একাডেমিক পত্রগুলিতে প্রকাশিত পরিসংখ্যান


44

পাঠ্যপুস্তকের বাইরে 'বাস্তব বিশ্বে' কীভাবে পরিসংখ্যান ব্যবহার করা হচ্ছে তার সুনির্দিষ্ট লক্ষ্য নিয়ে আমি প্রচুর বিবর্তনীয় / পরিবেশগত একাডেমিক কাগজপত্র পড়েছি read আমি সাধারণত পত্রগুলিতে পরিসংখ্যানগুলিকে সুসমাচার হিসাবে গ্রহণ করি এবং আমার পরিসংখ্যানগত শিক্ষায় সহায়তা করার জন্য কাগজপত্রগুলি ব্যবহার করি। সর্বোপরি, যদি কোনও কাগজ লিখতে কয়েক বছর সময় নেয় এবং কঠোর পিয়ার পর্যালোচনার মধ্য দিয়ে যায়, তবে অবশ্যই পরিসংখ্যানগুলি বেশ শক্ত হতে চলেছে? তবে গত কয়েকদিনে, আমি আমার অনুমানকে প্রশ্নবিদ্ধ করেছি এবং ভাবছি যে একাডেমিক গবেষণাপত্রে প্রকাশিত পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ কতবার সন্দেহ হয়? বিশেষত, আশা করা যেতে পারে যে বাস্তু এবং বিবর্তনের মতো ক্ষেত্রগুলিতে পরিসংখ্যান শেখার জন্য কম সময় ব্যয় করা হয়েছে এবং তাদের ক্ষেত্রগুলি শিখতে আরও বেশি সময় ব্যয় করা হয়েছে।

লোকেরা একাডেমিক কাগজগুলিতে সন্দেহের পরিসংখ্যান কতবার খুঁজে পান?



18
রিভিউয়াররা প্রায়শই এমন লোক যা কাগজ লেখার চেয়ে পরিসংখ্যান সম্পর্কে বেশি কিছু জানেন না, তাই প্রায়শই দরিদ্র পরিসংখ্যান প্রকাশ করা সহজ হতে পারে।
বেহাকাদ

9
একটি পেপার প্রকাশিত করা বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের দ্বারা এটি গ্রহণের দিকে প্রথম পদক্ষেপ, শেষ নয়। বেশিরভাগ প্রকাশিত কাগজপত্রের কোনও কোনও ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য ত্রুটি থাকবে, পরিসংখ্যানের ব্যবহার কোনও ব্যতিক্রম নয়।
ডিকরান মার্সুপিয়াল

3
আপনার ধারনা যে কাগজগুলি "লেখার জন্য কয়েক বছর সময় নেয়" তা ছাড়াই যায়। ডেটা সংগ্রহ করতে অনেক বেশি সময় লাগতে পারে তবে ডেটা বিশ্লেষণ করা এবং লেখার জন্য বছরের চেয়ে কয়েক সপ্তাহ বেশি সময় লাগে।
ডেভিড রিচার্বি

2
আজকাল এটি সুপরিচিত যে অনেক মনোবিজ্ঞান এবং medicineষধের কাগজপত্রের পরিসংখ্যানগুলি কমপক্ষে, সাধারণ ভুল বা এমনকি প্রায়শই নয় প্রশ্নযুক্ত question পি-মান এবং এনএইচএসটি-র দুর্বল লোকের ব্যবহার সমস্যাগুলির একটি বিশিষ্ট উদাহরণ, এই নোটটি দেখুন
কোয়ার্টজ

উত্তর:


38

সর্বোপরি, যদি কোনও কাগজ লিখতে কয়েক বছর সময় নেয় এবং কঠোর পিয়ার পর্যালোচনার মধ্য দিয়ে যায়, তবে অবশ্যই পরিসংখ্যানগুলি বেশ শক্ত হতে চলেছে?

কাগজপত্র পড়ার আমার অভিজ্ঞতা যা বিস্তৃত বিভিন্ন অঞ্চলে (রাষ্ট্রবিজ্ঞান, অর্থনীতি, মনোবিজ্ঞান, চিকিত্সা, জীববিজ্ঞান, ফিনান্স, অ্যাকুয়ারিয়াল সায়েন্স, অ্যাকাউন্টিং, অপটিক্স, জ্যোতির্বিজ্ঞান, এবং আরও অনেকগুলি) জুড়ে পরিসংখ্যান প্রয়োগ করার চেষ্টা করে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ বর্ণা on়ের যে কোনও জায়গায় হতে পারে দুর্দান্ত থেকে বাজে বাজে কথা বলে। আমি যে ক্ষেত্রগুলি উল্লেখ করেছি তার প্রত্যেকটিতে আমি ভাল বিশ্লেষণ দেখেছি এবং প্রায় সবগুলির মধ্যে বেশ খারাপভাবে বিশ্লেষণ করেছি।

কিছু জার্নালগুলি সাধারণত বেশ ভাল হয়, এবং কিছুগুলি চোখের পাতাগুলি দিয়ে ডার্টগুলি খেলার মতো হতে পারে - আপনি তাদের বেশিরভাগ লক্ষ্যমাত্রার থেকে খুব ভয়ঙ্করভাবে না পেয়ে পেতে পারেন, তবে প্রাচীর, মেঝে এবং সিলিংয়ে কয়েকটি হতে চলেছে। এবং সম্ভবত বিড়াল।

আমি কোনও অপরাধীর নামকরণের পরিকল্পনা করি না, তবে আমি বলব যে আমি পরিসংখ্যানের ত্রুটিপূর্ণ ব্যবহারের ভিত্তিতে একাডেমিক ক্যারিয়ার দেখেছি (যেমন যেখানে একই ভুল এবং ভুল বোঝাবুঝি কাগজের পরে কাগজপত্রে এক দশকেরও বেশি সময় পুনরাবৃত্তি হয়েছিল)।

