आत्मविश्वास स्तर कैसे चुनें?

Question

मैं अक्सर 90% आत्मविश्वास स्तर का उपयोग करता हूं, यह स्वीकार करते हुए कि यह 95% या 99% से अधिक अनिश्चितता की डिग्री है।

लेकिन क्या सही आत्मविश्वास स्तर चुनने के लिए कोई दिशानिर्देश हैं? या विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किए जाने वाले आत्मविश्वास के स्तर के लिए दिशानिर्देश?

इसके अलावा, आत्मविश्वास के स्तर की व्याख्या और प्रस्तुतीकरण में, क्या संख्या को भाषा में बदलने के लिए कोई गाइड हैं? उदाहरण के लिए, जैसे कि पियर्सन की r के लिए गाइड जैसे ( संपादित करें: ये विवरण सामाजिक विज्ञानों के लिए हैं):

http://faculty.quinnipiac.edu/libarts/polsci/Statistics.html

अपडेट करें

नीचे दिए गए उत्तर के लिए धन्यवाद। वे सभी बहुत उपयोगी, व्यावहारिक और शिक्षाप्रद थे।

इसके अलावा, नीचे कुछ अच्छे लेख हैं जो महत्त्वपूर्ण स्तर (मूल रूप से एक ही प्रश्न) को चुनने पर हैं जो कि इस प्रश्न को देखते हुए मुझे सामने आए। वे नीचे दिए गए उत्तरों में कही गई बातों को मान्य करते हैं।

"0.05 का महत्व क्या है?"

http://www.p-value.info/2013/01/whats-significance-of-005-significance_6.html

"सांख्यिकीय महत्व के .05 स्तर की उत्पत्ति पर"

http://www.radford.edu/~jaspelme/611/Spring-2007/Cowles-n-Davis_Am-Psyc_orignis-of-05-level.pdf

"वैज्ञानिक विधि: सांख्यिकीय त्रुटियां"

http://www.nature.com/news/scientific-method-statistical-errors-1.14700

Answer 1

टिम के महान जवाब के अलावा, विशेष विश्वास अंतराल के लिए अलग-अलग कारणों के भीतर भी हैं। उदाहरण के लिए, हेयरस्प्रे के लिए एक नैदानिक ​​परीक्षण में, आप बहुत आश्वस्त होना चाहेंगे कि आपके उपचार में किसी को मारने की संभावना नहीं है, 99.99% कहते हैं, लेकिन आप 75% विश्वास अंतराल के साथ पूरी तरह से ठीक होंगे कि आपका हेयरस्प्रे बालों को बनाये रखता है। सीधे।

सामान्य तौर पर, आत्मविश्वास अंतराल का उपयोग इस तरह से किया जाना चाहिए कि आप अनिश्चितता के साथ सहज हों, लेकिन यह भी इतना सख्त नहीं है कि वे आपके अध्ययन की शक्ति को अप्रासंगिक बना दें। एक 90% आत्मविश्वास अंतराल का मतलब है जब नमूना दोहराते हुए आप उम्मीद करेंगे कि उत्पन्न होने वाले दस अंतरालों में एक बार सही मूल्य शामिल नहीं होगा। आप जो शोध कर रहे हैं, उसके आधार पर वह स्वीकार्य है? दूसरी ओर, यदि आप 99% विश्वास अंतराल पसंद करते हैं, तो क्या आपका नमूना आकार पर्याप्त है कि आपका अंतराल बेकार नहीं होने वाला है? (उम्मीद है कि आप अध्ययन करने से पहले सीआई स्तर का फैसला कर रहे हैं, सही?)

मेरे अनुभव में (सामाजिक विज्ञानों में) और मैंने अपनी पत्नी के (जैविक विज्ञानों में) जो देखा है, जबकि विभिन्न क्षेत्रों और विभिन्न विशिष्ट मामलों में CI / महत्व के प्रकार के मानक हैं, यह असामान्य नहीं है किसी विषय पर बहस का बहुमत यह है कि क्या आपने उचित रूप से अपना CI अंतराल या महत्व स्तर निर्धारित किया है। मैं उन बैठकों में गया हूं जहां एक सांख्यिकीविद् ने धैर्यपूर्वक एक ग्राहक को समझाया कि जब वे 99% दो तरफा विश्वास अंतराल पसंद कर सकते हैं, तो उनके डेटा के लिए कभी महत्व दिखाने के लिए उन्हें अपना नमूना दस गुना बढ़ाना होगा; और मैं उन बैठकों में रहा हूं जहां ग्राहक पूछते हैं कि उनके डेटा में से कोई भी महत्वपूर्ण अंतर क्यों नहीं दिखाता है, जहां हम धैर्यपूर्वक उन्हें समझाते हैं क्योंकि उन्होंने एक उच्च अंतराल चुना है - या रिवर्स, सब कुछ महत्वपूर्ण है क्योंकि एक कम अंतराल का अनुरोध किया गया था।

मेरा सुझाव है कि अपने क्षेत्र के कुछ प्रमुख पत्रों को पढ़ें (जितना संभव हो आपके विशिष्ट विषय के करीब) और देखें कि वे क्या उपयोग करते हैं; अपने आराम स्तर और नमूना आकार के साथ संयोजन करें; और फिर उस जानकारी के साथ जो आप चुनते हैं, उसका बचाव करने के लिए तैयार रहें। जब तक आप बहुत सख्त नियमों के साथ एक क्षेत्र में नहीं होते हैं - नैदानिक ​​परीक्षण मुझे संदेह है कि केवल वही हैं जो वास्तव में सख्त हैं, कम से कम मैंने जो देखा है, उससे - आपको कुछ भी बेहतर नहीं मिलेगा। (और अगर सख्त नियम हैं, तो मैं आपके क्षेत्र के प्रमुख पत्रों से इसका पालन करने की अपेक्षा करूंगा!)

