Z, t, और कई अन्य जैसे टेस्ट यह मानते हैं कि डेटा यादृच्छिक नमूने पर आधारित है। क्यों?
मान लीजिए कि मैं प्रायोगिक अनुसंधान कर रहा हूं, जहां मैं बाहरी की तुलना में आंतरिक वैधता के लिए बहुत अधिक देखभाल करता हूं। इसलिए, अगर मेरा नमूना थोड़ा सा पक्षपाती हो सकता है, ठीक है, जैसा कि मैंने पूरी आबादी के लिए परिकल्पना का अनुमान नहीं लगाया है। और समूहीकरण अभी भी यादृच्छिक होगा, यानी, मैं नमूना प्रतिभागियों की सुविधा के लिए चुनूंगा, लेकिन मैं उन्हें अलग-अलग समूहों में यादृच्छिक रूप से असाइन करूंगा।
मैं इस धारणा को अनदेखा क्यों नहीं कर सकता?
यदि नमूनाकरण तकनीक एक पूर्वाग्रह का परिचय देती है, तो यह 'यादृच्छिक' नहीं है। यदि यह किसी पूर्वाग्रह का परिचय नहीं देता है तो यह 'यादृच्छिक' (यादृच्छिक की कुछ परिभाषा के लिए ;-)) है। मेरे पास नमूना योजनाएं हैं जो काउंटर नमूने के लिए एक मिलान किए गए नमूना आकार बनाने के लिए बस हर 7 वें नमूने को लेती हैं। हालाँकि मुझे पता था कि उस चयन का कोई विशेष पहलू नहीं था, इसलिए गैर-यादृच्छिक नमूना प्रक्रिया के रूप में क्या सोचा जा सकता है, अभी भी प्रभावी रूप से यादृच्छिक था। यह लॉटरी पर गेंदों 1,2,3,4,5,6 का चयन करने के समान है। यह किसी अन्य अनुक्रम की तरह ही यादृच्छिक है।
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फिलिप ओकले
@PipipOakley: लॉटरी पर 1,2,3,4,5,6 गेंदों का चयन करने से आपको किसी अन्य चयन के रूप में जीतने का मौका मिलता है, लेकिन आपकी अपेक्षित जीत को कम कर देता है क्योंकि आपको दूसरों के साथ पुरस्कार साझा करने की अधिक संभावना होती है जो एक ही विचार था
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हेनरी
व्यवस्थित नमूनाकरण, जैसे कि @Pipip द्वारा वर्णित है, अक्सर विश्लेषण किया जाता है जैसे कि यह सरल यादृच्छिक नमूने का उत्पादन करता है, लेकिन इसमें नुकसान होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप हर दिन एक निर्माण प्रक्रिया को मापते हैं और हर सातवें माप का नमूना लेते हैं, तो आप एक दिन के प्रभाव के साथ अपने परिणामों को भ्रमित करने के अधीन होंगे, क्योंकि (जाहिर है) आप उसी दिन नमूना लेंगे हर हफ्ते। गैर-यादृच्छिक नमूनों के साथ काम करते समय आपको ऐसी सूक्ष्मताओं के बारे में सोचने और पता करने के लिए कड़ी मेहनत करने की आवश्यकता है।
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whuber
@ शुभचिंतक, बिल्कुल। इन चीजों के बारे में एक व्यक्ति को (और व्यापक रूप से) सोचना चाहिए !! मेरे मामले में मेरे पास घंटों के वीडियो थे, जिसमें सैकड़ों घटनाएँ थीं, बीच में लंबे अंतराल के साथ, इसलिए साधारण लॉजिस्टिक प्रतिगमन के लिए निर्धारित गैर-इवेंट सेट के डेटा का आकार कम करने की आवश्यकता थी (प्रत्येक फ्रेम स्वतंत्र रूप से माना जाता है, फ्रेम के बीच थोड़ा परिवर्तन), इसलिए बहुत सारे गैर-ईवेंट फ़्रेमों को छोड़ना उचित था। समय अनुक्रम पहलू पर अलग से विचार किया गया था।
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फिलिप ओकले
@Philip दिलचस्प बात यह है कि लगभग उसी समय आप लिख रहे थे कि यादृच्छिकता के बारे में टिप्पणी मौजूद नहीं है, NIST ने एक प्रेस विज्ञप्ति जारी कर दावा किया है कि यह करता है । प्रकृति के आज (4 अप्रैल 2018) के अंक में एक खाता दिखाई देता है ।
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whuber