সুতরাং আমার পরামর্শটি পাঠককে সচেতন করা উচিত ; বিশ্বাস করবেন না যে সম্পাদকরা এবং সমকক্ষ পর্যালোচকরা জানেন যে তারা কী করছে। সময়ের সাথে সাথে আপনি একটি ভাল ধারণা পেতে পারেন যা সাধারণত লেখকরা খুব বেশি হতবাক কিছু না করার জন্য নির্ভর করা যেতে পারে এবং কোনটি বিশেষত উষ্ণভাবে আচরণ করা উচিত। আপনি একটি ধারণা পেতে পারেন যে কিছু জার্নালের সাধারণত তাদের পরিসংখ্যানগুলির জন্য খুব উচ্চমান থাকে।

এমনকি সাধারণভাবে একজন ভাল লেখকও ভুল করতে পারে, বা রেফারি এবং সম্পাদকরা সাধারণত তারা খুঁজে পেতে পারে এমন ত্রুটিগুলি তুলতে ব্যর্থ হতে পারে; সাধারণত একটি ভাল জার্নাল একটি হোলার প্রকাশ করতে পারে।

[কখনও কখনও, আপনি এমনকি সত্যই খারাপ কাগজপত্রগুলি পুরষ্কার বা পুরষ্কার জিততে দেখতে পাবেন ... যা পুরষ্কারটি বিচারের মানগুলির পক্ষে খুব বেশি কিছু বলে না]]

আমি "খারাপ" পরিসংখ্যানগুলির ভগ্নাংশটি কী দেখেছি তা অনুমান করতে চাই না (বিভিন্ন অনুমানে এবং প্রতিটি পর্যায়ে প্রশ্ন, গবেষণার নকশা, উপাত্ত সংগ্রহ, ডেটা ম্যানেজমেন্ট, ... বিস্তারিত সংজ্ঞা দেওয়া থেকে শুরু করে বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্তে), তবে আমার পক্ষে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করা মোটামুটি ছোট নয়।

আমি উদাহরণগুলিতে ইঙ্গিত করতে পারলাম, তবে এটি করার পক্ষে এটি সঠিক ফোরাম বলে আমি মনে করি না। (এটা চমৎকার যদি হবে ছিল যে জন্য একটি ভাল ফোরাম, আসলে, কিন্তু তারপর আবার, এটি সম্ভবত অত্যন্ত হয়ে "রাজনৈতিক" বেশ দ্রুত এবং খুব শীঘ্রই তার উদ্দেশ্য পরিবেশন করা ব্যর্থ।)

আমি প্লস ওয়ান দিয়ে ট্রলিংয়ের জন্য কিছু সময় ব্যয় করেছি ... এবং আবারও নির্দিষ্ট কাগজপত্রগুলিতে উল্লেখ করতে যাচ্ছি না। কিছু জিনিস আমি লক্ষ্য করেছি: দেখে মনে হচ্ছে অনেক বড় কাগজের কাগজে স্ট্যাটাস রয়েছে, সম্ভবত অর্ধেকেরও বেশি হাইপোথিসিস টেস্ট রয়েছে। প্রধান বিপদ হবে বলে মনে হচ্ছে প্রচুর পরীক্ষা, হয় উচ্চ 0.05 প্রতিটি মত (যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে দীর্ঘ আমরা বুঝতে পারি যে বেশ কিছু সত্যিই অতি ক্ষুদ্র প্রভাব সুযোগ দ্বারা গুরুত্বপূর্ণ হিসাবে দেখা যেতে পারে যেমন একটা সমস্যা হয় না), অথবা একটি অবিশ্বাস্যভাবে কম স্বতন্ত্র তাৎপর্য স্তর, যা কম শক্তি দেয়। আমি বেশ কয়েকটি কেসও দেখেছি যেখানে প্রায় অর্ধ ডজন বিভিন্ন পরীক্ষা রয়েছেαস্পষ্টত একই প্রশ্নের সমাধান করার জন্য প্রয়োগ করা হয়েছিল। এটি আমাকে সাধারণভাবে খারাপ ধারণা হিসাবে আঘাত করে। মোটামুটি কয়েক ডজন কাগজপত্র জুড়ে মানকটি বেশ ভাল ছিল তবে অতীতে আমি সেখানে একেবারে ভয়ানক কাগজ দেখেছি।

[সম্ভবত আমি অপ্রত্যক্ষভাবে কেবল একটি উদাহরণে লিপ্ত হতে পারি। এই প্রশ্নটি সম্পর্কে কেউ সন্দেহজনক কিছু করার বিষয়ে জিজ্ঞাসা করে। এটি আমি দেখেছি সবচেয়ে খারাপ জিনিস থেকে অনেক দূরে]]

অন্যদিকে, আমি এমন ঘটনাগুলি (আরও ঘন ঘন ঘন) দেখি যেখানে লোকেরা তাদের বিশ্লেষণ গ্রহণের জন্য সমস্ত ধরণের অপ্রয়োজনীয় হুপের মধ্য দিয়ে ঝাঁপিয়ে পড়তে বাধ্য হয়; নিখুঁতভাবে যুক্তিসঙ্গত জিনিসগুলি গ্রহণ করা হয় না কারণ কোনও পর্যালোচক বা সম্পাদক বা তত্ত্বাবধায়ক অনুসারে কাজ করার একটি "সঠিক" উপায় আছে বা কোনও নির্দিষ্ট অঞ্চলের অব্যক্ত সংস্কৃতিতে।


2
" ক্যাভেট লেক্টর ", খোলামেলা অ্যাক্সেস জার্নালের সংখ্যা বাড়িয়ে দেওয়া?
স্কর্চচি - মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন

1
@ স্পোর্টচি আমি ইংরেজীতে সহজভাবে লিখে বিষয়টি পুরোপুরি এড়িয়ে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। এটি একটি উন্নতি।
Glen_b