Comments

$\alpha$

@Alexis दुर्भाग्य से, हर कुछ हजार उपयोगकर्ताओं के लिए, उनमें से एक को अपने बालों को छिड़कते समय लाइटर का उपयोग करने के लिए कभी नहीं भूलना चाहिए ...

— जो

"एक 90% विश्वास अंतराल का मतलब है कि दस में से एक बार आप एक बाहरी पाएंगे।" यह

— बिलकुल

90% CI का मतलब है कि 90% समय, जनसंख्या का मतलब विश्वास अंतराल के भीतर है, और 10% यह अंतराल के बाहर (एक तरफ या दूसरे) है। इस प्रकार 10 में से 1 बार, आपकी खोज में सही अर्थ शामिल नहीं है। शायद s बाहरी ’गलत शब्द है (हालाँकि CI अक्सर (गलत) उस उद्देश्य के लिए उपयोग किए जाते हैं।)

— जो

@ जो, मुझे पता है कि यह एक पुरानी टिप्पणी अनुभाग है, लेकिन यह गलत है। आपके पास 'आत्मविश्वास' के किसी भी स्तर का सीआई हो सकता है जिसमें कभी भी सही मूल्य शामिल नहीं होता है। यहां देखें: आंकड़े

— फ्रैंस रॉडेनबर्ग

Answer 2

एक विश्वास अंतराल सीमा चुनना एक व्यक्तिपरक निर्णय है। 50%, 90%, 99,999% ... आदि यह कितना विश्वास करते हैं के बारे में है: तुम सचमुच किसी भी विश्वास अंतराल चुन सकते हैं आप करना चाहते हैं। संभवतः सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला 95% सीआई हैं।

व्याख्या और आपके द्वारा प्रदत्त लिंक के बारे में ... इस प्रकार की व्याख्याएँ ओवरसिम्प्लीफिकेशन हैं । सहसंबंध एक अच्छा उदाहरण है, क्योंकि विभिन्न संदर्भों में विभिन्न मूल्यों को "मजबूत" या "कमजोर" सहसंबंध माना जा सकता है , वेब से कुछ यादृच्छिक उदाहरण देखें :

• मैंने एक बार एक रसायनज्ञ से पूछा था कि प्रयोगशाला के उपकरण को एक मानक के लिए कैलिब्रेट किया जा रहा था जो सहसंबंध गुणांक के मूल्य के लिए वह देख रहा था। “0.9 बहुत कम है। आपको कम से कम 0.98 या 0.99 चाहिए। " उसे एक सरकारी मार्गदर्शन दस्तावेज से नंबर मिला।
• मैंने एक बार एक इंजीनियर से पूछा था कि वह एक उपचार प्रक्रिया के प्रतिगमन विश्लेषण का संचालन कर रहा था जो सहसंबंध गुणांक के मूल्य की तलाश कर रहा था। "0.6 और 0.8 के बीच कुछ भी स्वीकार्य है।" उनके कॉलेज के प्रोफेसर ने उन्हें यह बताया।
• मैंने एक बार एक जीवविज्ञानी से पूछा कि दूषित बनाम प्राचीन मिट्टी में रहने वाले क्षेत्र के चूहों के आकार का एक एनोवा का आयोजन किया गया था, वह उस सहसंबंध गुणांक का क्या मूल्य खोज रहा था। वह नहीं जानता था, लेकिन उसका कटऑफ 0.2 था जो छोटे आकार के अंतर पर आधारित था, जो उसके मॉडल के नमूनों की संख्या का पता लगा सकता था।

इसलिए क्षमा करें, लेकिन कोई शॉर्टकट नहीं है ...

एक बेहतर अहसास पाने के लिए कि आप किस कॉन्फिडेंस इंटरवल पर हैं, जैसे कि यहाँ , यहाँ या यहाँ , उन पर और अधिक पढ़ सकते हैं ।

Comments

बढ़िया उद्धरण। +1।

— अमीबा का कहना है कि मोनिका

सहसंबंधों के विवरण के बारे में आप जो कहते हैं वह सही है। यह पूरी तरह से क्षेत्र से संबंधित है। लिंक में विवरण सामाजिक विज्ञान के लिए है। मुझे लगता है कि विश्वास अंतराल के लिए एक विवरण भी क्षेत्र पर निर्भर होगा।

— ओलिवर मोरन

Answer 3

हालांकि, आम तौर पर विश्वास का स्तर विश्लेषक के विवेक पर छोड़ दिया जाता है, ऐसे मामले होते हैं जब वे कानूनों और नियमों द्वारा निर्धारित होते हैं। मैं आपको दो उदाहरण दूंगा।

बैंकिंग पर्यवेक्षण में आपको कुछ जोखिमों की गणना करते समय 99% विश्वास स्तर का उपयोग करना चाहिए, इस बेसल विनियमन में p.2 देखें ।

एफडीए अपने सांख्यिकीय तरीकों में दवा और डिवाइस परीक्षण के लिए कुछ आत्मविश्वास स्तरों का उपयोग करने का निर्देश दे सकता है ।

कुल मिलाकर, यह अपने क्षेत्र के विशेषज्ञ से परामर्श करने के लिए एक अच्छा अभ्यास है यह पता लगाने के लिए कि विश्वास स्तर के संबंध में स्वीकृत अभ्यास और नियम क्या हैं।