एक और परीक्षण के परिणाम के आधार पर परिकल्पना परीक्षण करने पर कागज


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यह सर्वविदित है कि किसी अन्य सांख्यिकीय परीक्षण के परिणाम के आधार पर एक सांख्यिकीय परीक्षा का चयन करना समस्याग्रस्त है, क्योंकि पी-मानों की व्याख्या करना असंभव है (उदाहरण के लिए, अन्य के परिणाम के आधार पर एक सांख्यिकीय परीक्षण चुनना) (जैसे सामान्यता ) । हालाँकि, यह अभी भी कई अनुप्रयोगों में मानक अभ्यास है और आमतौर पर इसे देखा नहीं जाता है या लागू पत्रों में चर्चा नहीं की जाती है। साहित्य के माध्यम से देखते हुए, मैं एक पेपर खोजने में विफल रहा जो वास्तव में इस घटना पर चर्चा करता है।

मैं किसी भी सांख्यिकीय परीक्षण के परिणाम के आधार पर एक सांख्यिकीय परीक्षण चुनने से संबंधित किसी भी प्रकाशन के लिंक की सराहना करूंगा, विशेष रूप से किसी भी जो लागू वैज्ञानिकों के लिए सुलभ हैं।


असंबंधित टिप्पणी: मेरी खोज में, मैं आरएस निकर्सन ' नुल हाइपोथीसिस महत्व परीक्षण: एक पुराने और निरंतर विवाद की समीक्षा ' द्वारा एक कागज पर ठोकर खाई , जो इस विशेष घटना पर चर्चा नहीं करता है, लेकिन लागू वैज्ञानिकों को देने के लिए भी अच्छा लग रहा था।
रोब हॉल

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बहुत पहले मैंने quantdec.com/envstats/notes/class_12/ucl.htm पर एक ऐसी स्थिति का विस्तृत विश्लेषण पोस्ट किया था : यह एक यूसीएल के गुणों का अध्ययन करता है जो एक प्रारंभिक परिकल्पना परीक्षण के परिणामों पर एक प्रक्रिया द्वारा चुने गए सशर्त द्वारा निर्धारित किया जाता है ( अंतर्निहित वितरण के विषय में)।
whuber

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यह एक हो सकता है आपकी रुचि है (यह भी देखें इस )। फिर यह है । यह दो-नमूना टी-परीक्षण से पहले क्रमशः विचरण की समानता और परीक्षण सामान्यता का परीक्षण करने से संबंधित है।
Glen_b -Reinstate मोनिका

यह मुझे लगता है कि बस यह कहना है कि "यह अच्छी तरह से ज्ञात है कि यह समस्याग्रस्त है" अपर्याप्त विशिष्टता प्रदान करना है क्योंकि समस्याग्रस्त प्रकृति संभवतः सांख्यिकीय ढांचे पर निर्भर करती है जिसके भीतर एक काम कर रहा है। लगातार व्याख्या के लिए समस्याएं उन तरीकों के लिए समस्या नहीं हो सकती हैं जो डेटा के स्पष्ट अर्थ का आकलन करते हैं।
माइकल लुईस

शायद एक सरल उदाहरण जहां यह समस्याग्रस्त है एक प्रशस्ति पत्र के रूप में एक ही उद्देश्य की सेवा करेगा।
बीके

जवाबों:


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मुझे लगता है कि पर निम्नलिखित शोध पत्र श्रृंखला प्रक्रियाओं के लिए प्रासंगिक है और अपने सवाल का जवाब देने में सहायक हो सकता है: http://www.multxpert.com/doc/md2011.pdf


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रोचक पेपर के लिए धन्यवाद। अगर मैं इसे सही ढंग से समझता हूं, तो यह अल्फ़ा के एक निर्धारित सेट के लिए अल्फा के डेटा-संचालित आवंटन को देखता है। इस तरह की प्रक्रिया तब एक परिकल्पना के सभी प्रकारों को एक सूची में जोड़ सकती है (उदाहरण के लिए दी गई परिकल्पना जो कि एक पैरेमेट्रिक परीक्षण का उपयोग किया जा सकता है और परिकल्पना दी गई है कि कुछ सबूत हैं कि एक गैर-पैरेमेटिक परीक्षण का उपयोग किया जाना चाहिए)। हालांकि नेयमैन-पीयरसन ढांचे में समझदार दृष्टिकोण होना चाहिए, मुझे यकीन नहीं है कि यह फिशर के अर्थ में पी-मूल्यों की व्याख्या करने की समस्या को हल करता है।
रोब हॉल

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@ रोबॉल: आपका बहुत बहुत स्वागत है! सच कहूं, तो मैंने बिना विवरण के जानकारी के कागज को निकाल दिया, इसलिए वर्तमान समय में मैं वास्तव में एक सार्थक टिप्पणी नहीं कर सकता। लेकिन मुझे उम्मीद है कि जब मुझे मौका मिलेगा तो मैं इस पेपर की समीक्षा करूंगा। वैसे, यहां एक और दिलचस्प पेपर है जो इसके लिए प्रासंगिक हो सकता है, जहां लेखक का तर्क है कि दो रूपरेखाओं को पूरक माना जा सकता है: stat.duke.edu/courses/Spring07/sta215/Ref.Lehm1993.pdf
अलेक्सांद्र ब्लेक
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