করতে সক্ষম হচ্ছে না? আমি জানি মেডিসিন একটি জীবন বা মৃত্যুর জিনিস বেশি তবে খারাপ বিজ্ঞানেরও খারাপ পরিণতি হয়? ডেটার অপব্যবহার খারাপ ওষুধ অনুশীলনের দিকে পরিচালিত করতে পারে কারণ একটি অনিরাপদ ওষুধ ব্যবহার করা উচিত যখন এটি হওয়া উচিত নয়।

— মাইকেল আর চেরনিক

@ মিশেল চেরনিক লুক, আমি সামাজিক বিজ্ঞানের পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের অবস্থা সম্পর্কে সন্তুষ্ট নই। তবে প্রশ্নটি ছিল কীভাবে গবেষকরা একটি নতুন পরিসংখ্যান পদ্ধতির অবলম্বন করবেন এবং আমি এমন একটি উত্তর দিচ্ছি যা গবেষকদের একটি বৃহত জনগোষ্ঠীর পক্ষে উপযুক্ত - আমরা এটি পছন্দ করি কি না।

— octern

@ অটম মেলা যথেষ্ট এবং আমার মনে হয় আমি এটি বুঝতে পেরেছি। প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার আগে আমি আপনাকে একটি উক্তি দিয়েছিলাম। তদন্তকারীদের মনে করার যে মনোভাবটি সস্তা উপায়টি হ'ল আমি যা জিজ্ঞাসা করছি তা নয় এবং আপনি যে সমস্যাটি সনাক্ত করেছেন তা সত্য নয়। এটি হয় এবং আমি সেখানে আপনার সাথে একমত। তবে দীর্ঘমেয়াদে আমি মনে করি যে আমাদের কাজটি তুচ্ছ নয়, আমাদের আরও শ্রদ্ধা ও স্বীকৃতি পাওয়া দরকার।

— মাইকেল আর চেরনিক

Answer 3

পিটার এই সুন্দর প্রশ্নের জন্য ধন্যবাদ। আমি একটি চিকিত্সা গবেষণা প্রতিষ্ঠানে কাজ করি এবং চিকিত্সকরা যারা মেডিকেল জার্নালগুলিতে গবেষণা এবং প্রকাশ করেন তাদের সাথে ডিল করি। প্রায়শই তারা "পরিসংখ্যান পুরোপুরি সঠিকভাবে করা" এর চেয়ে তাদের কাগজ প্রকাশিত হতে আগ্রহী। সুতরাং যখন আমি একটি আনফ্যামিলার কৌশল প্রস্তাব করি তখন তারা অনুরূপ একটি কাগজের দিকে ইঙ্গিত করবে এবং বলবে "দেখুন তারা এটি এইভাবে করেছিল এবং তাদের ফলাফল প্রকাশিত হয়েছে।"

আমার মনে হয় একটি সমস্যা আছে যখন আমি প্রকাশিত কাগজটি সত্যিই খারাপ হয় এবং ত্রুটি থাকে। আমার বেশ খ্যাতি থাকলেও তর্ক করা মুশকিল। কিছু ডক্সের বড় অহংকার রয়েছে এবং তারা প্রায় কিছু শিখতে পারে বলে মনে করে। সুতরাং তারা মনে করে যে তারা পরিসংখ্যানগুলি বুঝতে পারে যখন তারা জানে না এবং জেদাপূর্ণ হতে পারে। হতাশ হতে পারে। যখন এটি পরীক্ষা হয় এবং উইলকক্সন আরও উপযুক্ত হয় আমি তাদেরকে উইলক শাপিরো পরীক্ষা করিয়ে আনতে পারি এবং যদি স্বাভাবিকতা প্রত্যাখ্যান করা হয় তবে আমরা দুটি পদ্ধতিই অন্তর্ভুক্ত করি এবং কেন উইলকক্সন আরও ভাল তা ব্যাখ্যা করি। আমি মাঝে মাঝে তাদের বোঝাতে পারি এবং প্রায়শই তারা পরিসংখ্যানগুলির জন্য আমার উপর নির্ভর করে, সুতরাং আমার কাছে আরও সাধারণ কোনও পরামর্শদাতা থাকতে পারে তবে একজন সাধারণ পরামর্শদাতাকে থাকতে পারে।

