'सिद्ध सांख्यिकीय' की अवधारणा


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जब समाचारों के बारे में बात 'सांख्यिकीय रूप से सिद्ध' हो जाती है, तो क्या वे आँकड़ों की अच्छी तरह से परिभाषित अवधारणा का सही उपयोग कर रहे हैं, इसका गलत उपयोग कर रहे हैं, या सिर्फ एक ऑक्सीमोरोन का उपयोग कर रहे हैं?

मैं कल्पना करता हूं कि एक 'सांख्यिकीय प्रमाण' वास्तव में एक परिकल्पना साबित करने के लिए किया गया कुछ नहीं है, न ही एक गणितीय प्रमाण है, लेकिन एक 'सांख्यिकीय परीक्षण' का अधिक है।


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आंकड़ों में कोई प्रमाण नहीं है सिवाय इसके कि गणितीय आंकड़ों में प्रमाण गणितीय मानकों का पालन करें। हालांकि, इस तरह के प्रमाण आपके प्रश्न के लिए अप्रासंगिक हैं। आपके उदाहरण के संदर्भ में, कोई भी बेवकूफ या हास्यवादी व्यक्ति को छोड़कर कोई भी दावा नहीं करता है कि प्रत्येक अमेरिकी परिवार में 2.4 बच्चे हैं। अधिकांश में, दावा है कि, औसतन परिवारों में 2.4 बच्चे हैं; कि नमूना सर्वेक्षण या किसी अन्य जनगणना द्वारा जाँच की जा सकती है, लेकिन जैसा कि संख्या में उतार-चढ़ाव हो सकता है या व्यवस्थित रूप से बदल सकता है एक अलग परिणाम का मतलब यह नहीं है कि पहला परिणाम गलत था; न ही समान परिणाम का मतलब है कि पहला परिणाम सही था।
निक कॉक्स

जवाबों:


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लोग जिस समाचार के बारे में बात कर रहे हैं, वह किसी का अनुमान है और न्यूज़कास्ट के साथ बदलता रहता है। शायद सबसे आम है कि वे अनुसंधान का एक वाक्य सारांश दे रहे हैं जिसमें कई पृष्ठों की आवश्यकता होती है।

हालाँकि, आपका अंतिम पैराग्राफ गलत है। सांख्यिकीय रूप से, प्रत्येक परिवार में 2.4 बच्चे नहीं हैं। मतलब 2.4 बच्चों है। यह पूरी तरह से संभव है। यदि आप अमेरिकी परिवारों का एक यादृच्छिक नमूना लेते हैं (करने के लिए मुश्किल है, लेकिन संभव है) तो आपको माध्य का अनुमान होगा। हालाँकि, अगर आपने परिवारों की जनगणना ली है, तो, यदि जनगणना वास्तव में हर परिवार को मिली (यह नहीं है) या, अगर यह जो लोग मिला है, यह उन लोगों का प्रतिनिधि है जिन्हें यह नहीं मिला, बच्चों की संख्या के संबंध में। तो आप इस तथ्य को साबित कर सकते हैं।

हालांकि, न केवल जनगणना लोगों को याद आती है, बल्कि जो लोग इसे याद करते हैं, वे इसे प्राप्त लोगों से कई मायनों में भिन्न होते हैं। इसलिए जनगणना ब्यूरो यह पता लगाने की कोशिश करता है कि वे कैसे भिन्न हैं; इस प्रकार, फिर से, प्रति परिवार बच्चों की संख्या का अनुमान देते हुए।

लेकिन कुछ चीजें हैं जो आप साबित कर सकते हैं; यदि आप जानना चाहते हैं, तो कहें, आपके विभाग में प्रत्येक प्रोफेसर को पढ़ाने की औसत संख्या, आप सटीक डेटा प्राप्त कर सकते हैं और सटीक अर्थ के साथ आ सकते हैं।

आपका पारम्परिक पैराग्राफ भी समस्याग्रस्त है क्योंकि परिकल्पना सिद्ध करने के लिए सांख्यिकीय परीक्षण ठीक किए जाते हैं; अधिक सटीक रूप से, वे महत्व के किसी भी स्तर पर एक अशांत परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए (लगातार ढांचे में, वैसे भी) किया जाता है।


मेरे सवाल को सही किया।
Quora Feans

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मुझे लगता है - इतनी सारी चीजों के साथ - यह एक व्यापक सांस्कृतिक गलतफहमी और छिद्रपूर्ण शॉर्टहैंड में पत्रकारिता के प्रयासों का एक संयोजन है जो कभी-कभी गुमराह करने के लिए निकलता है।

" सेल फोन कैंसर का कारण बनते हैं! " एक संभावित लिंक की जांच के बारे में कुछ स्पष्टीकरण की तुलना में अधिक विज्ञापन बेचता है।

