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द लाइफ एंड टाइम्स ऑफ़ पी

Wikipedia; public domain
स्रोत: विकिपीडिया; पब्लिक डोमेन

टोटेजगाट्स लेबें लैंगर ['मृत घोषित लोगों ने लंबे समय तक', या अश्लील लैटिन में: 'डेक्लेरविट इम मोर्टूम विवेर'] ~ उत्पत्ति अज्ञात

मुझे आशा है कि पी मूल्य वैध उपाय हैं। अन्यथा मैं आँकड़ों में कुछ नहीं सीखा है । ~ लॉरेन क्रुएजर, व्यापार और वित्त के छात्र, मास्ट्रिच विश्वविद्यालय

आंकड़ों की संभाव्यता के बारे में और कोई एकल संभावना सूचकांक ज्यादा उपयोग और तथाकथित पी -वेल्यू के रूप में ज्यादा दुरुपयोग (पहले के निबंध के लिए यहां देखें) के रूप में देखा गया है। लिटिल पी डेटा (या अधिक चरम डेटा) की संभावना को व्यक्त करता है कि यह मानते हुए कि एक विशिष्ट परिकल्पना (यानी वास्तविकता का एक सैद्धांतिक मॉडल) सही है। अक्सर, यह सैद्धांतिक मॉडल एक सैद्धांतिक अर्थ में होता है जो मानता है कि वहां कुछ भी नहीं है। आप कह सकते हैं, मुझे विश्वास नहीं है कि आप अकेले चखने से अंतर को बता सकते हैं – दूध के बीच में चाय और चाय में जोड़ा गया है, दूध में जोड़ा गया है। यह कहने के लिए कि आप अंतर नहीं बता सकते, यह कहना है कि हर बार जब आप प्रयास करते हैं तो आपको सही होने की संभावना 5। यदि आप 10 में से 8 प्रयासों में सफल होते हैं, तो पी -0.50 = एक टेल टेस्ट के साथ। सम्मेलन से, हमें आपकी सफलताओं से चिंतित किया जाएगा, लेकिन हम यह नहीं समझाएंगे कि आपको गिरने के क्रम में एक स्पष्ट क्षमता है।

पी हर जगह है अनुभवजन्य वैरिएबल या साधनों, मध्यस्थों, रैंकों या अनुपातों में अंतर के बीच संघों का मूल्यांकन हो, पी एक सामान्य मीट्रिक प्रदान करता है परीक्षण के आँकड़े भिन्न हो सकते हैं (आर, बी, टी, एफ, ची-स्क्वायर, यू, या डब्ल्यू), लेकिन पी उन्हें तुलनीय बनाता है फिर भी, कई सांख्यिकीविदियों ने गलत व्याख्या और दुरुपयोग की वजह से हम नफरत करते हैं क्योंकि हमने सभी को देखा है या इसलिए जो पी नहीं है और होने का नाटक नहीं करता है, अर्थात् डेटा को दी गई अवधारणा की संभावना। गड़बड़ी के लिए पूर्व आधार एक व्याकुलता है क्योंकि वे पी के रिसेप्शन की बात हैं और इसकी प्रकृति का नहीं। उत्तरार्द्ध विवादास्पद हैं क्योंकि पी , अगर यह बोल सकता है, तो इसके उलटा सशर्त संभावना के बराबर होने का दावा नहीं करेगा। जाहिर है, परिकल्पना, पी (डी | एच) को दिए गए आंकड़ों की संभावना डेटा, पी (एच | डी) के आधार पर दी गई अवधारणा की संभावना का दिखावा नहीं कर सकती है। केवल वे लोग जो समझ नहीं पा रहे हैं कि इनवर्ड्स कंडीशंस कैसे जुड़ी हैं, ऐसा कर सकते हैं, जो हमें अज्ञानता और दुरुपयोग के मुद्दे पर लौटते हैं।

अक्सर, पी के लिए अवमानना ​​को नल परिकल्पना परीक्षण के लिए अवमानना ​​के साथ मिलाया जाता है। कोई असर नहीं (या शून्य) परिकल्पना अक्सर एक पुआल आदमी के रूप में चित्रित किया जाता है हम पहले से ही जानते हैं कि यह गलत है, इसलिए दिखा रहा है कि यह कम पी मान रिपोर्टिंग के माध्यम से गलत है, यह विज्ञान के रूप में मुखबिर एक चाट है। वास्तव में? क्या हम पहले से ही जानते हैं कि आपके पास यह पता लगाने की क्षमता है कि चाय को चाय या दूध में जोड़ा गया है (या पीछे की तरफ पाने के लिए उल्लेखनीय "क्षमता")? नल परिकल्पना को परीक्षणयोग्य भविष्यवाणियों के रूप में स्थापित किया जाता है, जब कोई उचित व्यक्ति वहां नहीं होने की उम्मीद करता है। फिर, जब एक अच्छी तरह से डिजाइन और दोहराया अध्ययनों में, पी कम रहता है, हमारे पास एक (संभाव्य) अस्तित्व प्रमाण है।

