बुनियादी विज्ञान में अनुक्रमिक परिकल्पना परीक्षण


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मैं एक फार्माकोलॉजिस्ट हूं और मेरे अनुभव में, बुनियादी बायोमेडिकल रिसर्च में लगभग सभी पेपर स्टूडेंट के टी-टेस्ट (या तो समर्थन के लिए या अनुमानों के अनुसार ...) का उपयोग करते हैं। कुछ साल पहले यह मेरे ध्यान में आया कि छात्र का टी-टेस्ट सबसे कुशल परीक्षण नहीं है जिसका उपयोग किया जा सकता है: अनुक्रमिक परीक्षण किसी भी नमूने के आकार के लिए बहुत अधिक शक्ति प्रदान करते हैं, या समकक्ष शक्ति के लिए औसतन बहुत छोटा नमूना आकार।

क्लिनिकल रिसर्च में अलग-अलग जटिलता की अनुक्रमिक प्रक्रियाओं का उपयोग किया जाता है, लेकिन मैंने कभी किसी को बायोमेडिकल रिसर्च प्रकाशन में इस्तेमाल नहीं किया। मैं ध्यान देता हूं कि वे परिचयात्मक स्तर के आँकड़ों की पाठ्यपुस्तकों से अनुपस्थित हैं जो कि सभी बुनियादी वैज्ञानिकों को देखने की संभावना है।

मेरा प्रश्न तीन गुना है:

  1. अनुक्रमिक परीक्षणों के बहुत ही पर्याप्त दक्षता लाभ को देखते हुए, उन्हें अधिक व्यापक रूप से उपयोग क्यों नहीं किया जाता है?
  2. क्या अनुक्रमिक विधियों के उपयोग से जुड़ी कोई कमी है, जिसका अर्थ होगा कि गैर-सांख्यिकीविदों द्वारा उनका उपयोग हतोत्साहित करना है?
  3. क्या सांख्यिकी छात्रों को अनुक्रमिक परीक्षण प्रक्रियाओं के बारे में सिखाया जाता है?

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बस सुनिश्चित करें, क्या आप एसटी के बारे में बात कर रहे हैं जैसा कि नैदानिक ​​परीक्षणों में पाया गया है, जैसे en.wikipedia.org/wiki/Sequential_analysis ?
chl

हाँ। क्रमिक परीक्षण के काफी कुछ संस्करण हैं, जिनमें क्रमिक टी-परीक्षण शामिल हैं, लेकिन मूल अनुसंधान में कोई भी उपयोग नहीं किया जाता है। मुझे उनके उपयोग में कोई बाधा नहीं दिखती।
माइकल लेव

(+1) बस अनुक्रमिक परीक्षण के दौरान लड़खड़ा गया और अपने आप से वही प्रश्न पूछे।
स्टीफेन

जवाबों:


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मैं अंतरिम विश्लेषण (जेनिसन और टर्नबुल, 2000) और कम्प्यूटरीकृत अनुकूली परीक्षण (वैन डेर लिंडेन और ग्लास, 2010) के बाहर अनुक्रमिक परीक्षणों और उनके आवेदन के बारे में ज्यादा नहीं जानता। एक अपवाद कुछ एफएमआरआई अध्ययनों में है जो बड़ी लागत और विषयों को दर्ज करने में कठिनाई से जुड़े हैं। असल में, इस मामले में अनुक्रमिक परीक्षण मुख्य रूप से प्रयोग को रोकने से पहले करना है। इसलिए, मुझे आश्चर्य नहीं है कि ये बहुत ही अनुरूप दृष्टिकोण सामान्य सांख्यिकीय कक्षाओं में नहीं पढ़ाए जाते हैं।