10
নির্দিষ্ট দোষীদের নাম না দিয়ে আমার মনে হয় অনুষদVassar.edu/abbaird/about/publications/pdfs/… উল্লেখ করার যোগ্য। তাদের ক্ষেত্রে পরিসংখ্যানের অপব্যবহার সম্পর্কে একটি বিষয় প্রমাণ করার জন্য, তারা একটি মৃত সালমনের এফএমআরআই স্ক্যানের ফলাফল বিশ্লেষণ করতে একটি বহুল ব্যবহৃত পরিসংখ্যান প্রোটোকল ব্যবহার করেছিল। তারা "পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ" মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ খুঁজে পেয়েছে। পরিসংখ্যানডোনরং ডট কম আকর্ষণীয় পঠন করে তোলে।
জেমস_পিক

1
@ জেমস_পিককে, +1 তে যোগ দিতে হবে যা পরিসংখ্যান-সংক্রান্ত লিঙ্কের জন্য মন্তব্য করেছে; বেস রেট অবরুদ্ধতার আলোচনাটি বিশেষ আকর্ষণীয়।
ড্যান ব্রায়ান্ট

1
@ কেনিপিনুটস: না - কেবলমাত্র এটিই নির্দেশ করে যে আজকাল অনেক বক্তৃতা অপ্রত্যক্ষভাবে খালিও করা হয় না ।
Scortchi - পুনর্বহাল মনিকা

16

আমি এখানে উত্তর দেওয়ার সঠিক উপায়ে @ গ্লেন_ বি এর অবস্থানকে সম্মান করি (এবং অবশ্যই এ থেকে বিরত হওয়ার ইচ্ছা পোষণ করি না), তবে আমার বাড়ির নিকটবর্তী একটি বিশেষ বিনোদনমূলক উদাহরণের দিকে ইঙ্গিত করার পক্ষে আমি যথেষ্ট প্রতিরোধ করতে পারি না। এই বিষয়টিকে রাজনীতি করার এবং এই প্রশ্নের উদ্দেশ্যটিকে অকার্যকর করার ঝুঁকিতে আমি ওয়াগেনমেকারস, ওয়েটজেলস, বোর্সবুম এবং ভ্যান ডের মাসকে (২০১১) প্রস্তাব দিই । আমি এটি কগনিটিভ সায়েন্সেস বিটা এসই সম্পর্কিত একটি প্রবন্ধে উদ্ধৃত করেছিলাম ( জ্ঞানীয় বিজ্ঞান প্রাপকদের মধ্যে দূরবর্তী ইচ্ছাকৃততা এবং মস্তিষ্কের কার্যকারিতা কীভাবে ব্যাখ্যা করে? ), "বিড়ালটিকে আঘাত করার" একটি অন্য উদাহরণ হিসাবে বিবেচিত। ওয়াগনমেকারস এবং সহকর্মীদের নিবন্ধটি সরাসরি একটি বাস্তব "হোলার" সম্পর্কে মন্তব্য করেছে: যদিও এটি জেএসপিতে প্রকাশিত হয়েছিল ( মনোবিজ্ঞানের বৃহত্তম জার্নালগুলির মধ্যে একটি)) কিছু বছর আগে. তারা আরও সাধারণভাবে বায়সিয়ান বিশ্লেষণের পক্ষে এবং যে:

একটি বিতর্কিত দাবীর সংশয়ী দর্শকদের বোঝানোর জন্য, একজনকে কঠোরভাবে নিশ্চিতকরণমূলক অধ্যয়ন করতে হবে এবং পরিসংখ্যানমূলক পরীক্ষাগুলি দিয়ে ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করা উচিত যা উদারতার চেয়ে রক্ষণশীল।

আমার সম্ভবত আপনাকে বলার দরকার নেই যে এটি গায়কদের কাছে প্রচার করার সময় পুরোপুরি আসে নি। এফডব্লিউআইডাব্লু, একটি বিদ্রোহও রয়েছে ( যেমনটি বয়েশিয়ান এবং ঘন ঘনবাদীদের মধ্যে সর্বদা মনে হয়; ( বেম, উটস, এবং জনসন, ২০১১ )) তবে আমার মনে হয় যে এটি বিতর্ককে একেবারেই শেষ করতে পারেনি

একটি বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায় হিসাবে মনোবিজ্ঞান সাম্প্রতিককালে এটি এবং অন্যান্য উচ্চ-প্রোফাইল পদ্ধতিগত ত্রুটিগুলির কারণে সাম্প্রতিক সময়ে একটি রেপ্লিকেশন কিকের উপরে রয়েছে। অন্যান্য মন্তব্যগুলি এখানে সামাজিক স্নায়ুবিজ্ঞানে ভুডোর সম্পর্ক হিসাবে পরিচিত হিসাবে একই রকম মামলার দিকে ইঙ্গিত করে ( রাজনৈতিকভাবে ভুল বিটিডব্লিউর জন্য এটি কীভাবে ? কাগজটি পুনরায় সরানো হয়েছে; ভুল, হ্যারিস, উইঙ্কিলম্যান এবং পাশলার, ২০০৯ )। এটিও এর প্রত্যাখ্যানকে আকর্ষণ করেছিল , যা আপনি অত্যন্ত বিতর্কিত অনুশীলনের আরও বিতর্কের জন্য পরীক্ষা করতে পারেন।

(সিউডো) পরিসংখ্যানবিদদের খারাপ ব্যবহারের (আরও অধঃপতিত) ব্যয় আরও বেশি সংশোধন করার জন্য, বর্তমানে আমাদের সিভিতে আমাদের 8 তম-বহুল আলোচিত প্রশ্নটি দেখুন অন্য একটি (স্বীকৃত) রাজনৈতিকভাবে ভুল শিরোনাম, " সাধারণ পরিসংখ্যানীয় পাপগুলি কী কী? " এর ওপি @ মাইকলওরেন্স তার অনুপ্রেরণাকে তাঁর মনোবিজ্ঞান এবং পরিসংখ্যানের সমান্তরাল অধ্যয়নের জন্য দায়ী করেছেন। এটি আমার ব্যক্তিগত পছন্দের একটি এবং এর উত্তরগুলি নিজেই সেখানে বেরিয়ে আসা অগণিত সমস্যাগুলি এড়াতে খুব কার্যকর।