আমি এমন পরিস্থিতিতেও ছুঁড়েছি যেখানে আমি তাদের জন্য ক্যাপলান-মেয়ার রেখাচিত্রগুলি করেছি এবং আমরা লগ র‌্যাঙ্ক পরীক্ষা ব্যবহার করেছি কিন্তু উইলকক্সন অন্যরকম ফলাফল দিয়েছে। আমার পক্ষে সিদ্ধান্ত নেওয়া শক্ত ছিল এবং এই জাতীয় পরিস্থিতিতে আমি উভয় পদ্ধতি উপস্থাপন করা এবং কেন সেগুলির পার্থক্য তা ব্যাখ্যা করা ভাল think বেঁচে থাকার কার্ভের জন্য পেটো বনাম গ্রিনউডের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি একইভাবে ব্যবহার করা যায়। কক্স অনুপাতের বিপদ অনুমানের ব্যাখ্যা ব্যাখ্যা করা কঠিন হতে পারে এবং তারা প্রায়শই প্রতিকূল অনুপাত এবং আপেক্ষিক ঝুঁকির ভুল ব্যাখ্যা করে।

কোন সহজ উত্তর নেই। আমার এখানে একজন বস ছিলেন যিনি কার্ডিওলজিতে শীর্ষস্থানীয় চিকিত্সক গবেষক ছিলেন এবং তিনি মাঝে মাঝে জার্নালের জন্য রেফার করেন। তিনি এমন একটি কাগজটির দিকে চেয়েছিলেন যা ডায়াগনোসিসের সাথে ডিল করে এবং এটিউকে একটি পরিমাপ হিসাবে ব্যবহার করে। তিনি এর আগে কোনও এউসি বক্ররেখা কখনও দেখেনি এবং আমার কাছে এসেছিল আমি দেখেছি এটি বৈধ কিনা। তার সন্দেহ ছিল। এটি উপযুক্ত হিসাবে প্রমাণিত হয়েছিল এবং আমি এটি যথাসম্ভব যথাসম্ভব ব্যাখ্যা করেছিলাম।

আমি চিকিত্সকদের কাছে বায়োস্ট্যাটাস্টিকস সম্পর্কিত বক্তৃতা দেওয়ার চেষ্টা করেছি এবং জনস্বাস্থ্য বিদ্যালয়ে বায়োস্ট্যাটাস্টিক্স শিখিয়েছি। আমি এটির চেয়ে অন্যের চেয়ে ভাল করার চেষ্টা করি এবং ২০০২ সালে স্বাস্থ্য বিজ্ঞান প্রধান প্রবর্তক কোর্সের জন্য সহকারী হিসাবে একটি এপিডেমিওলজিস্টের সাথে একটি বই তৈরি করি। উইলি আমাকে এখন দ্বিতীয় সংস্করণটি করতে চায়। ২০১১ সালে আমি আরও সংক্ষিপ্ত বইটি প্রকাশ করেছি যে আমি কেবল প্রয়োজনীয় প্রয়োজনীয় বিষয়গুলি কভার করার চেষ্টা করেছি যাতে ব্যস্ত এমডিরা যাতে এটি পুনরায় লাগাতে সময় নিতে পারে এবং এটি উল্লেখ করতে পারে। আমি এটির সাথে এইভাবেই ডিল করি। আপনারা আমাদের সাথে গল্পগুলি ভাগ করতে পারেন।

Comments

এগুলি ভাল মিশন @ পয়েন্ট। আমি কিছু গল্প যুক্ত করব

— পিটার ফ্লুম - মনিকা

@ পিটারফ্লম আমি মনে করি আমাদের কিছু একই রকম অভিজ্ঞতা থাকতে পারে। আমি এলো মনে করি আপনি অন্য ব্যক্তির জবাবগুলিতে খুব ভাল কিছু প্রতিক্রিয়া পাচ্ছেন।