एक सदी के लिए पी के भयावहता के बारे में भड़का रहा है, और हाल ही में यह एक बार फिर से बुखार पिच तक पहुंच रहा है, क्योंकि बड़े पैमाने पर पी के कष्टप्रद दुरुपयोग हमारे ध्यान में आ गए हैं, और इसलिए नहीं कि विधि के अंतर्निहित भयावहता का पता चला है, स्मार्ट गणित या ऑटो- da-fé द्वारा या तो पी के बारे में और उसके प्रयोग के बारे में आप एक आधिकारिक फैसले के लिए किससे बारी? कोर्स के अमेरिकी सांख्यिकी संघ !

और देखो! एएसए कार्य के लिए गुलाब और पी के बारे में एक बयान जारी किया। बोर्ड ने बुलाया और उनके मूल्यांकन की पेशकश करने के लिए विचारों के विभिन्न स्कूलों के विशेषज्ञों को आमंत्रित किया, और अंत में एक विवेकपूर्ण और सावधानीपूर्ण रिपोर्ट प्रकाशित की गई (वास्सर्स्टीन एंड लैजर, 2016) अवधि यह है कि पी मूल्य के कुछ प्रमाणिक मूल्य हैं लेकिन यह आसानी से गलत तरीके से व्याख्या और दुरुपयोग किया जाता है। देखभाल की जानी चाहिए और अन्य सांख्यिकीय उपकरण भी इस्तेमाल किए जाने चाहिए। यह शैतान के काम के रूप में पी मूल्यों की निंदा ही नहीं है। न ही यह एक घोषणा है कि वैकल्पिक तरीकों उपलब्ध हैं जो इतनी स्पष्ट रूप से बेहतर हैं कि महत्त्व का परीक्षण और पी की रिपोर्टिंग और छोड़े जाने चाहिए। दूसरे शब्दों में, एएसए रिपोर्ट उल्लेखनीय है कि इसमें क्या नहीं कहा गया है। शोधकर्ताओं और उनके छात्रों के रूप में उनके पास हो सकता है, जबकि नैतिक और सावधानी बरतने की कोशिश कर रहे हैं न आधिक न कम।

एएसए रिपोर्ट एक समिति का काम है, जो कि औसत पर असहमति को कम करने के लिए तैयार की गई एक कथा में कई राय के संक्षेपण को दर्शाती है। दिलचस्प है (और एएसए के क्रेडिट के लिए), 21 टिप्पणियां पूरक सामग्री के रूप में रिपोर्ट के साथ प्रकाशित की जाती हैं। मई के लेखकों को एएसए रिपोर्ट तैयार करने में शामिल किया गया है, इसलिए उनके व्यक्तिगत आकलन रिपोर्ट में एकत्रित राय में भिन्नता में एक दिलचस्प खिड़की प्रदान करते हैं। यहां कुछ विषय हैं जो व्यक्तिगत टिप्पणियों में उभरकर आते हैं:

मेरे पढ़ने में, चार टिप्पणियां (बेंजामिन और बर्गर, कार्लीन, जॉनसन और रोथमैन) स्पष्ट रूप से पी मान (यानी गैर-परित्याग समूह बहुमत है, पी = .007, दो-पूंछ) का परित्याग करने की वकालत करते हैं। अन्य लोगों को समझना है कि पी में कुछ उपयोग हैं, अन्य विधियों (विशेषकर बायैसियन गणना) में एक ही या भिन्न समस्याएं हैं, या 'असली' समस्या किसी भी विशिष्ट सांख्यिकीय सूचकांक नहीं है, लेकिन व्यापक घटनात्मक संदर्भ। कुछ टिप्पणीकारों ने भी सही ढंग से समझने पर पी मूल्य के उपयोग का जोरदार समर्थन किया है। यहां 21 टिप्पणियों में से 7 से आने वाले कुछ यादगार उद्धरण दिए गए हैं:

