বিভিন্ন নমুনা মাপে পি মানের আপেক্ষিক আকার

Question

বিভিন্ন নমুনার আকারে এপি মানের আপেক্ষিক আকারটি কীভাবে পরিবর্তিত হয়? যেমন আপনি যদি কোনও পারস্পরিক সম্পর্কের জন্য এ পেয়ে থাকেন এবং তারপরে আপনি 0.20 এর একই পি মান পেয়েছেন তবে মূল পরীক্ষার পি এর তুলনায় দ্বিতীয় পরীক্ষার জন্য পি মানের তুলনামূলক আকার কত হবে কখন ?এন = 45 এন = 120 এন = $p=0.20$$n=45$$n=120$$n=45$

Comments

আপনি যে নমুনার আকারকে সংশোধন করছেন তা অনুগ্রহ করে ব্যাখ্যা করুন। আপনি কি পৃথক পৃথক দুটি পৃথক পরীক্ষার জন্য পি-মানগুলির তুলনা করার চেষ্টা করছেন বা আপনি সম্ভবত এর পরিবর্তে অতিরিক্ত স্বতন্ত্র পর্যবেক্ষণ সংগ্রহ করে মাপের একটি নমুনা বৃদ্ধির সম্ভাবনাটি বিবেচনা করছেন ? 120 - $45$$120-45$

— whuber

দুর্ভাগ্যক্রমে আমাকে প্রশ্নটির চেয়ে বেশি কোনও তথ্য দেওয়া হয়নি

এটি কোন বিষয়ের জন্য?

— গ্লেন_বি -রাইনস্টেট মনিকা

Answer 1

এমন মুদ্রা ছুঁড়ে ফেলার কথা বিবেচনা করুন যা আপনার সন্দেহ হয় যে প্রায়শই মাথা উপরে উঠে আসতে পারে।

আপনি একটি পরীক্ষা করেন, তারপরে একটি লেজযুক্ত হাইপোথিসিস পরীক্ষা। দশ টাসসে আপনি 7 মাথা পান। কমপক্ষে 50% থেকে দূরে এমন কিছু যা সহজেই ন্যায্য মুদ্রার সাথে ঘটতে পারে । সেখানে অস্বাভাবিক কিছু নয়।

পরিবর্তে, আপনি 1000 টসসে 700 টি মাথা পেয়েছিলেন, এটি কমপক্ষে মেলা থেকে অনেকটা দূরের কারণ এটি একটি ন্যায্য মুদ্রার জন্য আশ্চর্যজনক।

সুতরাং 70% মাথা প্রথম ক্ষেত্রে একটি ন্যায্য মুদ্রার জন্য মোটেই অদ্ভুত নয় এবং দ্বিতীয় ক্ষেত্রে ন্যায্য মুদ্রার জন্য খুব অদ্ভুত। পার্থক্যটি নমুনার আকার।

নমুনার আকার বাড়ার সাথে সাথে জনসংখ্যার অর্থ কোথায় হতে পারে সে সম্পর্কে আমাদের অনিশ্চয়তা (আমাদের উদাহরণে মাথাগুলির অনুপাত) হ্রাস পায়। সুতরাং বৃহত্তর নমুনাগুলি সম্ভাব্য জনসংখ্যার মানগুলির ছোট রেঞ্জের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ - নমুনাগুলি বড় হওয়ার সাথে সাথে আরও মানগুলি "বাতিল" হয়ে যায় become

আমাদের কাছে যত বেশি ডেটা রয়েছে, তত বেশি স্পষ্টভাবে আমরা পিনটি করতে পারি যেখানে জনসংখ্যার অর্থ হতে পারে ... সুতরাং যে গড়টির অর্থ ভুল রয়েছে তার একটি নির্দিষ্ট মান আমাদের নমুনার আকারগুলি বড় হওয়ার সাথে সাথে কম প্রশংসনীয় দেখাবে। এটি হ'ল, সত্য না$H_0$ নমুনা আকার বাড়ার সাথে সাথে পি-মানগুলি আরও ছোট হয়ে যায় ।

Comments

ধন্যবাদ :) এবং কীভাবে বৃহত্তর নমুনার আকারের সাথে একই পি-মান (ছোট নয়) পাওয়ার সাথে এটি খাপ খায়?

আপনার প্রশ্নটি বলে না যে পি-মানটি একই, এটি বলে যে আপনি ভেবেছিলেন এটি একই হবে। এটি কি নতুন প্রশ্ন বা আপনি যা চেয়েছিলেন তা সম্পর্কে বিশেষত অস্পষ্ট ছিলেন? কোনো ক্ষেত্রে, এটা করতে পারেন ঘটতে - যদি বৃহত্তর নমুনা আপনি নাল অধীনে আশা করতে চাই কি এটা এত করতে ঠিক যথেষ্ট কাছাকাছি। কল্পনা করুন যে 25 টি টসেস (32% হেড) এ আপনার 8 টি মাথা রয়েছে তবে 39 টি টসসে 14 টি মাথা (প্রায় 36% মাথা)। পরীক্ষার জন্য পি মানটি প্রায় একই almost $P(H)=0.5$

