मैं जो समझता हूं, पी-मान (कम से कम प्रतिगमन संदर्भ में) के आधार पर चर चयन अत्यधिक त्रुटिपूर्ण है। ऐसा प्रतीत होता है कि AIC (या समान) पर आधारित चर चयन भी कुछ इसी तरह के कारणों से त्रुटिपूर्ण माना जाता है, हालांकि यह थोड़ा अस्पष्ट लगता है (उदाहरण के लिए इस विषय पर मेरा प्रश्न और कुछ लिंक देखें: वास्तव में "स्टेपवाइज मॉडल चयन" क्या है? )।
लेकिन कहते हैं कि आप अपने मॉडल में भविष्यवक्ताओं के सर्वोत्तम सेट को चुनने के लिए इन दो तरीकों में से एक के लिए जाते हैं।
बर्नहैम और एंडरसन 2002 (मॉडल चयन और मल्टीमॉडल इंजेक्शन: एक व्यावहारिक सूचना-सैद्धांतिक दृष्टिकोण, पृष्ठ 83) यह बताता है कि किसी को एआईसी के आधार पर चर चयन को परिकल्पना परीक्षण के आधार पर मिश्रण नहीं करना चाहिए : "अशक्त परिकल्पना के परीक्षण और सूचना-सिद्धांत संबंधी दृष्टिकोण एक साथ उपयोग नहीं किया जा सकता है; वे बहुत अलग विश्लेषण प्रतिमान हैं। "
दूसरी ओर, ज़ुआर एट अल। 2009 (R के साथ पारिस्थितिकी में मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल, पृष्ठ 541) एआईसी के उपयोग की वकालत करने के लिए पहले इष्टतम मॉडल को खोजने की वकालत करते हैं , और फिर परिकल्पना परीक्षण का उपयोग करके "ठीक ट्यूनिंग" करते हैं : "नुकसान यह है कि एआईसी रूढ़िवादी हो सकता है एक बार एआईसी का एक इष्टतम मॉडल होने के बाद, आपको कुछ ठीक ट्यूनिंग (परिकल्पना परीक्षण के दृष्टिकोण से खरीद का उपयोग करके) लागू करने की आवश्यकता हो सकती है। "
आप देख सकते हैं कि यह किस तरह से किस दृष्टिकोण पर उलझा हुआ है दोनों पुस्तकों के पाठक को छोड़ देता है।
1) क्या ये सांख्यिकीय सोच के अलग-अलग "शिविर" हैं और सांख्यिकीविदों के बीच असहमति का विषय है? क्या इनमें से एक दृष्टिकोण अब "पुराना" हो गया है, लेकिन लेखन के समय इसे उचित माना गया था? या एक शुरुआत से ही गलत है?
2) क्या ऐसा कोई परिदृश्य होगा जिसमें यह दृष्टिकोण उचित होगा? उदाहरण के लिए, मैं एक जैविक पृष्ठभूमि से आता हूं, जहां मैं अक्सर यह निर्धारित करने की कोशिश कर रहा हूं कि, यदि कोई हो, चर मेरी प्रतिक्रिया को प्रभावित या ड्राइव करते हैं। मेरे पास अक्सर कई उम्मीदवार व्याख्यात्मक चर होते हैं और मैं खोजने की कोशिश कर रहा हूं जो "महत्वपूर्ण" (सापेक्ष शब्दों में) हैं। इसके अलावा, ध्यान दें कि उम्मीदवार भविष्यवक्ता चर का सेट पहले ही उन लोगों के लिए कम हो गया है जिनके पास कुछ जैविक प्रासंगिकता माना जाता है, लेकिन इसमें अभी भी 5-20 उम्मीदवार पूर्वानुमान शामिल हो सकते हैं।