"बयान में इतनी अच्छी तरह से वर्णित गलत धारणाओं के बावजूद, 20 वीं शताब्दी में क्या पी-मूल्य इतना उपयोगी और विज्ञान में सफल हुआ? कुछ अर्थों में यह रैंडमैस के द्वारा बेवकूफ़ बनाया जा रहा है, शोर से सिग्नल को अलग करने के खिलाफ रक्षा की पहली पंक्ति प्रदान करता है, क्योंकि इसके लिए आवश्यक मॉडलों को किसी भी अन्य सांख्यिकीय उपकरण की तुलना में सरल होता है। " ~ बेंजामिन

"कभी-कभी, विशेषकर जब नई वैज्ञानिक तकनीकों का उपयोग करते हुए, पी-मान अनिश्चितता का एकमात्र तरीका है।" ~ बिन्यामीन

"पी-मान सिरों के आसान उपाय हैं और संख्याओं के एक सेट को Z-scores और आत्मविश्वास के अंतराल के समान बताते हैं।" ~ बेरी

पी-मान "संख्याओं के डेटासेट का वर्णन करने के लिए सेवा करते हैं और इस अर्थ में वे उपयोगी उपकरण हैं।" ~ बेरी

"यह पी-मूल्यों को छोड़ने का मुद्दा नहीं है, यह खराब शोध को छोड़ने का मुद्दा है।" ~ इओननिदीस

"पी-मान उपयोगी जानकारी प्रदान करते रहेंगे।" ~ Ioannidis

पी-मान "एक सांख्यिकीय मॉडल के भीतर डेटा के साक्ष्य अर्थ के लिए एक सूचकांक हैं।" ~ Lew

"पी-वैल्यू डेटा के बारे में पूछे जाने वाले प्रश्न के जवाबदेह और उत्तरदायी उत्तर हैं।" ~ Lew

"यह दावा करना गलत है कि पी-वैल्यू एक या दूसरे पूर्व वितरण के आधार पर पीछे की संभावना से मेल नहीं खाते के लिए" अमान्य है। "

"त्रुटि-सांख्यिकीय दृष्टिकोणों के तंत्र के भाग के रूप में पी-मान को सीमित भूमिका के लिए बनाए रखा जाना चाहिए।" ~ सेन

"डेटा के संभावित स्पष्टीकरण को छोड़कर विज्ञान प्रगति में है पी-वैल्यू यह आकलन करने में सहायता करती है कि कोई स्पष्टीकरण पर्याप्त है या नहीं। " ~ स्टार्क

परंतु ।

गलत और दुरुपयोग एक समस्या बनी हुई है। "पी मूल्य" को गॉगलिंग करते समय, दबोरा रमसे का निबंध पहले में आता है। डमीज डॉट कॉम के लिए लेखन, देव ने घोषणा की कि " एक छोटा पी-मान (आमतौर पर 0.05) शून्य अनुनय के खिलाफ मजबूत साक्ष्य इंगित करता है, इसलिए आप रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं ।" वह हमें एक आकर्षक उदाहरण के साथ अपनी बहस को निगलने के लिए कहती है, कल्पना करने के लिए " एक पिज्जा जगह का दावा है कि उनके प्रसव के समय औसत पर 30 मिनट या उससे कम हैं, लेकिन आपको लगता है कि यह उस से अधिक है। आप एक परिकल्पना परीक्षण करते हैं क्योंकि आपको लगता है कि रिक्त परिकल्पना, हो, यह मतलब है कि डिलीवरी का मतलब 30 मिनट का अधिकतम है, यह गलत है। आपका वैकल्पिक परिकल्पना (हा) यह है कि मतलब समय 30 मिनट से अधिक है। आप बेतरतीब ढंग से कुछ डिलीवरी के समय का नमूना करते हैं और डेटा को परिकल्पना परीक्षण के माध्यम से चलाते हैं, और आपका पी-वेल्यू 0.001 हो जाता है, जो 0.05 से कम है। "

और, यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप समझते हैं, डी ने कहा कि " वास्तविक शब्दों में, 0.001 की संभावना है कि आप गलत तरीके से पिज्जा जगह के दावे को अस्वीकार कर देंगे कि उनका डिलीवरी समय 30 मिनट से कम या बराबर है ।"

क्या यह केवल इतना ही था एएसए में बहुत काम है

वासेर्स्टीन, आर एल, और लजार, एनए (2016) पी-वैल्यू पर एएसए का बयान: संदर्भ, प्रक्रिया और उद्देश्य अमेरिकी सांख्यिकीविद्, 70 , 12 9 -133 doi: 10.1080 / 00031305.2016.1154108

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