आप एक कारक / चर के लिए "नियंत्रण" कैसे करते हैं?


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मेरी समझ में, "नियंत्रण" के आंकड़ों में दो अर्थ हो सकते हैं।

  1. नियंत्रण समूह: एक प्रयोग में, नियंत्रण समूह के सदस्य को कोई उपचार नहीं दिया जाता है। Ex: प्लेसेबो बनाम ड्रग: आप ड्रग्स एक समूह को देते हैं और दूसरे को नहीं (नियंत्रण), जिसे "नियंत्रित प्रयोग" भी कहा जाता है।

  2. एक चर के लिए नियंत्रण: एक विशेष स्वतंत्र चर के प्रभाव को अलग करने की तकनीक। इस तकनीक को दिए गए कुछ अन्य नाम हैं, "लेखांकन के लिए", "स्थिर पकड़", "नियंत्रण के लिए", कुछ चर। उदाहरण के लिए: एक फुटबॉल देखने के अध्ययन (जैसे या नहीं) में, आप लिंग के प्रभाव को बाहर निकालना चाह सकते हैं क्योंकि हमें लगता है कि लिंग पूर्वाग्रह का कारण बनता है, अर्थात पुरुष इसे महिला की तुलना में अधिक पसंद कर सकते हैं।

तो, मेरा प्रश्न बिंदु (2) के लिए है। दो सवाल:

आप सामान्य रूप से "चर" का "नियंत्रण" कैसे करते हैं। किन तकनीकों का उपयोग किया जाता है? (प्रतिगमन के संदर्भ में, एनोवा संरचना)।

उपरोक्त उदाहरण में, क्या नर और मादा का चयन अनियमित रूप से नियंत्रण करता है? यही है, अन्य प्रभावों को नियंत्रित करने के लिए तकनीकों में से एक "यादृच्छिकता" है ?


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प्रतिगमन और एनोवा के संदर्भ में, एक चर के लिए नियंत्रित करने का आमतौर पर मतलब है कि चर को मॉडल में शामिल किया गया था।
ग्लेन

जैसा कि ग्लेन कहते हैं, मॉडल में यह जाने का तरीका है। हालांकि, पूर्वाग्रह को मॉडल में शामिल नहीं होने वाले प्रभावों से रोकने के लिए यादृच्छिककरण का उपयोग किया जाता है। एक बार एक डिज़ाइन तैयार हो जाने के बाद, लोग अक्सर प्रत्येक उपचार में समान लिंग के बारे में चीजों की सुनिश्चित करने के लिए असंतुलन पैदा करते हैं। विशेष रूप से यादृच्छिककरण और असंतुलन पर भरोसा करने के साथ समस्या यह है कि वे उस पूर्वाग्रह को विचरण में बदल देते हैं और इसलिए यह निरीक्षण करना कठिन है कि आपके कौन से कारक सक्रिय हैं।
neverKnowsBest

जवाबों:


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जैसा कि पहले ही कहा गया है, आमतौर पर एक प्रतिगमन में एक चर सहित नियंत्रण का मतलब है (जैसा @EMS द्वारा बताया गया है, यह इसे प्राप्त करने में किसी भी सफलता की गारंटी नहीं देता है, वह इस से लिंक करता है )। इस विषय पर पहले से ही कुछ उच्च मतदान वाले प्रश्न और उत्तर मौजूद हैं, जैसे:

इन सवालों के स्वीकृत जवाब आप एक अवलोकन के भीतर पूछ रहे प्रश्न के सभी बहुत अच्छे उपचार हैं (मैं इसे सहसंबंधी कहूंगा), ऐसे और अधिक प्रश्न यहां मिल सकते हैं

हालाँकि, आप अपने प्रश्न विशेष रूप से एक प्रायोगिक या एनोवा संरचना के भीतर पूछ रहे हैं, इस विषय पर कुछ और विचार दिए जा सकते हैं।

प्रायोगिक ढांचे के भीतर आप अलग-अलग प्रायोगिक स्थितियों पर व्यक्तियों (या अवलोकन की अन्य इकाइयों) को यादृच्छिक करके एक चर के लिए नियंत्रित करते हैं। अंतर्निहित धारणा यह है कि परिणामस्वरूप स्थितियों के बीच एकमात्र अंतर प्रयोगात्मक उपचार है। जब सही ढंग से रैंडमाइजेशन (यानी, प्रत्येक व्यक्ति के पास प्रत्येक स्थिति में होने का समान मौका होता है) यह एक उचित धारणा है। इसके अलावा, केवल रैंडमाइजेशन आपको अपने अवलोकन से कारण संबंधी निष्कर्ष निकालने की अनुमति देता है क्योंकि यह सुनिश्चित करने का एकमात्र तरीका है कि आपके परिणामों के लिए अन्य कारक जिम्मेदार नहीं हैं।

हालांकि, एक प्रयोगात्मक ढांचे के भीतर चर के लिए नियंत्रण करना भी आवश्यक हो सकता है, अर्थात् जब कोई अन्य ज्ञात कारक होता है जो उस आश्रित चर को भी प्रभावित करता है। सांख्यिकीय शक्ति को बढ़ाने के लिए और फिर इस चर को नियंत्रित करने के लिए एक अच्छा विचार हो सकता है। इसके लिए उपयोग की जाने वाली सामान्य सांख्यिकीय प्रक्रिया सहसंयोजक (ANCOVA) का विश्लेषण है, जो मूल रूप से केवल मॉडल में चर जोड़ता है।

