0.04993 এর পি-মানটি কি নাল অনুমানকে প্রত্যাখ্যান করার জন্য যথেষ্ট?

Question

উইলকক্সন স্বাক্ষরিত পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য পরীক্ষায় আমরা এমন কিছু তথ্য পেয়েছি যা$p$ ভ্যালু তৈরি করে । এর এক প্রান্তিকের সাহায্যে , এই ফলাফলটি কি নাল অনুমানকে প্রত্যাখ্যান করার পক্ষে যথেষ্ট, বা পরীক্ষাটি বলার অপেক্ষা রাখে না এটি নিরাপদ, যেহেতু আমরা পি-মানটিকে 3 দশমিক স্থানে গোল করে এটি ?$0.04993$$p < 0.05$$0.050$

Comments

0.04993 <0.05, সুতরাং এটি ঠিক কম। আপনার প্রবৃত্তিটি ভাল যে কোনও পি-মানটি বেশ কয়েকটি দশমিক স্থানে বিশ্বাস করা যায় না, তবে প্রোগ্রামটি যদি 0.05 এর চেয়ে কম বলে, লোকেরা সাধারণত এটি বিতরণ হিসাবে গ্রহণ করে। এখানে আসল ইস্যুটি স্থির-স্তরের তাত্পর্য পরীক্ষা করে তোলে যাতে <0.05 অর্থ "আসল", "প্রকাশযোগ্য", "সুখের কারণ" এবং এর বিপরীত অর্থ "মায়াময়", "প্রকাশযোগ্য নয়", "দুর্দশার কারণ" । পরিসংখ্যান সম্পর্কিত বেশিরভাগ ভাল সূচনা পাঠ্য কিছুটা এ নিয়ে আলোচনা করে। একটি ভাল একটি হ'ল ফ্রিডম্যান, পিসানী, পার্ভস, স্ট্যাটিস্টিক্স । নিউ ইয়র্ক: ডাব্লুডাব্লু নরটন, যে কোনও সংস্করণ।

— নিক কক্স

আপনাকে নিজেকে জিজ্ঞাসা করতে হবে যদি পি-মান 0.051 হয় তবে আপনার সিদ্ধান্ত কী হবে? যদি এটি 0.049 হয়? আপনি বিভিন্ন সিদ্ধান্ত নিতে হবে? কেন?

— আলেফসিন

আপনার মন্তব্যের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। আমাদের ক্ষেত্রে আমরা ডেটা প্রকাশযোগ্য কিনা তা নিয়ে চিন্তাভাবনা করছি না ইত্যাদি ... আমরা কেবল এই ফলাফলের পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য সম্পর্কে কাগজে একটি বিবৃতি দেওয়ার বিষয়ে বিবেচনা করছি এবং আমরা আমাদের বক্তব্যটি ভুল বা ভুল না তা নিশ্চিত করতে চাই want ।

— ইসলাম এল-নবারাভি

পি = 0.04993 প্রতিবেদন করা মনে মনে আসে। পর্যালোচকদের বা সম্পাদকদের মন্তব্য সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা কঠিন difficult আপনি যদি গোল করতে চান, একটি সুসংগত বৃত্তাকার সম্মেলন নির্দিষ্ট করে রাখা সর্বদা একটি ভাল ধারণা এবং ব্যাপকভাবে গ্রহণযোগ্য। কিছু লোক 3 ডিপি পর্যন্ত বৃত্তাকারে যেতে পারে এবং 0.01 (3 ডিপি) প্রতিবেদন করা এবং এটি <0.05 হিসাবে অভিনীত কিছু ধরণের অভিনীত কনভেনশন ব্যবহার করতে পারে consistent

— নিক কক্স

আমি জানি ... সম্ভবত আমাদের একটি ডাবল বুটস্ট্র্যাপ চালানো উচিত এবং ভ্যালুয়ের জন্য একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করা উচিত ! সমস্ত সততার সাথে আমি জানাব : "অনুসন্ধানগুলি সীমান্তের তাত্পর্যপূর্ণ ছিল, 0.049 < পি < 0.050 ।" এই মুহুর্তে, আপনি কেশ বিভক্ত করছেন, এবং সকলেই হঠাৎ মনে রাখে যে মিথ্যা পজিটিভের 1/20 মতবিরোধ বিজ্ঞান চালানোর জন্য সম্পূর্ণ স্বেচ্ছাসেবী উপায়। $p$$0.049 < p < 0.050$

