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सांख्यिकीविदों दंगों के खिलाफ भ्रामक फिर भी आम तरीके

सांख्यिकीविदों दंगों के खिलाफ भ्रामक फिर भी आम तरीके


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में हाल ही में प्रकाशित लेख प्रकृति पत्रिका "सांख्यिकीय महत्व" के भ्रामक उपयोग के खिलाफ कार्रवाई के लिए कहता है। कागज आठ सौ से अधिक शिक्षाविदों द्वारा समर्थित है विषयों से।

आपसे मिलकर खुशी हुई, 'P मान'!

सांख्यिकीय महत्व कई क्षेत्रों में प्रचलित है और हमारे दैनिक जीवन, विकल्पों और निर्णयों पर इसका गहरा प्रभाव है। कागज के पीछे तीन वैज्ञानिकों का तर्क है कि, सांख्यिकीय विश्लेषणों में, यह अक्सर ऐसा होता है कि यह निष्कर्ष निकाला है कि दो अध्ययन समूहों के बीच "कोई अंतर नहीं" है। आंकड़ों में, इस घटना को "अशक्त परिकल्पना" कहा जाता है।

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लेखकों का दावा है कि पूरी तरह से अशक्त परिकल्पना के आधार पर इस तरह का एक अध्ययन खतरनाक रूप से भ्रामक है। उनका तर्क है कि दो अध्ययन समूहों के बीच मामूली अंतर हो सकता है, हालांकि उनमें से एक महत्वपूर्ण हो सकता है, जबकि दूसरा महत्वहीन। यह द्विधातुकरण विधि के कारण होता है जो कि एक कारक पर बहुत सख्ती से निर्भर है, जैसे कि दहलीज।

"चलिए इस बारे में स्पष्ट होना चाहिए कि हमें क्या करना चाहिए: हमें कभी भी यह निष्कर्ष नहीं निकालना चाहिए कि 'कोई अंतर नहीं है' या 'कोई संबंध नहीं है' सिर्फ इसलिए कि एक पी मान थ्रेसहोल्ड से 0.05 (...) से बड़ा है। न ही हमें यह निष्कर्ष निकालना चाहिए कि दो अध्ययन संघर्ष एक सांख्यिकीय महत्वपूर्ण परिणाम था और दूसरा नहीं था। ये त्रुटियां अनुसंधान प्रयासों और गलत नीतिगत निर्णयों को बर्बाद करती हैं। "

यह कैसे काम करता है?

"उदाहरण के लिए, विरोधी भड़काऊ दवाओं 2 के अनपेक्षित प्रभावों के विश्लेषण की एक श्रृंखला पर विचार करें। क्योंकि उनके परिणाम सांख्यिकीय रूप से गैर-महत्वपूर्ण थे, शोधकर्ताओं के एक सेट ने निष्कर्ष निकाला कि दवाओं का एक्सपोजर नए-ऑनसेट अलिंद के साथ नहीं था ' ) और यह कि परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम के साथ पहले के अध्ययन के विपरीत थे। "

वास्तविक आंकड़ों को देखते हुए ये उपरोक्त साबित नहीं हुए, इस प्रकार वे तर्क देते हैं: "यह निष्कर्ष निकालना लाजिमी है कि सांख्यिकीय रूप से गैर-महत्वपूर्ण परिणामों में 'कोई जुड़ाव' नहीं दिखा, जब अंतराल के अनुमान में गंभीर जोखिम बढ़ जाता है; यह उतना ही बेतुका है। दावा करते हैं कि ये परिणाम एक समान देखे गए प्रभाव को दिखाने वाले पहले के परिणामों के विपरीत थे। फिर भी ये सामान्य प्रथाएं बताती हैं कि सांख्यिकीय महत्व की सीमा पर निर्भरता हमें गुमराह कर सकती है। "

अमरेहिन, ग्रीनलैंड और मैकसेन प्रोफेसरों के नतीजे यह भी बताते हैं कि पूरा मुद्दा वास्तव में सांख्यिकीय होने की तुलना में अधिक मानवीय है, यह हम हैं, और हमारे संज्ञानात्मक प्रक्रियाएं इस स्पष्ट तरीके से काम करती हैं। इसने "वैज्ञानिकों और पत्रिका संपादकों को ऐसे परिणामों को प्राप्त करने का नेतृत्व किया, जिससे साहित्य विकृत हो गया। सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अनुमान परिमाण में ऊपर की ओर और संभवतः एक बड़ी डिग्री के लिए पक्षपाती हैं, जबकि सांख्यिकीय रूप से गैर-महत्वपूर्ण अनुमान परिमाण में नीचे की ओर पक्षपाती हैं।"

क्या और कोई रास्ता है? "हम (...) सांख्यिकीय महत्व की पूरी अवधारणा को त्यागने का आह्वान करते हैं। (...) इस तरह के 'डाइकोटोमेनिया' से बचने का एक कारण यह है कि सभी आंकड़े, जिनमें Pvalues ​​और विश्वास अंतराल शामिल हैं, स्वाभाविक रूप से अध्ययन से अध्ययन, अध्ययन और अक्सर ऐसा करने के लिए भिन्न होते हैं। एक आश्चर्यजनक डिग्री के लिए। "

"हमें अनिश्चितता को गले लगाना सीखना चाहिए," वे जारी रखते हैं। "ऐसा करने का एक व्यावहारिक तरीका आत्मविश्वास अंतरालों को 'संगतता अंतराल' के रूप में बदलना है और उन्हें इस तरह से व्याख्या करना है जो अति आत्मविश्वास से बचा जाता है।"

वे अकेले नहीं हैं

यह आलेख पिछले कुछ वर्षों में वैज्ञानिकों द्वारा लिखी गई अन्य समान चेतावनियों की एक पंक्ति में एक महत्वपूर्ण है, जो सभी भ्रामक कार्यप्रणाली के उपयोग के खिलाफ हैं। 2016 में, अमेरिकी सांख्यिकीय एसोसिएशन ने एक बयान जारी कियाद अमेरिकन स्टेटिस्टिशियन सांख्यिकीय महत्व और पी मूल्यों के दुरुपयोग के खिलाफ चेतावनी।

इस मुद्दे में इस विषय पर कई टिप्पणियां भी शामिल थीं। इसी महीने, उसी पत्रिका में एक विशेष मुद्दा इन सुधारों को और आगे बढ़ाने का प्रयास करता है। यह "21 वीं सदी में सांख्यिकीय निष्कर्ष: पी <0.05 से परे एक दुनिया" पर 40 से अधिक पत्र प्रस्तुत करता है। संपादक सावधानी के साथ संग्रह का परिचय देते हैं, "सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण मत कहो"। दर्जनों हस्ताक्षरकर्ताओं के साथ एक अन्य लेख भी लेखकों और पत्रिका संपादकों को उन शर्तों को हटाने के लिए कहता है।


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