পি <0.001, পি <0.0001 বা এমনকি কম পি-মান ব্যবহার করে অধ্যয়নের উদাহরণ?


11

আমি সামাজিক বিজ্ঞান থেকে এসেছি, যেখানে p <0.05 বেশ আদর্শ, পি <0.1 এবং পি <0.01 সহ এটিও প্রদর্শিত হচ্ছে, তবে আমি ভাবছিলাম: অধ্যয়নের কোন ক্ষেত্রগুলি, যদি কোনও হয়, সাধারণ হিসাবে নিম্ন পি-মান ব্যবহার করে মান?

উত্তর:


9

আমার মতামত এটি অধ্যয়নের ক্ষেত্রে নির্ভর করে না (এবং হওয়া উচিত)। উদাহরণস্বরূপ, আপনি চেয়ে কম তাত্পর্যপূর্ণ স্তরে ভালভাবে কাজ করতে পারেন যদি, উদাহরণস্বরূপ, আপনি historicalতিহাসিক বা সুপ্রতিষ্ঠিত ফলাফল সহ একটি গবেষণা প্রতিরূপ করার চেষ্টা করছেন (আমি স্ট্রুপ প্রভাব সম্পর্কে বেশ কয়েকটি গবেষণার কথা ভাবতে পারি , যা নেতৃত্ব দিয়েছে) বিগত কয়েক বছরে কিছু বিতর্ক)। হাইপোথিসিস পরীক্ষা করার জন্য এটি ক্লাসিকাল নেইমান-পিয়ারসন কাঠামোর মধ্যে একটি নিম্ন "প্রান্তিক" বিবেচনা করার পরিমাণ। তবে, পরিসংখ্যানগত এবং ব্যবহারিক (বা বাস্তব) তাত্পর্য অন্য বিষয়।p<0.001

সিডেনোট । "স্টার সিস্টেম" 70 এর দশকের গোড়ার দিকে বৈজ্ঞানিক অনুসন্ধানগুলিতে প্রাধান্য পেয়েছে বলে মনে হয়েছে, তবে জে কোহেন ( আমেরিকান সাইকোলজিস্ট , 1994, 49 (12), 997-1003) দ্বারা পৃথিবীটি বৃত্তাকার (p <.05 ) দেখুন, আমরা প্রায়শই যা জানতে চাই তা সত্ত্বেও আমার পর্যবেক্ষণ করা ডেটা দেওয়া হয়, এর সম্ভাবনা ঠিক? যাইহোক,জেরি ডালাল দ্বারা"কেন পি = 0.05?"নিয়ে একটি দুর্দান্ত আলোচনা রয়েছে।H0


দয়া করে আমার চিন্তাভাবনার ট্রেনটি সংশোধন করুন: কিছু ক্ষেত্র বায়োকেমিক্যাল এক্সপোজারে ফোকাস করতে পারে, বলতে পারে এবং তাই স্বাস্থ্যের ঝুঁকিতে পড়তে পারে এমন কোনও ধরণের I ত্রুটি রোধ করার জন্য p <0.001 ব্যবহার করতে চায়। এছাড়াও, এই বরাবর নিবন্ধ থেকে অ্যাম সাইক আমিও একটি মহান অধ্যয়ন স্মরণ Sociol এর অ্যাম জে বা SOC Sci পত্রিকা এক যে আমি অনুসরণ করুন। অবশ্যই আমার প্রিয় জিলিয়াক এবং ম্যাকক্লোস্কি
Fr.

1
আপনি এখানে যা বর্ণনা করেছেন তা পিছনের দিকে শোনাচ্ছে। আমি টাইপ II ত্রুটি সম্পর্কে উদ্বিগ্ন হব, জৈব-রাসায়নিক এক্সপোজারের সাথে কিছু থাকাকালীন নেই। সেক্ষেত্রে আমি আলফা উচ্চতর, কম নয় সেট করতে পারে।
জন

আমি এই অনুমানের অধীনে কাজ করছিলাম যে পরীক্ষাটি ফর্মটি নিয়ে আসবে: "আসুন মূল্যায়ন করুন যে গর্ভাবস্থা এইচআরটি সম্পর্কিত কিনা" (সেক্ষেত্রে, টাইপ 1 ত্রুটি টাইপ II ত্রুটির চেয়ে গুরুতর, তবে সম্ভবত এই নকশাটি মানহীন)।
Fr.

7

বলার অপেক্ষা রাখে না যে, ০.০১ এর চেয়ে কম পূর্বনির্ধারিত আলফা স্তরটি কারও পক্ষে ব্যবহার করা বিরল, তবে এটি প্রায় বিরল নয় যে লোকেদের ভুল বিশ্বাসে ০.০১-এরও কম সংখ্যক আলফা দাবি করা হয়েছে যে একটি পর্যবেক্ষণ করা পি এর চেয়ে কম মান 0.01 এর চেয়ে কম 0.01 এর নেইমন-পিয়ারসন আলফা হিসাবে একই।

ফিশারের পি মানগুলি নেইমন-পিয়ারসন ত্রুটির হারের মতো বা বিনিময়যোগ্য নয়। অর্থ α = 0.0023 নয়, যদি না কেউ পরীক্ষার নকশা তৈরি করার সময় 0.0023টিকে তাত্পর্যপূর্ণ হিসাবে গুরুত্বপূর্ণ স্তর হিসাবে ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত না নেয় । আপনি যদি পি = 0.05টিকে তাৎপর্যপূর্ণ হিসাবে গ্রহণ করে থাকেন তবে পি = 0.0023 এর অর্থ একটি মিথ্যা ইতিবাচক দাবির 0.05 সম্ভাবনা রয়েছে।P=0.0023α=0.00230.0023P=0.05P=0.00230.05