अनुक्रमिक परीक्षण उनके नुकसान के बिना नहीं होते हैं, हालांकि (प्रकार I और II त्रुटि अग्रिम में निर्दिष्ट की जानी है, रोक नियम का चयन और परिणामों पर एकाधिक रूप उचित होना चाहिए, पी-मान एक निश्चित रूप में नल के तहत समान रूप से वितरित नहीं किए गए हैं नमूना डिजाइन, आदि)। अधिकांश डिजाइन में, हम एक पूर्व-निर्दिष्ट प्रयोगात्मक सेटिंग के साथ काम करते हैं या किसी प्रकार की लागत-प्रभावशीलता मानदंड को अनुकूलित करने के लिए एक प्रारंभिक शक्ति अध्ययन किया गया था, जिसमें मानक परीक्षण प्रक्रियाएं लागू होती हैं।

मैंने पाया, हालांकि, फिक्स्ड बनाम ओपन सैंपल डिज़ाइन के बारे में माईक डाइरेक्स से निम्न पेपर बहुत दिलचस्प है: प्रयोगों के अनुक्रमिक डिजाइन के लिए एक दावा


बुनियादी बायोमेडिकल शोधकर्ता हर समय अंतरिम विश्लेषण करते हैं, वे सिर्फ उन्हें घोषित नहीं करते हैं क्योंकि वे यह भी नहीं जानते हैं कि यह मायने रखता है! मैंने एक राष्ट्रीय कांग्रेस में शोधकर्ताओं का सर्वेक्षण किया है और पाया है कि 50% से अधिक यह नहीं जानते थे कि छात्र के टी-टेस्ट से त्रुटि दर का नियंत्रण पूर्व-निर्धारित निश्चित आकार पर निर्भर है। आप कभी-कभी गलत तरीके से उपयोग किए गए नमूना आकारों में इसका प्रमाण देख सकते हैं।
माइकल ल्यूक

अनुक्रमिक डिजाइनों की जटिलताओं से आने वाले कुछ नुकसान विशेष रूप से उनके कार्यान्वयन के बजाय विश्लेषण के डिजाइन में आते हैं। शायद हम छोटे नमूना बुनियादी प्रयोगों के लिए पूर्व-डिब्बाबंद डिजाइन का एक सेट हो सकते हैं।
माइकल लेव

@ मिचेल "नकली" अंतरिम विश्लेषण के बारे में (अध्ययन करते समय पी-मूल्यों को देखते हुए) अभी भी एक विकासशील चरण में है: ऐसा लगता है कि यह आंकड़ों का गलत उपयोग है, अब और नहीं।
chl

@Chi एक स्तर पर, हां, अघोषित और अघोषित अंतरिम विश्लेषण अनुचित हैं (लेकिन यह अज्ञानता में किया जाता है, एक अज्ञान जिसे मैं मानता हूं कि बुनियादी जैव चिकित्सा अनुसंधानकर्ताओं को आंकड़े सिखाने के तरीकों में अपर्याप्तता है ...)। हालांकि, अगर हम इसे मेटा स्तर पर मानते हैं, तो कुछ आंशिक औचित्य खोजना संभव है। कई प्रयोगों में ऐसे छोटे नमूने शामिल होते हैं जो बढ़ी हुई झूठी सकारात्मक त्रुटि दर अधिक शक्ति के लिए एक उचित व्यापार हो सकता है। कन्वेंशन 0.05 से अधिक अल्फा के घोषित स्तर को रोकता है।
माइकल ल्यूक

मैं इस संदर्भ में ध्यान देता हूं कि बुनियादी बायोमेडिका शोधकर्ता विशेष रूप से नेमन-पियर्सन दृष्टिकोण में काम नहीं करते हैं, भले ही बयान "कि परिणाम जहां पी <0.05 महत्वपूर्ण माना जाता था" अन्यथा सुझाव दे सकते हैं। यदि हम फिशर के महत्व के परीक्षण के दायरे में रहते हैं, जिसमें प्राप्त पी मान के अलावा अन्य विचार शामिल किए जा सकते हैं, तो परीक्षण के परिणामों से निपटने के निर्णय में शामिल किया जा सकता है, शायद अंतरिम विश्लेषण इतना बुरा नहीं हो सकता है। हालांकि, यह निश्चित है कि एक डिजाइन किए गए अनुक्रमिक परीक्षण एक अनिर्दिष्ट एक से बेहतर होगा।
माइकल ल्यूक
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