— মাইকেল আর। চেরনিক

Answer 4

এখানে ইতিমধ্যে কিছু সুন্দর মন্তব্য রয়েছে, তবে আমি আমার 2 সেন্ট নিক্ষেপ করব। আমি এই সমস্তটি উপস্থাপন করে বলব যে আমি ধরে নিচ্ছি যে আমরা এমন একটি পরিস্থিতির কথা বলছি যেখানে traditionalতিহ্যবাহী "টিনজাত" কৌশলগুলি বিশ্লেষণের মাধ্যমে পৌঁছানোর মূল সিদ্ধান্তকে ক্ষতিগ্রস্থ করবে। যদি এটি না হয়, তবে আমি মনে করি যে মাঝে মাঝে অত্যধিক সরল বিশ্লেষণ করা বংশবৃদ্ধির জন্য এবং বোঝার স্বাচ্ছন্দ্যের জন্য যখন লক্ষ্য শ্রোতা সাধারণ লোক হয় both ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক .02 হলে স্বাধীনতা অনুমান করা কি সত্যই যখন অপরাধ হয় বা সত্য হয় যখন রৈখিকতা ধরে নেওয়া যায়?$\log(x); \ x \in (1,2)? \ $

---

আমার কেরিয়ারে আমি প্রচুর অন্তঃশৃঙ্খলা গবেষণা করি এবং বিভিন্ন সময়ে পদার্থের অপব্যবহারকারী গবেষক, মহামারীবিদ, জীববিজ্ঞানী, ক্রিমিনোলজিস্ট এবং চিকিত্সকদের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করার জন্য নেতৃত্ব দিয়েছি। এটি সাধারণত ডেটা বিশ্লেষণের সাথে জড়িত যেখানে সাধারণ "ক্যানড" পদ্ধতিগুলি বিভিন্ন কারণে ব্যর্থ হয়ে যায় (উদাহরণস্বরূপ পক্ষপাতমূলক নমুনা এবং গুচ্ছযুক্ত, দ্রাঘিমাংশ এবং / অথবা স্থানিকভাবে সূচকযুক্ত ডেটার সংমিশ্রণ)। আমি কয়েক বছর স্নাতক স্কুলে পার্ট টাইম পরামর্শের জন্য কাটিয়েছি, যেখানে আমি বিভিন্ন ক্ষেত্রের লোকদের সাথে কাজ করেছি। সুতরাং, আমি এই সম্পর্কে অনেক চিন্তা করতে হবে।

আমার অভিজ্ঞতা হ'ল সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি হ'ল স্বাভাবিকভাবে ব্যবহার করা পদ্ধতিগুলি অনুপযুক্ত কেন তা ব্যাখ্যা করা এবং সেই ব্যক্তির "ভাল বিজ্ঞান" করার ইচ্ছাতে আবেদন করা। কোনও সম্মানিত গবেষক এমন কিছু প্রকাশ করতে চান না যা অনুপযুক্ত পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের কারণে এর সিদ্ধান্তে নির্মমভাবে বিভ্রান্ত করছে is আমি এমন কারও মুখোমুখি হইনি যে "বিশ্লেষণটি সঠিক কিনা সে বিষয়ে আমি কিছুই পরোয়া করি না, আমি কেবল এই প্রকাশিত হতে চাই" যদিও আমি নিশ্চিত যে এই ধরনের লোকের উপস্থিতি রয়েছে - আমার প্রতিক্রিয়াটি সেখানে হবে সম্ভব হলে পেশাদার সম্পর্ক শেষ করুন। পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে, এটি আমার খ্যাতি যে ক্ষতি করতে পারে যদি কেউ জানে যে তারা আসলে যা বলছে তা কাগজ পড়তে পড়তে হয়।