निश्चित रूप से सांख्यिकीय निष्कर्ष के आधार पर निष्कर्ष किसी भी तरह के कठिन अर्थों में प्रमाण नहीं है। यह मान्यताओं पर निर्भर है, और फिर भी निष्कर्ष (सबसे अच्छे रूप में) संभाव्य हैं (जैसा कि हम प्राप्त करते हैं, बेइज़ियन अनुमान के साथ कहते हैं), और फिर अक्सर अनुमान के साथ आपको पी-मूल्यों की गलत व्याख्या की संभावना की संभावना के रूप में जोड़ना होगा। अशक्त सत्य है। यह प्रकाशन या रिपोर्टिंग पूर्वाग्रह जैसे मुद्दों पर विचार किए बिना भी है

आप समान त्रुटियों को विज्ञान की रिपोर्टिंग के साथ अधिक सामान्य रूप से देखते हैं और यह उतना ही निराशाजनक है

मुझे 'सांख्यिकीय रूप से सिद्ध' वाक्यांश पसंद नहीं है, जैसा कि मुझे लगता है कि यह गलत धारणा देता है। जबकि आँकड़े अच्छी तरह से किया गया एक शक्तिशाली उपकरण है, जो आँकड़े वास्तव में हमें बताते हैं वे आश्चर्यजनक रूप से सूक्ष्म हो सकते हैं और जो कुछ सीखा जाता है उसके अर्थ की उपयुक्त चर्चा और निष्कर्ष पर रखी गई योग्यताएं अक्सर एक शीर्षक के प्रचार या छिद्र के लिए अनुपयुक्त होती हैं या सामान्य सेलेब गपशप के बीच जल्दबाजी में कुछ पैराग्राफ निचोड़ लिए गए।

वास्तव में, यहां तक ​​कि अकादमिक पत्रिकाओं में भी, जहां उन योग्यताओं को आवश्यक माना जाता है, वे अक्सर एक तरफ छोड़ दिए जाते हैं और इसके बजाय कुछ सूत्र उच्चारण (अनुसंधान क्षेत्र से अनुसंधान क्षेत्र में भिन्न) दिखाई देते हैं जिसे परिणाम के रूप में माना जाता है।

मुझे लगता है कि अनुमान के परिणामों से जाने वाले तर्क (चाहे बिंदु और अंतराल का अनुमान, परिकल्पना परीक्षण, निर्णय-सिद्धांत संबंधी गणना या यहां तक ​​कि कुछ दृश्य तुलनाओं का अन्वेषणात्मक निर्माण) से निष्कर्ष निकालने के लिए उनके पास नेतृत्व करने के लिए जगह है। वह तर्क वह जगह है जहां मामले का असली दिल निहित है (जहां तर्क में अंतराल को नंगे रखा जाएगा, क्या वे स्पष्ट थे) और हम शायद ही कभी इसे देखते हैं।

इसके अलावा, हम सतर्कता बरतने का ध्यान रख सकते हैं


(+1) क्या आप मेरे प्रत्येक भविष्य के कागजात की समीक्षा कर सकते हैं?
मैट क्रुज़

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आप इसे पसंद नहीं कर सकते। एक बार से अधिक मेरे रेफरी की रिपोर्ट मूल पेपर की तुलना में काफी लंबे समय तक समाप्त हो गई है, जैसा कि मैंने विस्तार से जाना कि क्या गलत है और इसे कैसे ठीक किया जाए (ज्यादातर बार केवल प्रतिक्रिया के लिए पेपर के पूरे अनुभागों को काटने के बजाय इसे ठीक करने की कोशिश करें सबसे अधिक समस्याग्रस्त, लेकिन आमतौर पर सबसे दिलचस्प, भागों, दुख की बात है)। मेरे छात्रों में से एक ने अपने एक रेफरी से अपने काम पर इसी तरह की विस्तृत रिपोर्ट ली थी; यह वास्तव में काफी मूल्यवान था और इससे बेहतर उत्पाद तैयार हुआ।
Glen_b -Reinstate मोनिका

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अनुभवजन्य ज्ञान हमेशा संभाव्य होता है - कभी भी स्पष्ट रूप से सच या गलत नहीं, लेकिन हमेशा कहीं न कहीं। सांख्यिकीय "प्रमाण" संभावना को कम करने के लिए पर्याप्त डेटा एकत्र करने का मामला है कि एक परिकल्पना कुछ स्वीकृत सीमा से कम करने के लिए गलत है। और "सत्य" या "शुद्धता" के लिए सीमा एक शैक्षणिक अनुशासन से अगले तक भिन्न होती है। समाजशास्त्री सही होने की 95% संभावना से संतुष्ट हैं, और कभी-कभी कम के लिए व्यवस्थित होते हैं; क्वांटम भौतिक विज्ञानी 99.99999% या बेहतर मांग करते हैं।


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इस साइट पर आपका स्वागत है, @Kevin Krumwiede। आपका अंतिम वाक्य अस्पष्ट है। ऐसा लगता है कि आप एक सामान्य गलती कर रहे हैं जो <.05 (जैसे) w / 95% संभावना है कि अशक्त परिकल्पना झूठी है का एक पी-मूल्य बताता है।
गूँग - मोनिका
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