— অ্যাডামো

Answer 1

এখানে দুটি বিষয় আছে:

1) আপনি যদি একটি আনুষ্ঠানিক অনুমান পরীক্ষা করে নিচ্ছেন (এবং আপনি যদি ইতিমধ্যে আমার বইয়ের পি-ভ্যালু হিসাবে উদ্ধৃত হন) তবে আনুষ্ঠানিক প্রত্যাখ্যানের নিয়ম কী?

পরীক্ষার পরিসংখ্যানকে সমালোচনামূলক মানগুলির সাথে তুলনা করার সময়, সমালোচনা মানটি প্রত্যাখ্যান অঞ্চলে । যদিও সব কিছু অবিচ্ছিন্ন থাকে যখন এই আনুষ্ঠানিকতাটি বেশি কিছু যায় না, যখন পরীক্ষার পরিসংখ্যানগুলির বিতরণটি পৃথক হয় তখন তা বিবেচ্য।

অনুসারে, পি-মান এবং তাত্পর্য স্তরের তুলনা করার সময়, নিয়মটি হ'ল:

P ≤ α           হলে প্রত্যাখ্যান করুন α$p\leq\alpha$

দয়া করে নোট করুন, এমনকি যদি আপনি আপনার পি-মানটি 0.05 পর্যন্ত গোল করে নেন, এমনকি $p$ মানটি ঠিক 0.05 ছিল , এমনকি আনুষ্ঠানিকভাবে, আপনাকে এখনও প্রত্যাখ্যান করা উচিত ।

২) 'আমাদের পি-মান আমাদের কী বলছে' এর পরিপ্রেক্ষিতে, ধরে নিলে আপনি এমনকি পি-ভ্যালুটিকে 'শূন্যের বিরুদ্ধে প্রমাণ' হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারেন (এর মতামতটি কিছুটা ভাগ করা হয়েছে), 0.0499 এবং 0.0501 নয় সত্যিই ডেটা সম্পর্কে বিভিন্ন কথা বলা (এফেক্ট মাপগুলি প্রায় অভিন্ন হতে পারে)।

আমার পরামর্শটি হ'ল (1) আনুষ্ঠানিকভাবে নালটি প্রত্যাখ্যান করুন এবং সম্ভবত এটি উল্লেখ করুন যে এটি ঠিক 0.05 হলেও এটি প্রত্যাখ্যান করা উচিত; (২) লক্ষ করুন যে α = 0.05 সম্পর্কে বিশেষ কিছু নেই$\alpha = 0.05$ এবং এটি সেই সীমান্তরেখার খুব কাছাকাছি - এমনকি কিছুটা ছোট তাত্পর্যও প্রত্যাখ্যান করে না।

Comments

তবে, আবারও নাল প্রত্যাখ্যান না করার জন্য আপনি খুব অনুরূপ যুক্তি ব্যবহার করতে পারেন। ০.০৫ সম্পর্কে বিশেষ কিছু নেই, যদি আপনি 0.06 কে নিজের সীমা হিসাবে বেছে নিয়ে থাকেন তবে আপনি সম্ভবত প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করবেন না, তবে পরিস্থিতি এতটা আলাদা হবে না ... বরং এই পরিস্থিতিতে আমি জিজ্ঞাসা করব: "আসল- এই ফলাফল জীবন অর্থ? "। উদাহরণস্বরূপ, যদি এটি একটি জৈবিক পরীক্ষা ছিল তবে আমি নির্দিষ্ট ফলাফলের জৈবিক তাত্পর্যটি খুঁজতাম, পি-মানটি যেমনটি বলে তেমনি জীববিজ্ঞানে মন্তব্য করি।

— নিকো

@নিকো এটি ইতিমধ্যে আমার আইটেমের পয়েন্ট ছিল (2); এটি (1)