আমি মানা যে এটা কেউ একটি নির্দিষ্ট বিশ্লেষণ অনুপযুক্ত সন্তুষ্ট করার চ্যালেঞ্জ করা যাবে, কিন্তু আমি মনে করি যে স্ট্যাটিসটিসিয়ান হিসাবে আমরা উচিত (ক) জ্ঞান প্রয়োজনীয় জানেন যে ঠিক কি "টিনজাত" অভিগমন এবং সঙ্গে ভুল হয়ে যেতে পারে (খ) আছে এটি ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা একটি যুক্তিসঙ্গত বোধগম্য উপায়। আপনি যদি কোনও পরিসংখ্যান বা গণিতের অধ্যাপক হিসাবে কাজ না করেন তবে আপনার কাজের একটি অংশ অ-পরিসংখ্যানবিদদের সাথে কাজ করবে (এবং এমনকি আপনি যদি কোনও স্ট্যাটিক / গণিতের অধ্যাপকও হন তবে)।

সংক্রান্ত (ক) , যদি পরিসংখ্যানবিদ এই জ্ঞান নেই, কেন তারা রেডিমেড পদ্ধতির নিরুৎসাহিত হবে? যদি পরিসংখ্যানবিদরা "একটি র্যান্ডম এফেক্টস মডেল ব্যবহার করুন" বলছেন তবে স্বতন্ত্রতা কেন ধরে নেওয়া সমস্যা বলে ব্যাখ্যা করতে পারেন না, তবে ক্লায়েন্টের মতো একইভাবে তারা কৌতূহল দেওয়াতে দোষী নয় কি? যে কোনও পর্যালোচক, পরিসংখ্যানবিদ বা না, কোনও পরিসংখ্যানের মডেলিং পদ্ধতির পেডেন্টিক সমালোচনা করতে পারে কারণ, আসুন এটির মুখোমুখি হোন - সমস্ত মডেল ভুল। তবে, ঠিক কী ভুল হতে পারে তা জানার জন্য দক্ষতার প্রয়োজন।

সংক্রান্ত (খ) , আমি পেয়েছি কি ভুল সাধারণত "হিট হোম" সবচেয়ে যেতে পারে গ্রাফিকাল চিত্রায়ন। উদাহরণ:

• $x$

• $y = x$$x \in (0,1)$$y = 1$$x > 1$$p$$x$$y$

• আর একটি সাধারণ পরিস্থিতি (পিটারও উল্লেখ করেছেন) ব্যাখ্যা করছে যে কেন স্বাধীনতা ধরে নেওয়া খারাপ ধারণা। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি প্লট দিয়ে দেখিয়ে দিতে পারেন যে ইতিবাচক স্বতঃসংশ্লিষ্টতা সাধারণত এমন ডেটা তৈরি করে যা আরও বেশি "ক্লাস্টারড" হয় এবং সেই কারণেই বৈকল্পিকতা হ্রাস করা হবে না কেন নিষ্পাপ স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি খুব ছোট হওয়ার ঝোঁক দেয় some অথবা, আপনি এমনভাবে লাগানো বক্ররেখার সাথে ডেটাও প্লট করতে পারেন যা স্বতন্ত্রতা ধরে নিয়েছে এবং কেউ দেখতে পাবে যে ক্লাস্টাররা কীভাবে ফিটের উপর প্রভাব ফেলবে (কার্যকরভাবে নমুনার আকার হ্রাস করে) এমন কোনও উপায়ে স্বাধীন ডেটাতে উপস্থিত নেই।

আরও লক্ষ লক্ষ উদাহরণ রয়েছে তবে আমি স্থান / সময়ের সীমাবদ্ধতার সাথে এখানে কাজ করছি :) যখন ছবিগুলি কোনও কারণেই না করে (উদাহরণস্বরূপ কেন একটি পদ্ধতির আন্ডার পাওয়ার হয় তা দেখানো হয়) তবে সিমুলেশন উদাহরণগুলিও এমন একটি বিকল্প যা আমি নিযুক্ত করেছি মাঝে মাঝে.