কটাক্ষপাত আছে হুবার্ড এট অল। ক্লাসিকাল স্ট্যাটিস্টিকাল টেস্টিং-এ অরভিউস ('s গুলি) এর বিপরীতে প্রমাণের ব্যবস্থা সম্পর্কে বিভ্রান্তি। আমেরিকান পরিসংখ্যানবিদ (2003) খণ্ড 57 (3)


আমি পার্থক্যটি বুঝতে পারি, যদিও আমি সম্ভবত নিয়মিত ভুল করছি। তবে আমার প্রশ্নটি হ'ল উদাহরণস্বরূপ, কোথাও কোথাও কোনও প্রচলিত ব্যবহার রয়েছে? বা, এটিকে উস্কানিমূলকভাবে বলতে গেলে, পি <.05 কাল্টটি কি সর্বজনীন?
Fr.

পি <0.05 এর 'কাল্ট' প্রায় সর্বজনীন হতে পারে তবে এই পয়েন্টটিতে কোনও বক্তব্য সম্পর্কে আত্মবিশ্বাসী হওয়া সম্ভব নয় কারণ স্পষ্টত ব্যতিক্রমগুলি ফিশার এবং নেইমন-পিয়ারসন পদ্ধতির অজানা সংকরনের ফলস্বরূপ সম্ভবত। বেসিক ফার্মাকোলজিকাল রিসার্চ পেপারগুলিতে নেইমন-পিয়ারসন ত্রুটি হারের ব্যবহার সম্পর্কে প্রায় কোনও স্পষ্ট বক্তব্য নেই।
মাইকেল লিউ

উদাহরণের জন্য ধন্যবাদ। আমি ফার্মাকোলজিকাল গবেষণা দ্বারা কম-বেশি প্রভাবিত হই, অনেকগুলি (সমস্ত বৈজ্ঞানিক নয়) কারণে ...
ফ্রি

1
বেসিক ফার্মাকোলজিকাল গবেষণা সম্পর্কে আমার মন্তব্যটি সেই ক্ষেত্রের নির্দিষ্ট সমালোচনা হিসাবে নেওয়া উচিত নয়, এটি কেবল আমার নিজস্ব বিশেষ শৃঙ্খলা এবং এইভাবেই আমি সবচেয়ে অভিজ্ঞ। আমি আত্মবিশ্বাসী যে হাইব্রিডাইজড পি মান এবং ত্রুটির হারের ক্ষেত্রে আপনি একই রকম ত্রুটিগুলি সহ মৌলিক গবেষণায় অনেকগুলি অঞ্চল খুঁজে পাবেন।
মাইকেল লিউ

কোনও উদ্বেগ নেই, আমি সহজেই ধারণা করতে পারি যে এই ত্রুটি তদন্তের ক্ষেত্রগুলি জুড়ে ভাল ভ্রমণ করে।
Fr.

3

আমি এই সাহিত্যের সাথে খুব বেশি পরিচিত নই তবে আমি বিশ্বাস করি যে কিছু পদার্থবিজ্ঞানী পরিসংখ্যান পরীক্ষায় অনেক নিচু চৌম্বক ব্যবহার করেন তবে তারা এ সম্পর্কে কিছুটা আলাদাভাবে কথা বলেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও পরিমাপ তাত্ত্বিক পূর্বাভাস থেকে তিনটি মান বিচ্যুতি হয়, তবে এটি একটি "তিন সিগমা" বিচ্যুতি হিসাবে বর্ণনা করা হয়। মূলত এর অর্থ হ'ল সুদের পরামিতি পরিসংখ্যানগতভাবে with = .01 সহ এজেড পরীক্ষার পূর্বাভাসিত মান থেকে পৃথক। দুটি সিগমা মোটামুটি α = .05 এর সমতুল্য (আসলে এটি 1.96 be হবে)। যদি আমার ভুল না হয় তবে পদার্থবিদ্যায় স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির মাত্রা 5 সিগমা, যা α = 5 * 10 ^ -7 হবে

এছাড়াও, নিউরোসায়েন্স বা এপিডেমিওলজিতে, নিয়মিতভাবে একাধিক তুলনার জন্য কিছু সংশোধন করা ক্রমশ সাধারণ বলে মনে হচ্ছে। প্রতিটি পৃথক পরীক্ষার জন্য ত্রুটির স্তর পি <.01 এর চেয়ে কম হতে পারে


1
α=5×108

1

যেমন গাল লরানস দ্বারা পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের উপরে উল্লিখিত হয়েছে যে একাধিক তুলনামূলক সমস্যা দেখা দেয় সেগুলি আরও রক্ষণশীল থ্রেশহোল্ডগুলি ব্যবহার করে। যাইহোক, সংক্ষেপে তারা 0.05 ব্যবহার করছে তবে পরীক্ষার সংখ্যা দ্বারা বহুগুণ। এটা স্পষ্ট যে এই পদ্ধতিটি (বনফেরোনি সংশোধন) দ্রুত অবিশ্বাস্যভাবে ছোট পি-মানগুলিতে নিয়ে যেতে পারে। এজন্য অতীতে লোকেরা (স্নায়ুবিজ্ঞানে) পি <0.001 এ থামলেন। আজকাল একাধিক তুলনা সংশোধনের অন্যান্য পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় (মার্কভ র্যান্ডম ফিল্ড তত্ত্বটি দেখুন)।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.