ব্যক্তিগত দিক থেকে, আমি আমার গত পাঁচ মাসের বেশিরভাগ সময় এখানে ব্যয় করছি কারণ নির্দিষ্ট কিছু ডেটা-অ্যানালিটিক প্রশ্নে রক-কঠিন পরিসংখ্যান পাওয়া আশ্চর্যজনকভাবে কঠিন। স্পষ্টতই, পিয়ার পর্যালোচনা প্রায়শই খুব কঠোর হয় না, বিশেষত জটিল প্রশ্ন এবং প্রচুর এপিস্টেমিক জটিলতার সাথে অল্পবিজ্ঞানের গবেষণার পরিসংখ্যানগত যাচাইয়ের ক্ষেত্রে। তাই আমার নিজের কাজগুলিতে পদ্ধতিগুলিকে পালিশ করার জন্য ব্যক্তিগত দায়িত্ব নেওয়ার প্রয়োজনীয়তা আমি অনুভব করেছি।

আমার গবেষণামূলক গবেষণা উপস্থাপনের সময় , আমি একটি বোধ পেয়েছিলাম যে পরিসংখ্যানগত যাচাইয়ের জন্য ব্যক্তিগত দায়বদ্ধতা কতটা গুরুত্বপূর্ণ। আমার আলমা ম্যাটারে দু'জন ব্যতিক্রমী মনোবিজ্ঞানী আন্তঃসংযোগ করেছিলেন যে আমি আমার সম্পর্কিত সম্পর্কের ব্যাখ্যায় সর্বাধিক প্রাথমিক পাপ সম্পাদন করছি। আমি নিজেকে উপরে এটি ভেবেছি, এবং ইতিমধ্যে বেশ কয়েকবার এ সম্পর্কে আন্ডারগ্র্যাডগুলি দিয়েছি, কিন্তু আমি এখনও সেখানে গিয়েছিলাম, এবং এটির জন্য ডাক পেয়েছি (প্রথম দিকে, আকাশকে ধন্যবাদ জানাই)) আমি সেখানে গিয়েছিলাম কারণ আমি যে গবেষণাটি পর্যালোচনা করছি এবং প্রতিলিপিগুলি সেখানে গিয়েছিল! এইভাবে আমি আমার গবেষণামূলক প্রবন্ধে বেশ কয়েকটি বিভাগ যুক্ত করে শেষ করেছি যেসব অন্যান্য গবেষককে আধা-পরীক্ষামূলক দ্রাঘিমাংশ অধ্যয়ন (কখনও কখনও এমনকি ক্রস-বিভাগীয় পারস্পরিক সম্পর্ক থেকেও) কার্যকারিতা ধরে নিতে এবং অকালে আগে বিকল্প ব্যাখ্যা উপেক্ষা করার জন্য আহ্বান জানিয়েছিলেন।

আমার প্রবন্ধটি আমার কমিটি দ্বারা সংশোধন ছাড়াই গ্রহণ করা হয়েছিল, যার মধ্যে অন্য এক ব্যতিক্রমী মনোবিজ্ঞানী এবং এসপিএসপি (যা জেএসপিএস প্রকাশ করে) এর শীঘ্রই হতে যাওয়া রাষ্ট্রপতিকে অন্তর্ভুক্ত করেছিল, তবে আরও একবার স্পষ্টভাবে বলতে গেলে, আমি এই কথা বলতে বড়াই করছি না। আমি পুরোপুরি ভাল পর্যালোচকদের সাথে বাহ্যিক পর্যালোচনা প্রক্রিয়াটি পাস করার পরেও আমার নিজের পদ্ধতিতে বেশ কয়েকটি খরগোশের গর্ত ছুঁড়ে ফেলতে সক্ষম হয়েছি। আমি এখন এসইএম, আইআরটি এবং ননপ্যারামেট্রিক বিশ্লেষণের মতো লিকার্ট রেটিংয়ের ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিংয়ের জন্য আরও উপযুক্ত পদ্ধতিগুলির সাথে তাদের প্লাগ করার চেষ্টা করার পরিসংখ্যানগুলির গভীর প্রান্তে পড়েছি ( মাত্রা হ্রাসের পরে রিগ্রেশন টেস্ট দেখুন)। আমি স্বেচ্ছায় একটি কাগজে বছর কাটাতে বেছে নিচ্ছি যা সম্ভবত আমি কেবল তার পরিবর্তে প্রকাশ করতে পারতাম ... আমার মনে হয় আমার বিবেক বুদ্ধিমানের আগে এগিয়ে যাওয়ার আগে আমার কাছে একটি সিমুলেশন অধ্যয়নও বাকি ছিল।

তবুও আমি জোর দিয়ে বলছি যে এটি alচ্ছিক - সম্ভবত প্রকাশ্য বা মরিচা সংস্কৃতির মাঝে অত্যধিক হিংস্র এবং ব্যয়বহুল বিলাসিতা যা প্রায়শই ক্যারিয়ারের কাজের রেকর্ডে মানের চেয়ে বেশি পরিমাণকে জোর দেয়। পরিসংখ্যানগত তথ্যের ভুল ব্যাখ্যা এবং ভুল ব্যাখ্যা ( পি-মানগুলির একত্রে জড়িত দৃষ্টিভঙ্গি দেখুন ) যেমন, সাধারণ তথ্যের অনুমান-লঙ্ঘন বিতরণ অব্যাহত রাখার জন্য অবিচ্ছিন্ন তথ্যের জন্য প্যারাম্যাট্রিক মডেলের অপব্যবহার সবই খুব সাধারণ । আমি এটির সাথে পুরোপুরি পালাতে পারতাম (স্বল্পমেয়াদে) ... এবং এর চেয়ে ভাল কাজ করা এতটা কঠিনও নয়। আমি মনে করি আমার কাছে আর প্রোগ্রামগুলিতে সাম্প্রতিক বছরগুলির বেশ কয়েকটি বিস্ময়কর অগ্রগতি আছে যার জন্য ধন্যবাদ জানাতে! আশা করি সময় বদলে যাচ্ছে।