Answer 5

কিছু এলোমেলো ধারণা কারণ এটি একটি বদলানো কার্ড বা একটি মুদ্রা ছোঁড়া । এটি শ্রোতাদের শোনার জন্য সঠিক অবস্থানে রাখবে ... সম্ভবত। জটিল সমস্যা ...

আমি অনুভব করি যে একটি বড় সমস্যা হ'ল বিভিন্ন পেশাদার শাখা এবং স্নাতকৃত প্রোগ্রামগুলিতে গণিত শিক্ষার অভাব।

পরিসংখ্যানগুলির গাণিতিক বোঝাপড়া ছাড়াই কেস অনুসারে প্রয়োগ করা সূত্রগুলির একগুচ্ছ হয়ে যায়।

এছাড়াও, বিষয়টি সম্পর্কে সত্যিকারের ধারণা পাওয়ার জন্য, অধ্যাপকদের তাদের মূল পন্থাগুলি প্রকাশের সময় মূল লেখকরা যে সমস্যার মুখোমুখি হয়েছিল সেগুলি নিয়ে কথা বলা উচিত। বিষয়টিতে হাজার হাজার বই পড়া থেকে যে কেউ আরও কিছু শিখতে পারে।

পরিসংখ্যান সমস্যা সমাধানের জন্য একটি টুলবক্স, তবে এটি একটি শিল্পও এবং অন্য কোনও শিল্পের চেয়ে একই সমস্যার মুখোমুখি।

একটি উপকরণ দিয়ে কীভাবে শব্দ করা যায় তা শিখতে পারেন। কিন্তু সক্ষম হয়েএকটি যন্ত্র "বাজানো" একজন সুরকার হয়ে ওঠে না।

তবে, তাল, সুর ও সুরেলা সম্পর্কে একক ধারণা অধ্যয়ন না করে এমন লোকদের খুঁজে পাওয়া সাধারণ লোক নয় যা নিজেকে সুরকার হিসাবে দেখেন।

একই লাইনে, কাগজপত্র প্রকাশের জন্য, বেশিরভাগ লোকেরা সূত্রের পিছনে ধারণাগুলি জানতে বা বুঝতে হবে না ... আজকাল বিজ্ঞানীদের কেবল কী কী টিপতে হবে এবং কখন এটি চাপতে হবে তা জানতে হবে।

সুতরাং এমডিগুলির "অহং" এর সাথে এর কোনও যোগসূত্র নেই। এটি একটি আঞ্চলিক সংস্কৃতি, যা বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের শিক্ষা, রীতিনীতি এবং মূল্যবোধের সাথে আরও সম্পর্কিত একটি সমস্যা।

এমন এক যুগে কী আশা করা যায় যেখানে কয়েক হাজার একাডেমিক প্রয়োজনীয়তা / নীতিমালা পূরণের জন্য হাজার হাজার এবং হাজার হাজার অব্যর্থ কাগজপত্র এবং বই প্রকাশিত হচ্ছে? যে যুগে একজন প্রকাশিত কতগুলি কাগজপত্রের মানের চেয়ে তার গুরুত্ব বেশি?

মূলধারার বিজ্ঞানীরা ভাল বিজ্ঞান নিয়ে আর চিন্তিত নন। তারা সংখ্যার দাস। তারা আমাদের যুগের প্রশাসনিক বাগ দ্বারা প্রভাবিত (বা সংক্রামিত) ...

সুতরাং, আমার দৃষ্টিকোণ থেকে, পরিসংখ্যানগুলির একটি ভাল কোর্সে অধ্যয়ন করার পদ্ধতির গাণিতিক, historicalতিহাসিক এবং দার্শনিক ভিত্তি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত, সর্বদা যেগুলি করতে পারে তার কয়েকটি পথ হাইলাইট করে একক সমস্যা সমাধানের জন্য গ্রহণ

পরিশেষে, আমি যদি পরিসংখ্যান / সম্ভাবনার বিষয়ে অধ্যাপক হয়ে থাকি তবে আমার প্রথম বক্তৃতা যেমন সমস্যার জন্য উত্সর্গ করা হবে