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?
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?
जवाबों:
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।
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?
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?
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।