তথ্যসূত্র
· বেম, ডিজে, উত্স, জে। এবং জনসন, ডব্লিউও (২০১১)। মনোবিজ্ঞানীদের কি তাদের ডেটা বিশ্লেষণের পদ্ধতিটি পরিবর্তন করতে হবে? ব্যক্তিত্ব এবং সামাজিক মনোবিজ্ঞান জার্নাল, 101 (4), 716–719। Http://deanradin.com/evidence/Bem2011.pdf থেকে প্রাপ্ত ।
· ভুল, ই।, হ্যারিস, সি।, উইঙ্কিলম্যান, পি।, এবং পাশলার, এইচ। (2009)। আবেগ, ব্যক্তিত্ব এবং সামাজিক জ্ঞান সম্পর্কিত এফএমআরআই স্টাডিতে আশ্চর্যজনকভাবে উচ্চতর সম্পর্ক lations মনোবিজ্ঞান বিজ্ঞান উপর দৃষ্টিভঙ্গি, 4 (3), 274-2290। Http://www.edvul.com/pdf/VulHarrisWinkielmanPashler-PPS-2009.pdf থেকে প্রাপ্ত ।
·ওয়াগেনমেকারস, ইজে, ওয়েটজেলস, আর।, বোর্সবুম, ডি, এবং ভ্যান ডার মাস, এইচ (২০১১)। মনোবিজ্ঞানীদের অবশ্যই তাদের ডেটা বিশ্লেষণ করার পদ্ধতিটি পরিবর্তন করতে হবে: পিএসআইয়ের ক্ষেত্রে। ব্যক্তিত্ব এবং সামাজিক মনোবিজ্ঞান জার্নাল, 100 , 426–432। Http://mpdc.mae.cornell.edu/Courses/MAE714/Papers/Bem6.pdf থেকে প্রাপ্ত ।


1
আপনি যদি "ভবিষ্যতের অনুভূতি" উপভোগ করেন তবে আপনি উইটজটম এট আল পছন্দ করতে পারেন (1994), "জেনিসেটের বুক ইন ইক্যুইডেটিভ লেটার সিকোয়েন্সস", পরিসংখ্যানবিদ। সী। , 9 , 3 । এটি অনিবার্য উপহাসক এবং না-ক্রেতাদের আকর্ষণ করেছে: ম্যাককে এবং। অল। (1999), "বাইবেল কোড ধাঁধা সমাধান", পরিসংখ্যানবিদ। সী। , 14 , 2
Scortchi - পুনর্বহাল মনিকা

1
@ স্কার্টচি: রেফারেন্সের জন্য ধন্যবাদ, এবং অ্যামিবা: প্রসঙ্গে ধন্যবাদ। আমি উইটজম এট আল-তে দাবিটি দেখছি না। যে ম্যাকে এট আল। তাদের বিমূর্তে উপহাস করা, তবে তারা নিশ্চিতভাবেই অন্যান্য গুরুতর ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করে। ভাল জিনিস. "যেখানে সত্যিকারের উপাত্তগুলি বিজ্ঞানীদের অনুমানগুলি সঠিক হওয়া সত্ত্বেও তাদের প্রত্যাশাগুলিকে বিভ্রান্ত করতে পারে, যাদের পরীক্ষা-নিরীক্ষা তাদের প্রত্যাশার প্রতি নিয়মতান্ত্রিকভাবে পক্ষপাতদুষ্ট হয় তারা প্রায়শই হতাশ হয় না (রোজেন্থাল, 1976)।" এটি সেই ছেলেগুলির মধ্যে একজন যারা আধা-পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে আমাকে কার্যকারণ অনুমানের আহ্বান জানিয়েছিল ... সত্যই একজন দুর্দান্ত মনোবিজ্ঞানী। বেমের কিছু ক্রেডিট থাকলেও।
নিক স্টাওনার

2
+1 দুর্দান্ত পোস্ট। " পরিসংখ্যানগত যাচাইয়ের জন্য ব্যক্তিগত দায়বদ্ধতা কতটা গুরুত্বপূর্ণ " - আমাকে অবশ্যই প্রশংসা করতে হবে। পরিশেষে, দায়বদ্ধতা অবশ্যই এইখানেই পড়ে থাকা উচিত, যতটা গবেষণার ক্ষেত্রে তারা ইতিমধ্যে পরিসংখ্যান প্রয়োগ করতে ইচ্ছুক এমন কোনও ব্যক্তির পক্ষে ইতিমধ্যে কাজ করার চেষ্টা করা যেতে পারে।
গ্লেন_বি

1
@ নিক স্টাটোনার: ম্যাকে এট আল। তাদের বিমূর্তে বলুন যে উইটজুম এট আল। দাবি "জেনেস অফ বুক অফ জেনেসির হিব্রু পাঠ্যসূচীগুলি ইভেন্টগুলি এনকোড করেছে যা পাঠ্যটি রচনার পরে সহস্রাব্দ পর্যন্ত ঘটেছিল না"। সামান্য হাইপারবোলে সম্ভবত, কারণ এটি তালার লেখা এবং তাদের তালিকা থেকে শেষ রাব্বির জন্ম-তারিখের মধ্যে সর্বাধিক মাত্র দুই সহস্রাব্দের বেশি, তবে যথেষ্ট পরিমাণে সংক্ষিপ্তসার। (আমি মনে করি আপনি জিন্স বইয়ের সাম্প্রতিক লেখকতার প্রমাণ হিসাবে উইট্টসটাম ইত্যাদি কাগজও দেখতে পেয়েছেন, যদিও আমি জানি যে কেউই করেনি।)
স্কোর্টচি - পুনর্নির্মাণ মনিকা

