सबसे पहले, एक त्वरित स्पष्टीकरण: हालांकि संभावना वास्तव में पीछे नहीं है, पी-मान बायेसियन इनविटेशन के साथ इतने असंगत नहीं हैं क्योंकि आमतौर पर सिर्फ एक अलग चीज है, उन सभी कारणों के लिए जो आत्मविश्वास अंतराल या विश्वसनीय अंतराल तक नहीं हो सकते हैं। (हालांकि जरूरी नहीं कि यह पूरी तरह से अलग चीज हो, जैसा कि पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव चेकिंग द्वारा दिखाया गया है, जिसमें वास्तव में पी-वैल्यू शामिल है।)
हालांकि मैं अनुमान लगा रहा हूं कि इस स्तर का परिष्कार समीक्षक के दिमाग में नहीं है। मुझे लगता है कि वे सिर्फ 'जानते' हैं कि सांख्यिकीय मॉडल पी-मूल्यों के लिए हैं, इसलिए उन्होंने उनके लिए कहा है। तो सवाल बना रहता है: कैसे प्रतिक्रिया दें?
जब 'समीक्षक एक एक्स चाहता है' तो मैंने खुद को दो संबंधित प्रश्न पूछने के लिए उपयोगी पाया है:
प्रेरणा: वे एक्स उनके लिए क्या करना चाहते हैं?
वाजिब पुनर्निर्माण: वे सबसे समान लगने वाली समझदारी वाली बात होगी जो वे एक्स के बजाय पूछ सकते थे यदि वे ऐसा करना चाहते थे?
फिर उन्हें इसके बदले दें।
एक अज्ञानी समीक्षक (जो कि कागज के बारे में फिर भी होशियार और सही हो सकता है) का लाभ यह है कि शायद ही कभी उन्हें इस बात का स्पष्ट अंदाजा होता है कि जब वे X से पूछते हैं तो उनका क्या मतलब होता है। इसका मतलब है कि यदि आप उनसे बेहतर सवाल पूछते हैं, तो वे ' इसके बजाय आपको इसका उत्तर देखने के लिए संतुष्ट रहना चाहिए।
आपके मामले में, यह काफी संभव है कि समीक्षक एक समानांतर निरंतर विश्लेषण चाहता है, हालांकि मुझे इसमें संदेह है। मुझे क्या लगता है कि आप समीक्षक के साथ काम करना चाहते हैं, वे 'मॉडल को बेहतर ढंग से समझने के लिए' पी-वैल्यू चाहते हैं। आपका काम, मुझे लगता है, यह इस तरह से पार्स करना है जो समीक्षक को बुद्धिमान बनाता है। मुमकिन है कि कुछ ऐसे वाक्यों का उल्लेख किया गया था जो कागज से स्पष्ट नहीं थे। शायद समीक्षक के लिए ब्याज के कुछ प्रभाव थे जो आपके पैरामीटर मार्जिन से खंगाले नहीं जा सकते थे, या कुछ मात्राएं जो यह बताएगी कि मॉडल उनके लिए ब्याज के मामलों के बारे में क्या कहेगा, या एक एकल संख्या सारांश की कमी होगी ...
यदि आप इन चिंताओं को पहचान सकते हैं तो आप अपनी प्रतिक्रिया निम्न रूपों (वर्ग कोष्ठक में मूल अनुरोध) में लपेट सकते हैं:
"समीक्षक [एक इंटरैक्शन टर्म के लिए एक पी-वैल्यू की मांग करता है] चिंतित था कि यह हमारी प्रस्तुति से स्पष्ट नहीं था कि ए बी के साथ कैसे विविध है, इसलिए चित्र 2 में हम दिखाते हैं ..." या "समीक्षक ने आश्चर्यचकित किया कि क्या हम अस्वीकार कर सकते हैं परिकल्पना है कि ए। तालिका 3 के प्रभाव की दिशा के बारे में ए का प्रभाव शून्य है] यह दर्शाता है कि यह मॉडल 99% संभावना देता है कि यह नकारात्मक है "या" समीक्षक आश्चर्य करता है [कि क्या हमारा मॉडल किसी मॉडल की तुलना में काफी बेहतर फिटिंग है केवल ए] जिसमें हमारा मॉडल केवल एक ए की तुलना में है। हम इस प्रश्न को इसकी तुलना करके ... डीआईसी / कंप्यूटिंग बाय्स फैक्टर का उपयोग करके / ए के बारे में हमारे इनफॉर्म्स दिखा कर बी "के समावेश से मजबूत हैं" आदि।
प्रत्येक मामले में मूल अनुरोध का एक करीबी अनुवाद और एक उत्तर है।
कैविट्स: यह रणनीति सबसे अच्छा काम करती है जब समीक्षक एक विषय वस्तु विशेषज्ञ होता है जिसमें आंकड़ों की अपेक्षाकृत कमजोर समझ होती है। यह स्व-पहचान वाले सांख्यिकीय रूप से परिष्कृत समीक्षक के साथ काम नहीं करता है जो वास्तव में एक एक्स चाहते हैं क्योंकि वे एक्स को पसंद करते हैं या हाल ही में उनके बारे में पढ़ते हैं। मेरे पास बाद के लिए कोई सुझाव नहीं है।
अंत में, मैं दृढ़ता से बेयस को एक अलग प्रतिमान होने के बारे में भी धार्मिक रूप से कुछ भी नहीं कहने की सलाह दूंगा और समीक्षकों ने सवाल किया कि इसके भीतर कोई मतलब नहीं है। अगर यह सच है, तो भी यह बिना किसी वास्तविक लाभ के हर किसी को क्रोधी बनाता है।