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

আপনার সম্পাদিত প্রশ্নটি এখন খুব বিভ্রান্তিকর। আমি ভেবেছিলাম আপনি যা জিজ্ঞাসা করছেন তা আমি বুঝতে পেরেছি, এখন আপনি কী বলছেন তা সম্পর্কে আমার কোনও ধারণা নেই। (আপাতদৃষ্টিতে যা দেখে মনে হচ্ছে এটি যা জিজ্ঞাসা করছিল তা নয় যা তা জিজ্ঞাসা করছে))

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

আমি জানি না যে সেখানে 'আপেক্ষিক পি-মান' বাক্যাংশটি কী তা বোঝায়।

— গ্লেন_বি

বেনাম সম্পাদককে: 1000 টসসে 700 মাথা পয়েন্টটি স্থাপনের জন্য প্রয়োজনের চেয়ে অনেক বেশি; এটি ইতিমধ্যে গড় থেকে 12.65 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি। এটি এর পি-মানের সাথে মিলে যায় । এটি ইতিমধ্যে একটি চূড়ান্ত উদাহরণ, সুতরাং 1000 দ্বারা সমস্ত কিছুকে গুণ করা আসলে সেই বিন্দুটিকে আরও উন্নত করতে সহায়তা করে না। এমনকি 100 এর মধ্যে 70 যথেষ্ট পরিমাণের চেয়ে বেশি হবে। $1.7 \times 10^{-37}$

— গ্লেন_বি -রাইনস্টেট মনিকা

Answer 2

আমি @ গ্লেেন_ বি এর সাথে একমত, এটি অন্য দৃষ্টিকোণ থেকে ব্যাখ্যা করতে চাই।

আসুন দুটি জনসংখ্যার মধ্যে পার্থক্যের উদাহরণ রাখি। প্রত্যাখ্যান করা সমান যে 0 এর অর্থের পার্থক্যের জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানে নয়। এই ব্যবধানটি এন (সংজ্ঞা অনুসারে) এর সাথে আরও ছোট হয়ে যায়, সুতরাং এন বাড়ার সাথে সাথে যেকোন পয়েন্টের (এই ক্ষেত্রে, শূন্যের) বিরতিতে আরও শক্ত হয়ে উঠবে। আত্মবিশ্বাসের মাধ্যমে প্রত্যাখ্যান হিসাবে গণনাটি পি-মান দ্বারা প্রত্যাখ্যানের সমতুল্য, পি-মান n এর সাথে আরও ছোট হবে get$H_{0}$

এটি এমন মুহুর্তে আসবে যখন আপনি মতো একটি অন্তর পাবেন যা সূচিত করবে যে প্রথম জনসংখ্যার দ্বিতীয় জনসংখ্যার তুলনায় প্রকৃতপক্ষে একটি বড় গড় রয়েছে, তবে এই পার্থক্যটি এত কম যে আপনি এটিকে আপত্তি করবেন না। আপনি এইচ 0 টি প্রত্যাখ্যান করবেন , তবে এই প্রত্যাখ্যানের বাস্তব জীবনের কোনও অর্থ হবে না। যে কারণে পি-মানগুলি কোনও ফলাফল বর্ণনা করার জন্য পর্যাপ্ত নয়। এক অবশ্যই পর্যবেক্ষণ করা পার্থক্যের সাইজের কিছু পরিমাপ দিতে হবে।$[0.0001, 0.0010]$$H_0$

Answer 3

$p$$p$- যেমন, একই জনসংখ্যার থেকে এলোমেলোভাবে আঁকতে যদি একই আকারের এবং কার্যকর আকারের সাথে আপনার নমুনার তুলনায় কমপক্ষে শক্তিশালী মাপের সাথে সম্ভাব্যতা থাকে তবে এই জনসংখ্যার প্রভাবের আকারটি আসলে শূন্য - ধরে নিলে নমুনার আকার হিসাবে হ্রাস পায় বৃদ্ধি এবং নমুনা এর প্রভাব আকার অপরিবর্তিত থাকে। নমুনার আকার বাড়ার সাথে সাথে যদি প্রভাবের আকার হ্রাস বা ত্রুটির প্রকরণ বৃদ্ধি পায়, তাত্পর্য একই থাকে।

$x=\{1,2,3,4,5\}$$y=\{2,1,2,1,3\}$$r=.378,t_{(3)}=.71,p=.53$$x=\{1,2,3,4,5,1,2,3,4,5\}$$y=\{2,1,2,1,3,2,1,2,1,3\}$$r=.378$$t_{(3)}=1.15,p=.28$$n$$\lim_{n\to\infty} p(n)=0$

Comments

আপনি যখন সিএলটি রেফারেন্স করেন তখন আমি মনে করি আপনি সত্যিই প্রচুর সংখ্যার আইনকে রেফারেন্স করার অর্থ। সিএলটি আমাদের নমুনা বিতরণের আনুমানিক স্বাভাবিকতা দেয় - যা আপনি সত্যই উল্লেখ করেন না।

— Dason