1
হ্যাঁ, আমি অনুমান করি আমি উইটজম এট আল বুঝতে পারি না। তারা যে দাবি করছিল তা স্বীকার করার জন্য যথেষ্ট যথেষ্ট। একবারের জন্য আমি অনুমান করি যে আমি লেখকদের অবজ্ঞাপূর্ণ রচনার জন্য কৃতজ্ঞ হতে পারি ... এটি মুখের মূল্যের দিকে আরও আকর্ষণীয় হিসাবে উপস্থিত হয়েছে কারণ সর্বাধিক বিশিষ্ট দাবিটি হ'ল প্যাটার্নটি সুযোগের কারণে নয়, প্যাটার্নটি অনুমানযোগ্য কারণে নয় তাদের মতে। এটি ম্যাককে এট আল হিসাবে না পারা থাকলে আপনার মতো আরও মজাদার ব্যাখ্যা ব্যাখ্যা করতে পারে। বলুন এটি কমপক্ষে ম্যাককে এট এল পর্যন্ত ... পদ্ধতিগত কারণে তাদের গুলি করে মেরে ফেলুন, ব্যাখ্যা করার উপযুক্ত কিছুই নেই।
নিক স্টাওনার

5

আমি মনে করি বিশ্ববিদ্যালয়ে কয়েকবার ফাইনাল বর্ষের সামাজিক বিজ্ঞানের শিক্ষার্থীরা বিভিন্ন অনুষ্ঠানে জিজ্ঞাসা করছিল (তাদের মধ্যে একটি প্রথম স্থান পেয়েছিল) কীভাবে তাদের প্রকল্পের জন্য গড়পড়তা কাজ করতে হবে যা মুষ্টিমেয় ডেটা পয়েন্ট ছিল। (সুতরাং তাদের সাথে সফ্টওয়্যার ব্যবহার করতে সমস্যা হয়নি, কেবল একটি ক্যালকুলেটর দিয়ে গণিতগুলি কীভাবে করা যায় তার ধারণার সাথে))

যখন তারা জিজ্ঞাসা করত তারা কী ধরনের গড় চায় They তারা কেবল আমাকে ফাঁকা চেহারা দেয়।

তবুও তারা সকলেই তাদের প্রতিবেদনে কিছু পরিসংখ্যান রাখার প্রয়োজনীয়তা অনুভব করেছিল, যেমনটি এটি সম্পন্ন কাজ I আমি আশা করি তারা সকলেই 101 টি পত্রপত্রিকা পড়েছেন যে পরিসংখ্যানগুলি কী তা বোঝায় তা না ভেবে স্ট্যাটাস ছিল।

এটা স্পষ্ট যে যে গবেষক 3 বছর ধরে তাদের শিখিয়েছিলেন তারা শিক্ষার্থীদের মধ্যে কোনও বোঝাপড়া ছড়িয়ে দেওয়ার পক্ষে পর্যাপ্ত পরিসংখ্যানের যথাযথতার বিষয়ে চিন্তা করেননি।

(আমি তখন কম্পিউটার বিজ্ঞানের ছাত্র ছিলাম। মন্তব্যে কিছুটা দীর্ঘ হওয়ায় আমি এটি উত্তর হিসাবে পোস্ট করছি।)


শিক্ষার্থীরা বানরের সম্পূর্ণ ব্যারেল, আইএমও। আমি আর প্রমাণ ছাড়াই তাদের বোঝার অভাবের জন্য শিক্ষককে তাত্ক্ষণিকভাবে দোষ দেব না ... তবে আপনি যদি বলেন যে শিক্ষক দোষী হচ্ছেন, তবে আমিও অবাক হব না।
নিক স্টাওনার

@ নিক স্টাটোনার, আমি পরিসংখ্যান সম্পর্কে যথেষ্ট যত্ন না করার জন্য আমি শিক্ষককে দায়ী করি; যদি তারা যত্নশীল হন তবে প্রতিটি পরীক্ষার প্রশ্নপত্রে কমপক্ষে একটি প্রশ্ন থাকবে যার পরিসংখ্যান সম্পর্কে কিছু বোঝার দরকার ছিল, "পরিসংখ্যানের সাথে কীভাবে মিথ্যা বলুন" এর স্তরে। সামাজিক বিজ্ঞানের শিক্ষার্থীরা কীভাবে ক্যালক করতে হয় তা জানেন কিনা তবে আমি তাদের পাত্তা দিই না, তবে কীভাবে বিভ্রান্ত হবে না তা তাদের জানা উচিত।
আয়ান রিংরোজ 21

সম্মতি জানায় যে তাদের জানা উচিত , তবে তারা এই প্রশ্নটি সঠিকভাবে পাবে এমন কোনও গ্যারান্টি নেই!
নিক স্টাওনার

@ নিক স্টাটোনার, হ্যাঁ, তবে আপনি কেবল যা পরিমাপ করেছেন তা পেয়েছেন, সুতরাং পরীক্ষায় না দেওয়া পর্যন্ত আপনি স্ট্যাটাস সম্পর্কে কিছু বুঝতে পারছেন এমন শিক্ষার্থী পাবেন না।
আয়ান রিংরোজ

আবার, আমি শিক্ষার্থীদের ফলাফলের জন্য শিক্ষকদের কম creditণ দেওয়ার প্রবণতা রাখি। প্রচুর শিক্ষার্থী (ঠিক আছে, সম্ভবত "প্রচুর পরিমাণে" নয়, তবে কিছু) নিজের স্বার্থে শিখার জন্য যথেষ্ট যত্ন নেবে এবং কিছু ইতিমধ্যে অনেক কিছু উপাদান জানতে পেরে ক্লাসে আসবে। যদি আমি আপনার মন্তব্যটি পুরোপুরি ব্যাখ্যা করি তবে আমাকে ক্ষমা করুন; আমি সম্মত হব যে প্রায়শই শিক্ষার্থীদের উপর অনুপ্রেরণা জাগিয়ে তোলা প্রয়োজনীয় অপরিহার্য কাজ এবং টেস্টিংটি রট, পুনরাবৃত্তিমূলক অধ্যয়ন / বক্তৃতা দেওয়ার চেয়ে শেখার একটি ভাল উপায়।
নিক স্টাওনার

0

একটি চরমভাবে অসম্পূর্ণ তালিকা হিসাবে, আমি পরিসংখ্যানগুলি ঘন ঘন সঠিকভাবে খুঁজে পাই 1) পদার্থবিজ্ঞানের পেপারগুলি অনুসরণ করে 2) পরিসংখ্যান সংক্রান্ত কাগজপত্র এবং 3) মেডিকেল পেপারগুলিতে সবচেয়ে দু: খজনক। এর কারণগুলি সোজা এবং প্রতিটি ক্ষেত্রে প্রোটোটাইপিকাল মডেলের উপর চাপানো প্রয়োজনীয়তার সম্পূর্ণতার সাথে করতে হবে।