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

ধন্যবাদ গ্লেন এবং নিকো। ডেটার এই অংশটি আমাদের পরীক্ষাগুলির ক্ষেত্রে গৌণ ছিল, সুতরাং আমরা সবেমাত্র মানটি হিসাবে রিপোর্ট করা শেষ করেছি। যাই হোক না কেন, আমি এটি গ্রহণযোগ্য উত্তর হিসাবে চিহ্নিত করছি। যারা উত্তর বা মন্তব্য সহ অংশ নিয়েছেন তাদের প্রত্যেককে আবার ধন্যবাদ।

— ইসলাম এল-নবরভি

Answer 2

এটি দর্শকের চোখে পড়ে।

সাধারণত, যদি আপনার সমস্যার জন্য কোনও কঠোর সিদ্ধান্তের নিয়ম থাকে তবে এটি অনুসরণ করুন। এর অর্থ দেওয়া হয়েছে। যাইহোক, আমি কোনো সমস্যা যেখানে এই ক্ষেত্রে সচেতন নই (সেটিং যদিও α = $\alpha$$\alpha=0.05$ করা স্ট্যাটিস্টিক্স পরে অনেক অনুশীলনকারীই করেন)।

সুতরাং এটি আলেফসিনের আগে মন্তব্য করেছিল কি তা সত্যিই ফুটে উঠেছে। আপনার প্রশ্নের "সঠিক উত্তর" থাকতে পারে না। আপনি কী পেয়েছেন, গোল করেছেন কি না তা রিপোর্ট করুন।

"তাৎপর্যের তাৎপর্য" নিয়ে একটি বিশাল সাহিত্য রয়েছে; উদাহরণস্বরূপ নেতৃস্থানীয় জার্মান স্ট্যাটিসটিসিয়ান ওয়াল্টার Kramer এক সাম্প্রতিক কাগজ দেখতে এ "পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য অর্চনা - কি অর্থনীতিবিদ ও তাদের তথ্য আলাপ করা কি উচিত নয় উচিত", Schmollers Jahrbuch 131 , 455-468, 2011।

Answer 3

$p=0.05$

মূল সমস্যাটি এই বাক্যাংশটি: "আমরা কিছু ডেটা জুড়ে এসেছি ..."।

$p$$p$ লাইনের উপরে চাপবে।

এই ধরণের পরিসংখ্যান সংক্রান্ত কুফলের জন্য একটি নাম রয়েছে: ডেটা ড্রেজিং । আমি এটি একটি আকর্ষণীয় অনুমান হিসাবে কাগজে রিপোর্ট সম্পর্কে দ্ব্যর্থহীন; আপনি এটি ধরে রাখার প্রত্যাশার কোনও শারীরিক কারণ রয়েছে কি?

তবে এর এক উপায়ও আছে। সম্ভবত আপনি ঠিক এই উপর এই মাত্র একটি পরীক্ষা সম্পাদন করার জন্য একটি অগ্রিম সিদ্ধান্ত নিয়েছেন এক ডেটা সেট। আপনি লিখেছিলেন যে আপনার ল্যাব নোটবুকটিতে কারও সামনে রয়েছে যাতে আপনি পরে প্রমাণ করতে পারেন। তাহলে তুমি তোমার পরীক্ষা করেছ।

$p=0.05$

Comments

এটি ফ্রেসিংয়ের একটি নির্দিষ্ট পছন্দের উপর অতিরিক্ত নির্ভরশীল হতে পারে; আপনি কেবল শব্দের দুর্বল পছন্দ হতে পারে যা থেকে অনেকটা ধরে নিচ্ছেন - এখানে প্রত্যেকেরই প্রথম ভাষা হিসাবে ইংরেজি নেই। এটি সম্ভবত একটি সম্ভাব্য সমস্যা হিসাবে উত্থাপিত মূল্যবান, তবে কেবল এতোটুকু টাকাপয়সা বিষয়গুলিকে বিবরণ দেওয়া ("একেবারেই নয়") বোঝায় যে এখানে কী রয়েছে তা থেকে আমরা যতটা বলতে পারি তার চেয়ে বেশি আপনি জানেন। (আরও একটি 'ল্যাব নোটবুক'-এর রেফারেন্সটি বোঝায় যে ওপি একটি

