क्या महत्व परीक्षण बेसलाइन पर यादृच्छिक समूहों की तुलना करने के लिए समझ में आता है?


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कई यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण (आरसीटी) कागजात रैंडमाइजेशन के ठीक पहले / बाद में आधारभूत मापदंडों पर महत्व परीक्षणों की रिपोर्ट करते हैं कि समूह वास्तव में समान हैं। यह अक्सर "बेसलाइन विशेषताओं" तालिका का हिस्सा होता है। हालांकि, महत्व परीक्षण संयोग से अवलोकन (या अधिक मजबूत) अंतर प्राप्त करने की संभावना को मापते हैं, क्या वे नहीं हैं? और यदि परीक्षण महत्वपूर्ण है तो हम निष्कर्ष निकालते हैं कि एक सही अंतर है क्योंकि उस सीमा का एक यादृच्छिक अंतर होने की संभावना नहीं है । क्या रैंडमाइजेशन के बाद एक महत्व परीक्षण का कोई मतलब होता है जब हम जानते हैं कि संयोग के कारण कोई अंतर होना चाहिए ?


जवाबों:


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एक परिकल्पना परीक्षण निरर्थक होगा, लेकिन एक महत्व परीक्षण उपयोगी हो सकता है।

परिकल्पना परीक्षण एक शून्य परिकल्पना का परीक्षण करेगा जो पहले से ही सच है, क्योंकि आपका प्रश्न स्पष्ट है। किसी भी परिकल्पना के लिए एक सांख्यिकीय परीक्षण लागू करना मूर्खतापूर्ण है जिसका सत्य मूल्य पहले से ही पूरी तरह से विश्वसनीय जानकारी के माध्यम से जाना जाता है।

एक महत्व परीक्षण एक पी मूल्य प्रदान करता है, जो फिर से जैसा कि आप पहले से ही कहते हैं, डेटा प्राप्त करने की संभावना को इंगित करता है कि चरम या अधिक चरम को शून्य परिकल्पना दी गई है। हालांकि, मुझे ऐसा लगता है कि इस तरह के पी मूल्य की व्याख्या इस तरीके से की जा सकती है जो सवाल के जवाब के बराबर है "मैं इस बार आधारभूत मूल्यों में एक अंतर को देखने की उम्मीद कर सकता हूं जितना कि इस बार, या बड़ा?" उत्तर उपयोगी हो सकता है भले ही यह किस उद्देश्य के लिए स्पष्ट न हो।

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