सही कौन है, सांख्यिकीविद् या सर्जन?


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मयूर (1972) से नीचे वर्णित मामले पर विचार करें। ऐसा लगता है कि युवा सांख्यिकीविद् का कहना है कि यह एक स्मार्ट, सही कथन है।

लेकिन क्या वह है?

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आपके शीर्षक / प्रश्न का अर्थ है कि हमें यह निर्धारित करने में सक्षम होना चाहिए कि उनमें से कौन सा (और केवल एक) सही है। शल्यचिकित्सा के साथ और बिना रोगियों के सर्जन की समझ में सर्जन सही हो सकता है, लेकिन वह यह साबित नहीं कर सकता कि सांख्यिकीविद् की संतुष्टि के लिए। सर्जरी के लिए यादृच्छिक असाइनमेंट के अलावा अन्य शोध विकल्प हैं, जैसे कि उन मामलों को ढूंढना जो उपचार से पहले की-कोवरिएट पर उपचारित आबादी से मेल खाते हैं।
माइकल बिशप

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@MichaelBishop आप तर्क दे सकते हैं कि दोनों सही हैं, कोई समस्या नहीं है, जब तक कि आप इस बात को गलत मानते हैं कि उनमें से प्रत्येक सही होगा।
statslearner2

@MichaelBishop इस विशेष उदाहरण में, मैं तर्क करूंगा कि जूनियर स्टेटिस्टिशियन की स्थिति सर्जरी की प्रकृति को देखते हुए, बचाव करना बहुत कठिन है।
२०:३४ पर आँकड़े १२

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क्या यह किसी विषय का प्रश्न है?
Glen_b -Reinstate मोनिका

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@Glen_b यह सैद्धांतिक है, पैरा लगता है कि सर्जन गलत है, लेकिन यह एक सांख्यिकीय सिद्धांत सिद्धांत से बहस योग्य लगता है।
१.२३ पर आँकड़े २२2 २

जवाबों:


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जैसा कि सांख्यिकीविद् ने कोई बयान नहीं दिया, वह गलत नहीं हो सकता। उसने सिर्फ दो सवाल पूछे: 1) क्या आपके पास नियंत्रण था? और 2) कौन सा आधा?

सर्जन स्पष्ट रूप से गलत है, जब तक कि क) प्रत्येक रोगी जो वह बचता है और ख का इलाज किया गया है। कोई भी रोगी जिसका इलाज नहीं किया गया था, वह जीवित रहेगा (या, निश्चित रूप से, इसके विपरीत)।

सर्जन और सांख्यिकीविद दोनों अच्छे अंक बना रहे हैं।


धन्यवाद, लेकिन आपकी स्थितियां बहुत कठोर हैं। क्या होगा यदि) अधिकांश उपचारित रोगी बच गए और ख) अधिकांश अनुपचारित रोगियों की मृत्यु हो गई? मेरा दावा है कि सांख्यिकीविद् वास्तव में गलत हो सकता है, क्योंकि वह सुझाव दे रहा है कि हम आरसीटी किए बिना कुछ भी नहीं जान सकते हैं या दावा नहीं कर सकते हैं।
सांख्यिकीलाइनर 2

@ आँकड़ों का प्रयोग 2 "नियंत्रण" "" यादृच्छिककरण ", और उद्धृत कहानी में सांख्यिकीविद् ने यादृच्छिकरण का प्रस्ताव या प्रतिरूप नहीं किया, लेकिन स्पष्ट रूप से नामित और नियंत्रण की परिभाषा के साथ सहमत है।
एलेक्सिस

दूसरी संभावना यह है कि "दर्शकों" को 6 महीने के पोस्ट ऑप आयोजित किया जा रहा है। संवहनी पुनर्निर्माण वाले लोग 1 वर्ष जीवित रहते हैं, और वे बिना लंबे समय तक जीवित रहते हैं।
एडम 50

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यह उस कहानी को बहुत पसंद करता है जो पियर्सन परिवार की चौथी पीढ़ी के बेटों में से एक के बारे में है, जो कि एक पैरामेडिक बन गया है। हृदय की धड़कन को फिर से प्राप्त करने में मदद करने या न करने में मदद करने के लिए उन्होंने कार्डियक अरेस्ट के साथ अपने आधे रोगियों की मदद नहीं की।

जोन फिशर और जोर्ज बॉक्स का एक भव्य बच्चा वर्तमान में हवाई यातायात नियंत्रक के रूप में अंतिम परीक्षा के लिए एक परियोजना कर रहा है। वह आधे पायलट पर परीक्षण कर रहा है कि क्या वे बेहतर उड़ेंगे और कम दुर्घटनाग्रस्त होंगे यदि वह उनसे नहीं बोल रहा है।

क्या आपको लगता है कि वे ऐसा करने के लिए सही हैं?


