আমি দুটি গ্রুপের জন্য ডেটা পেয়েছি (যেমন নমুনা) আমি তুলনা করতে চাই তবে মোট নমুনার আকারটি ছোট (n = 29) এবং দৃ strongly়ভাবে ভারসাম্যহীন (n = 22 বনাম এন = 7)।
এই ডেটাগুলি যৌক্তিকভাবে সংগ্রহ করা কঠিন এবং ব্যয়বহুল, সুতরাং 'আরও ডেটা সংগ্রহ করা' যখন একটি সুস্পষ্ট সমাধান হিসাবে এই ক্ষেত্রে সহায়ক নয়।
বেশ কয়েকটি বিভিন্ন ভেরিয়েবল পরিমাপ করা হয়েছিল (প্রস্থানের তারিখ, আগমনের তারিখ, স্থানান্তরের সময়কাল ইত্যাদি) তাই একাধিক পরীক্ষা রয়েছে, যার কয়েকটি ভেরিয়েন্সগুলি খুব আলাদা (ছোট নমুনার উচ্চতর প্রকরণ রয়েছে)।
প্রাথমিকভাবে কোনও সহকর্মী এই তথ্যগুলিতে টি-টেস্ট চালিয়েছিলেন এবং কিছু পি <0.001 এর সাথে পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ ছিলেন, অন্য কোনও পি = 0.069 এর সাথে তাৎপর্যপূর্ণ ছিল না। কিছু নমুনা সাধারণত বিতরণ করা হত, অন্যগুলি ছিল না। কিছু পরীক্ষা 'সমান' বৈকল্পিক থেকে বৃহত্তর প্রস্থান জড়িত।
আমার বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে:
- টি-টেস্টগুলি কি এখানে উপযুক্ত? তা না হলে কেন? এটি কি কেবল সেই পরীক্ষাগুলির ক্ষেত্রেই প্রযোজ্য যেখানে স্বাভাবিকতা এবং বৈচিত্রের সমতার সমমানগুলি সন্তুষ্ট হয়?
- উপযুক্ত বিকল্প (গুলি) কী? সম্ভবত একটি অনুচ্ছেদ পরীক্ষা?
- অসম বৈকল্পিকতা টাইপ আই ত্রুটিকে স্ফীত করে, তবে কীভাবে? এবং ক্ষুদ্র, ভারসাম্যহীন নমুনা আকারের টাইপ আই ত্রুটিতে কী প্রভাব ফেলবে?