পদার্থবিজ্ঞানের কাগজপত্রগুলিতে সমীকরণ এবং প্রয়োগকৃত পরিসংখ্যানগুলিকে ভারসাম্যপূর্ণ ইউনিটগুলিতে মনোযোগ দিতে হবে এবং কার্যকরী সম্পর্কের সবচেয়ে ঘন ঘন ঘটনা ঘটতে হবে এবং শারীরিক মানদণ্ডের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা উচিত।

পরিসংখ্যানগুলিতে, 1) ইউনিট এবং কার্যকারিতা কখনও কখনও উপেক্ষা করা হয়, অনুমানগুলি কখনও কখনও তাত্পর্যপূর্ণ হয় এবং শারীরিক পরীক্ষাও প্রায়শই উপেক্ষা করা হয় তবে সমতা (বা বৈষম্য), অর্থাত্ যুক্তি সাধারণত একটি প্ররোচিত পথ ধরে সংরক্ষণ করা হয়, যেখানে পরবর্তীকটি সঠিক করতে পারে না cannot আনফিজিকাল অনুমান

Medicineষধে, সাধারণত ইউনিটগুলি উপেক্ষা করা হয়, সমীকরণ এবং অনুমানগুলি সাধারণত হিউরিস্টিক হয়, সাধারণত অনির্ধারিত এবং প্রায়শই উদ্দীপনা থাকে।

স্বাভাবিকভাবেই, পরিসংখ্যানিক যান্ত্রিকগুলির মতো ক্ষেত্রের পরীক্ষামূলক অনুমানের সম্ভাবনা বেশি থাকে, আসুন আমরা বলি, অর্থনীতি এবং এটি সেই ক্ষেত্রগুলির সম্ভাব্য লেখকদের প্রতিভা প্রতিফলিত করে না। এটি যা করা হচ্ছে তার কতটা পরীক্ষামূলক এবং এটি প্রতিটি ক্ষেত্রে historতিহাসিকভাবে কতটা পরীক্ষা করা হয়েছে তার সাথে সম্পর্কিত more


-7

যে কোনও কাগজ নীল নাল অনুমানকে অস্বীকার করে তা নিষ্ক্রিয় পরিসংখ্যান (যা আমি দেখেছি তার বিশাল অংশ) ব্যবহার করছে is এই প্রক্রিয়াটি প্রভাবের আকারের দ্বারা ইতিমধ্যে সরবরাহ করা হয়নি এমন কোনও তথ্য সরবরাহ করতে পারে। আরও এটি আমাদের গবেষক দ্বারা তাত্ত্বিক কারণ কারণে একটি উল্লেখযোগ্য ফলাফল আসলে কিনা তা সম্পর্কে কিছুই জানায় না। এতে বিভ্রান্তির প্রমাণের জন্য ডেটাগুলির চিন্তাশীল তদন্ত প্রয়োজন। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, উপস্থিত থাকলে, এই প্রমাণগুলির সবচেয়ে শক্তিশালী এমনকি "আউটলিয়ার" হিসাবে ফেলে দেওয়া হয় thrown

আমি বিবর্তন / বাস্তুবিদ্যার সাথে তেমন পরিচিত নই, তবে মনস্তাত্ত্বিক ও চিকিত্সা গবেষণার ক্ষেত্রে আমি পরিসংখ্যানগত বোঝার স্তরটিকে "গুরুতরভাবে বিভ্রান্ত" এবং "বৈজ্ঞানিক অগ্রগতির অন্তরায়" বলব। লোকেরা তাদের তত্ত্ব দ্বারা পূর্বাভাসিত কোনও কিছুকে অস্বীকার করবে বলে মনে করা হচ্ছে, এর বিপরীতে নয় (শূন্য পার্থক্য / প্রভাব)।

এই বিষয় নিয়ে লেখা হয়েছে হাজার হাজার কাগজপত্র। এনএইচএসটি সংকর বিতর্ক দেখুন।

সম্পাদনা: এবং আমি বলতে চাইছি নল নাল অনুমানের তাত্পর্য পরীক্ষার সর্বাধিক শূন্য বৈজ্ঞানিক মান রয়েছে। এই ব্যক্তি মাথায় পেরেক আঘাত:

http://www.johnmyleswhite.com/notebook/2012/05/18/criticism-4-of-nhst-no-mechanism-for-producing-substantive-cumulative-knowledge/

এছাড়াও: পল মেহল। 1967. মনোবিজ্ঞান এবং পদার্থবিজ্ঞানের তত্ত্বের পরীক্ষা: একটি মেথডোলজিকাল প্যারাডক্স

3 সম্পাদনা করুন:

যদি কারো স্ট্রোম্যান এনএইচএসটি এর উপযোগিতার পক্ষে যুক্তি থাকে যা চিন্তাভাবনার প্রয়োজন হয় না "উষ্ণতার হার একইরকম অনুমানকে প্রত্যাখ্যান করে তবে উষ্ণতার হার একই নয় বলে বোঝাতে এটি গ্রহণ করবেন না" যুক্তিযুক্ত বিবৃতি, আমি আপনার মন্তব্য স্বাগত জানাই।

সম্পাদনা 4:

ফিশার নীচের উদ্ধৃতি দ্বারা কী বোঝায়? এটি কি বোঝায় যে তিনি "ভেবেছিলেন মডেল / তত্ত্ব এ যদি ডেটার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ না হয়, তবে আমরা এটিকে মিথ্যা বলতে পারি, তবে এ সত্য নয় কিনা সে সম্পর্কে কিছুই "?

"এটি নিশ্চিত যে বৈজ্ঞানিক কর্মীদের জন্য পরিসংখ্যান পরীক্ষার আগ্রহ সম্পূর্ণরূপে অনুমানকে প্রত্যাখ্যান করার ক্ষেত্রে তাদের ব্যবহার থেকে নির্ভর করে যা পর্যবেক্ষণের সাথে বেমানান বলে গণ্য হয়।"

...