इस मज़ाक के कई रूप हैं, जैसे कि पैराशूट की प्रभावशीलता के लिए कभी कोई डबल-ब्लाइंड परीक्षण नहीं किया गया है, इसलिए हम कैसे जान सकते हैं कि वे किसी भी उपयोगी हैं; आदि
अमीबा

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@Amoeba येह एट अल देखें , "पैराशूट का उपयोग मृत्यु को रोकने और बड़े आघात को रोकने के लिए किया जाता है जब आरिक्राफ्ट से कूदते हैं: यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण," बीएमजे 2018; 363: k5094 dx.doi.org/10.1136/bmj.k5094 (आपकी टिप्पणी के एक सप्ताह बाद प्रकाशित)।
whuber

आह, मैं देख रहा हूं, यह एक मजाक है। मैंने सोचा था कि सांख्यिकीविज्ञानी गंभीर था और इस कारण से, मैंने यह दिखाने के लिए इसे और अधिक चरम बना दिया कि तर्क सही नहीं है (समाधान की तरह: सभी ज्ञान एक परीक्षण से आने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन यह पिछले ज्ञान से भी घटाया जा सकता है)।
सेक्स्टस एम्पिरिकस

1

सांख्यिकीविद् अक्सर एक कलाकार की तरह लगता है, और वह सही है अगर हम सबूत के उपायों के संदर्भ में चीजों को देखते हैं। विशेष रूप से, इस बिंदु पर हमारे पास सर्जन की प्रभावशीलता की प्रभावशीलता के संबंध में कोई प्रत्यक्ष प्रमाण नहीं है।

शायद अधिकांश सांख्यिकीविदों के लिए आश्चर्य की बात है, सर्जन एक बायेसियन परिप्रेक्ष्य में अधिक ले रहा है। यही है, चिकित्सा के अपने उन्नत ज्ञान के कारण, वह बहुत दृढ़ता से आश्वस्त है कि उसकी प्रक्रियाएं उसके रोगियों की मदद कर रही हैं। वह मानव है, इसलिए उसे महसूस करना चाहिए कि वह ठीक से जानता है कि उसके उपचार कितने प्रभावी हैं, लेकिन वह भी इतना आश्वस्त है कि यह सकारात्मक है कि लंबे समय तक लाभ उसके लिए हर मरीज का इलाज करने से बेहतर है कि वह नियंत्रण इकट्ठा करे। यदि वे पहले से ही जानते हैं कि पुष्टि करता है कि डेटा इकट्ठा करने के लिए केवल व्यवहार किया गया था, तो बहुत उच्च संभावना से भी बदतर हो। इसलिए नियंत्रण पर डेटा एकत्र करते समय जानकारीपूर्ण हो सकता है, यह नियंत्रण के लिए खतरनाक है और भविष्य के निर्णयों में कोई अंतर नहीं होने की संभावना है। इसलिए, नियंत्रणों का उपयोग न करने के लिए यह काफी तर्कसंगत है।

कौन सही है? खैर, सांख्यिकीविद् निश्चित रूप से सही है कि हमारे पास ऐसा कोई डेटा नहीं है जो दर्शाता है कि सर्जन के तरीके प्रभावी हैं।

लेकिन सबूत की कमी का मतलब यह नहीं है कि सर्जन गलत है! यह मानते हुए कि सर्जन अति-आत्मविश्वास में नहीं है , सर्जन भी सही है कि नियंत्रण पर डेटा एकत्र करना नैतिक बात नहीं है। क्या यह सब करने के लिए नीचे आता है: क्या आप सर्जन के विश्वास पर भरोसा करते हैं?


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क्या आप हमें साइंस-बाय-प्रूफ और साइंस-बाय-अथॉरिटी के बीच चयन की पेशकश कर रहे हैं? ;-)
whuber

@ व्यक्ति: कैसे "विज्ञान-द्वारा-व्यक्तिगत-विश्वास" के बारे में? लेकिन इसके अलावा, यह सिर्फ विज्ञान का सवाल नहीं है ।
क्लिफ एबी

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सर्जन सही है।

जो लोग पीड़ित थे या मर गए थे क्योंकि उन्हें यह ऑपरेशन नियंत्रण समूह के रूप में नहीं मिला था। बेहतर होगा कि इसे औपचारिक रूप दिया जाए और बेहतर प्रदर्शन (जैसे 70% मृत्यु दर बनाम 10%) की मात्रा निर्धारित की जाए, लेकिन हमारे पास एक समूह है, जिसकी हम तुलना कर सकते हैं।

अब ... यदि सर्जन दावा कर रहा है कि उसका इलाज बच गया है, फिर भी मरीज बिना किसी प्रक्रिया के ठीक कर रहे हैं, तो उपचार की सफलता इतनी उल्लेखनीय नहीं है। हालांकि, काफी विपरीत निहित है।

"कौन सी आधी" लाइन गलत है। कुछ भी नहीं पता चलता है कि सर्जन की प्रक्रिया मौत का कारण बनती है। शायद यह एक नियंत्रण समूह की तुलना में मदद नहीं करता है, लेकिन यह निश्चित रूप से लगता है जैसे अधिकांश रोगी जीवित रहते हैं। एक मरीज पर ऑपरेशन निश्चित रूप से सुझाव नहीं देता है कि वे OR में मरने के लिए बर्बाद हैं।


खैर, सभी रोगी मर जाएंगे .... अंत में।
मैट क्रस

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"जो लोग पीड़ित थे या मर गए क्योंकि उन्हें यह ऑपरेशन नियंत्रण समूह के रूप में नहीं मिला था"। मैं इसे मानसिक व्यायाम के रूप में जानता हूं, लेकिन सामान्य तौर पर, यह एक बहुत ही त्रुटिपूर्ण विश्लेषण है। प्रश्न के बिना, ऑपरेशन को प्राप्त करने की कोशिश करने वाले विषय उन विषयों से काफी भिन्न होते हैं जो नहीं करते थे और आम तौर पर अनुमानित प्रभावों को बहुत अधिक पूर्वाग्रह करेंगे। इस प्रकार की गलती का एक शास्त्रीय उदाहरण कुख्यात एचआरटी अध्ययन है
क्लिफ एबी
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