আমি একটি বিশ্লেষণ পরিচালনা করেছি যার মধ্যে আমি বিভিন্ন বৈকল্পিক উপাদানকে মডেল করেছি। কোনও টেবিলে ফলাফলগুলি প্রতিবেদন করার সময়, বৈকল্পগুলির পরিবর্তে মানক বিচ্যুতিগুলি প্রতিবেদন করা আরও বেশি সংক্ষিপ্ত।
সুতরাং, এটি আমাকে প্রশ্নে নিয়ে আসে - প্রমিত বিচ্যুতির পরিবর্তে পরিবর্তনের রিপোর্ট করার কোনও কারণ আছে কি? একের পর এক রিপোর্ট করা কি আরও বেশি উপযুক্ত?
উত্তর:
আপনি যদি গড়টির প্রতিবেদন করেন তবে এটি একই inক্যে প্রকাশিত হওয়ায় স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি সম্পর্কে প্রতিবেদন করা আরও উপযুক্ত। পদার্থবিজ্ঞানের মাত্রিক একজাতীয়তা সম্পর্কে চিন্তা করুন।
অধিকন্তু, পাঠকের পক্ষে আস্থার ব্যবধানগুলি বিবেচনা করা সহজ (বৃহত্তর এনের জন্য, কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বটি ব্যবহার করার জন্য এবং একটি সাধারণ বিতরণ বিবেচনা করার জন্য) যদি প্রকরণের পরিবর্তে মানক বিচ্যুতি সরবরাহ করা হয়।
যাইহোক, আপনি বৈকল্পিক এবং পক্ষপাত তুলনা করতে আগ্রহী বা "বিভিন্ন বৈকল্পিক উপাদান" দেওয়ার বিষয়ে আগ্রহী হলে আপনি বৈকল্পিকের কথা বিবেচনা করতে পারেন, কারণ মোট বৈকল্পিকটি আন্ত এবং আন্ত বৈচিত্রগুলির যোগফল, যদিও মানক বিচ্যুতিগুলি সমষ্টি না করে।
স্কোয়ারের কারণে গড়ের কাছাকাছি থাকা ডেটার চেয়ে ভেরিয়েন্স ওজন বহনকারীদের বেশি ভারী করে। একটি উচ্চতর বৈকল্পিক আপনাকে এটি আরও সহজেই স্পট করতে সহায়তা করে।
এছাড়াও, গাণিতিকভাবে / তাত্ত্বিকভাবে বলতে গেলে, বৈকল্পিকতা মোকাবেলা করা সহজ। এবং যদি আপনি একাধিক ডেটাসেট নিয়ে কাজ করছেন তবে আপনি এই কারণগুলির কারণে মোট বৈকল্পিকতা পেতে দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েন্স (বা আরও) যুক্ত করতে পারেন। তবে, অন্যটিতে একটি মানক বিচ্যুতি যুক্ত করা আপনাকে অর্থহীন সংখ্যা দেয় (যদি পরিমাপের ইউনিটগুলি পৃথক হয়)।