সুতরাং এটি তাত্পর্যপূর্ণভাবে যা স্পষ্টতার সাথে তাত্পর্য হিসাবে বিবেচিত হবে তা যদি তা সাধারণত বোঝা যায় যে তাত্পর্যকে যখন সঠিকভাবে ব্যবহার করা হয় তখন অনুমানগুলি প্রত্যাখ্যান বা বাতিল করতে সক্ষম হয়, যতক্ষণ না এগুলি ডেটা দ্বারা বিপরীত ; তবে তারা এগুলি অবশ্যই সত্য হিসাবে প্রতিষ্ঠিত করতে সক্ষম হয় না

কার্ল পিয়ারসন এবং আরএ ফিশার স্ট্যাটিস্টিকাল টেস্টে: প্রকৃতি থেকে একটি 1935 এক্সচেঞ্জ

এটা কি তিনি ধরে নিয়েছিলেন যে লোকেরা স্ট্রোম্যানের চেয়ে কেবল কলুষিত কল্পনা অবৈধ করার চেষ্টা করবে? নাকি আমি ভুল করছি?


7
"এই প্রক্রিয়াটি প্রভাবের আকারের দ্বারা ইতিমধ্যে সরবরাহ করা হয়নি এমন কোনও তথ্য সরবরাহ করতে পারে।" এটি ভুল, পি-মানটি নাল অনুমানের অধীনে এই প্রভাবের আকারটি কতটা অস্বাভাবিক হবে সে সম্পর্কে কিছু তথ্য সরবরাহ করে, সুতরাং এটি প্রভাবের আকারের ক্রমাঙ্কনের একটি উপাদান সরবরাহ করে provides আমাকে ভুল বুঝবেন না, আমি মনে করি যে বয়েস ফ্যাক্টরগুলি আরও কার্যকর, তবে এটি বলা হাইপারবোলে যে পি-মান একটি মূল্যহীন পরিসংখ্যান।
ডিকরান মার্শুপিয়াল

3
"আমি দেখতে পেয়েছি যে সমস্ত নিদর্শনগুলি আমি (এবং অন্যান্য) নোটিশের উল্লেখযোগ্য," এটি হ'ল সমস্যাটি যা ব্লগে জলবায়ু সম্পর্কিত আলোচনায় উত্থিত হয়েছিল, মানুষের চোখের তথ্যগুলিতে এমন নিদর্শনগুলি দেখা যায় যা কেবল গোলমাল হিসাবে দেখা দেয়, এবং এটি বিতর্কে সিগন্যাল থেকে শব্দের অনুপাতটি কোনও ব্লগে পোস্ট করার আগে কোনও ধারণা পাওয়ার পক্ষে কিছুটা বাধা না রাখাই ভাল নয়! এটি বিজ্ঞানের একটি ক্ষেত্র যেখানে পরিসংখ্যান প্রায়শই খুব দুর্বল থাকে।
ডিকরান মার্শুপিয়াল

2
জীবিত, আমি যেখানে একটি "স্ট্রো ম্যান" এইচ 0 এর সাথে উপযুক্ত এনএইচএসটি করা বৈজ্ঞানিক বিষয়ের আলোচনার জন্য উপকারী হতে পারে তার একটি দৃ concrete় উদাহরণ দিয়েছি। NHSTs, যেমন হিসাবে তারা ভ্রান্ত, - ওটা স্পষ্ট counterexample আপনার ভিউ প্রমান করে যে ভুল হতে প্রদান করে না তবুও বিজ্ঞান ও পরিসংখ্যান একটি দরকারী ফাংশন সঞ্চালন। এখন আপনি যদি প্রমাণ করতে পারেন যে আমার পাল্টা নমুনাটি সঠিক, তবে সমস্যাটি সমাধানের দিকে কিছুটা যেতে পারে।
ডিকরান মার্সুপিয়াল

2
@ লাইভ, এনএইচএসটি একটি বৈজ্ঞানিকভাবে এবং পরিসংখ্যানগতভাবে সম্পাদন করে, সামাজিকভাবে পছন্দসই ফাংশন নয় (যদিও সর্বোত্তমভাবে নয়) এবং এটি একটি স্বেচ্ছাসেবী বাধা সেট করে না, এই বাধাটি সাধারণত এইচ 1 এর বিরোধিতা দ্বারা সংজ্ঞায়িত হয় এবং এটি "প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়া" যুক্ত করে না ভুল "H0 প্রত্যাখ্যান হিসাবে H1 সত্য যে বোঝায় না। সুতরাং না, এটি সঠিক নয়।
ডিকরান মার্সুপিয়াল

3
আপনি মুল ব্যাপারটি - ই বুঝতে পারছেন না। আপনার যদি কম বাধা থাকে তবে আপনি যদি এটির সাথে সাফল্যের সাথে আলোচনা করতে পারেন তবে কেউই অবাক হয় না। তবে আপনার যদি কম বাধা থাকে তবে আপনি এখনও এটি পেরে উঠতে পারেন না, এটি আপনাকে কিছু বলবে। যেমনটি আমি বারবার বলেছি, নাল প্রত্যাখ্যান করার অর্থ এই নয় যে এইচ 1 সত্য, সুতরাং এইচ 0 প্রত্যাখ্যান করার অর্থ এই নয় যে অবশ্যই একটি বিরতি রয়েছে, এটি কেন আপনাকে বিরতি দেওয়া হয়েছে তা বলে না। তবে আপনি যদি এইচ 0 কে প্রত্যাখ্যান করতে সক্ষম হওয়ার প্রতিবন্ধকতাটি অতিক্রম করতে না পারেন তবে এটি প্রস্তাব দেয় যে সম্ভবত এইচ 1 কে সত্য হিসাবে প্রমাণ করার জন্য পর্যাপ্ত প্রমাণ নেই (যা এই ঘটনায় যা ঘটছে)।
ডিকরান মার্সুপিয়াল
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.