अब क्रुक्स आता है: ANCOVA उचित होने के लिए, यह पूरी तरह से महत्वपूर्ण है कि समूहों को असाइनमेंट यादृच्छिक है और यह कि कोवरेट जिसके लिए इसे नियंत्रित किया जाता है, समूह चर के साथ सहसंबद्ध नहीं है।
यह दुर्भाग्य से अक्सर अनदेखा परिणामों के लिए अग्रणी उपेक्षा है। इस सटीक मुद्दे का वास्तव में पठनीय परिचय (अर्थात, ANCOVA का उपयोग करने के लिए या नहीं) मिलर और चैपमैन (2001) द्वारा दिया गया है :

कई स्थानों पर कई तकनीकी उपचारों के बावजूद, कोवरियनस (ANCOVA) का विश्लेषण संभावित कोवरिअट्स पर विशेष रूप से मनोचिकित्सा अनुसंधान में समूह मतभेदों से निपटने के लिए एक व्यापक रूप से दुरुपयोग दृष्टिकोण है। प्रकाशित लेख निराधार निष्कर्ष तक पहुँचते हैं, और कुछ आँकड़े ग्रंथ इस मुद्दे की उपेक्षा करते हैं। ऐसे मामलों में ANCOVA की समस्या की समीक्षा की जाती है। कई मामलों में, एक संभावित कोवरिएट पर "वास्तविक समूह के मतभेद" के लिए "सही" या "नियंत्रण" के सतही अपील लक्ष्य को प्राप्त करने का कोई साधन नहीं है। ANCOVA के घटिया दुरुपयोग और उचित उपयोग को बढ़ावा देने की आशा में, पहले से उपलब्ध गणितीय समालोचना को पूरक करने के लिए पाठ्यपुस्तकों और अन्य सामान्य प्रस्तुतियों में शायद ही कभी व्यक्त किए गए एक ठोस भ्रम पर जोर देते हुए एक गैर-तकनीकी चर्चा प्रदान की जाती है।


मिलर, जीए, और चैपमैन, जेपी (2001)। सहसंयोजक का गलतफहमी विश्लेषण। असामान्य मनोविज्ञान जर्नल , 110 (1), 40-48। डोई: 10.1037 / 0021-843X.110.1.40


बस इस सवाल पर बिंदु पर जोर देने के लिए (जो बहुत बार फिर से पूछा जाता है), यह विचार करना अच्छा है कि बस एक मॉडल में एक चर सहित इसके प्रभाव के लिए "नियंत्रण" की गारंटी नहीं है, यहां तक ​​कि चर के बारे में बेहद मजबूत धारणाओं के तहत भी आश्रित चर से नीरस रूप से संबंधित है। वह लेख देखें जो मेरी अन्य टिप्पणी में जुड़ा हुआ है।
एलिी

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@EMS अच्छा बिंदु। मैंने पाठ की शुरुआत में एक सावधानी नोट और आपका लिंक जोड़ा। यदि आपको लगता है कि जोड़ने के लिए अधिक है तो मेरे पाठ को संपादित करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें।
हेनरिक

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एक चर के लिए नियंत्रित करने के लिए, एक प्रासंगिक विशेषता पर दो समूहों को बराबर कर सकता है और फिर जिस मुद्दे पर आप शोध कर रहे हैं, उस अंतर की तुलना करें। मैं इसे केवल एक उदाहरण के साथ समझा सकता हूं, औपचारिक रूप से नहीं, बी-स्कूल अतीत में वर्षों से है, इसलिए वहां।

अगर आप कहेंगे:

ब्राज़ील स्विट्जरलैंड से अधिक समृद्ध है क्योंकि ब्रासील की राष्ट्रीय आय 3524 बिलियन डॉलर और स्विटज़रलैंड केवल 551 बिलियन है

आप पूर्ण शब्दों में सही होंगे, लेकिन दुनिया के बारे में ज्ञान के साथ 12 से अधिक किसी को भी संदेह होगा कि उस बयान में भी कुछ गड़बड़ है।

बेहतर होगा कि स्विटज़रलैंड की आबादी को ब्रासील से बढ़ाएँ और फिर आय की तुलना करें। इसलिए, अगर स्विटज़रलैंड की आबादी ब्राज़ील के आकार की थी, तो उनकी आय होगी:

(210 मिलियन / 8,5 मिलियन) * 551 बिलियन डॉलर = 13612 बिलियन डॉलर

यह उन्हें 3524 बिलियन डॉलर के साथ ब्राजील से लगभग 4 गुना अमीर बनाता है।

और हाँ, आप प्रति व्यक्ति दृष्टिकोण भी ले सकते हैं, जहाँ आप औसत आय की तुलना करते हैं। लेकिन उपरोक्त दृष्टिकोण, आप इसे कई बार लागू कर सकते हैं।


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आप उस अर्थ में "नियंत्रण" के बजाय सामान्यीकरण के कुछ रूप का वर्णन करते प्रतीत होते हैं जो प्रश्न में होता है।
whuber

वास्तव में, मुझे लगता है कि वे वही हैं। अगर आपको ऐसा नहीं लगता है, तो बेझिझक दोनो के बीच के अंतर पर विस्तार से
जानिए

मुझे नहीं लगता कि मुझे इस धागे में पहले से मौजूद अन्य उत्तरों को जोड़ने की आवश्यकता है।
whuber
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