— ল্যাবটিতে

মাইক ম্যাককয়, আপনার উত্তরের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ, তবে আমি এই ক্ষেত্রে ভীত আছি Glen_b সঠিক। আমি কোনও স্থানীয় ইংরেজী স্পিকার নই এবং আমার দক্ষতা যেমন অনুমতি দেয় ততই সাবলীলভাবে লেখার এবং কথা বলার চেষ্টা করার সময়, ব্যবহার এবং অভিব্যক্তি আমাকে বর্জন করে চলেছে। সুতরাং, এই বিশেষ ক্ষেত্রে, আমরা উল্লেখযোগ্য কিছু খুঁজে না পাওয়া পর্যন্ত আমরা বিভিন্ন জিনিস চেষ্টা করিনি। প্রকৃতপক্ষে, আমরা যা প্রমাণ করার চেষ্টা করছিলাম তা হ'ল কিছু ত্রুটি মানের কোনও পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি হয়নি এবং একটি বিশেষ ক্ষেত্রে আমরা দেখতে পেয়েছি যে ত্রুটিটি আসলেই হ্রাস পেয়েছিল এবং আমরা যখন ডাব্লু পরীক্ষা চালিয়েছিলাম, এটিই আমরা 0.0499 পেয়েছি ।

— ইসলাম এল-নবারাভি

মাইক, আমি প্রশ্নের বাক্যটিতে কোনও সমস্যা দেখিনি। এবং এটি দেখে মনে হয় যে অন্য কেউ ডেটা স্নোপিং, মাইনিং, ড্রেজিংয়ের যা কিছু এখানে দেখেছে ... এবং এটি অবশ্যই দর্শকের চোখে পড়ে lies কোনও গাণিতিক সত্য নয় তবে পরিসংখ্যানবিদদের দ্বারা নির্বাচিত সিদ্ধান্তের নিয়ম। আলেফসিন, গ্লেন তার পয়েন্টে (2) এবং আমি কী লিখেছি তা পুনরায় পড়ুন।

— স্কালডুজারি

@ ইসলামেল-নবরবি আপনি যদি সমতা / পার্থক্যের অভাব প্রতিষ্ঠা করতে চান, তবে প্রান্তিকের কাছাকাছি থাকা কোনও মান বা সম্ভাব্য ডেটা স্নোপিংয়ের ব্যাখ্যা কীভাবে করা যায় তা ছাড়া আপনার আরও অনেক সমস্যা রয়েছে। .05 (অথবা আপনি যে কোনও ত্রুটির স্তর বেছে নিন) এর চেয়ে সামান্য একটি পি- ভ্যালু খুঁজে পাওয়া যথেষ্ট নয়। এখানে এবং অন্য কোথাও "সমতার জন্য পরীক্ষা" দেখুন বা সে সম্পর্কে বিশেষভাবে একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন কারণ এটি সম্পূর্ণ ভিন্ন সমস্যা।

— গালা

"তবে একটি উপায় আছে। সম্ভবত আপনি কেবল এই একটি ডেটা সেটে কেবলমাত্র এই পরীক্ষাটি চালানোর জন্য কোনও প্রাইমারী সিদ্ধান্ত নিয়েছিলেন You আপনি লিখেছেন যে এটি আপনার ল্যাব নোটবুকে, কারও সামনে রেখেছিলেন যাতে আপনি পরে প্রমাণ করতে পারেন Then আপনি আপনার পরীক্ষাটি করেছেন If আপনি যদি এটি করেন তবে আপনার ফলাফলটি পি = 0.05 পর্যায়ে বৈধ এবং আপনি এটি আমার মতো সংশয়ীদের কাছে ব্যাক আপ করতে পারেন Otherwise অন্যথায়, দুঃখিত, এটি একটি পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ ফলাফল নয় " প্রমাণিত হওয়া পর্যন্ত দোষী সম্পর্কে কথা বলুন নির্দোষ। সুতরাং, ফরেনসিক প্রমাণের অভাবে একাডেমিক অসততা অস্বীকার করে, একটি বিশ্লেষণ মূল্যহীন? Sheesh।

— GoF_Logistic