प्रयोगों की रूपरेखा

R में Statistics परिचय

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

शब्दावली

प्रयोग का लक्ष्य: ट्रीटमेंट का रिस्पॉन्स पर क्या असर है?

  • ट्रीटमेंट: explanatory/independent वैरिएबल
  • रिस्पॉन्स: response/dependent वैरिएबल

 

एक विज्ञापन का खरीदे गए उत्पादों की संख्या पर क्या असर है?

  • ट्रीटमेंट: विज्ञापन
  • रिस्पॉन्स: खरीदे गए उत्पादों की संख्या
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कंट्रोल्ड प्रयोग

  • रिसर्चर्स प्रतिभागियों को ट्रीटमेंट या कंट्रोल ग्रुप में असाइन करते हैं
    • ट्रीटमेंट ग्रुप विज्ञापन देखता है
    • कंट्रोल ग्रुप नहीं देखता
  • ग्रुप्स तुलनीय होने चाहिए ताकि कारणता निष्कर्षित की जा सके
  • अगर ग्रुप्स तुलनीय नहीं हैं, तो कन्फाउंडिंग (बायस) हो सकती है
    • ट्रीटमेंट ग्रुप की औसत उम्र: 25
    • कंट्रोल ग्रुप की औसत उम्र: 50
    • उम्र एक संभावित कन्फाउंडर है
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प्रयोगों का गोल्ड स्टैंडर्ड उपयोग करेगा...

  • रैंडमाइज़्ड कंट्रोल्ड ट्रायल

    • प्रतिभागियों को ट्रीटमेंट/कंट्रोल में रैंडमली असाइन किया जाता है, किसी और गुण के आधार पर नहीं
    • रैंडम चयन से ग्रुप्स तुलनीय होने में मदद मिलती है
  • प्लेसीबो

    • ट्रीटमेंट जैसा दिखता है, पर असर नहीं करता
    • प्रतिभागियों को नहीं पता होगा वे किस ग्रुप में हैं
    • क्लिनिकल ट्रायल में, शुगर पिल से सुनिश्चित होता है कि दवा का असर सच में दवा से है, न कि दवा पाने के विचार से
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प्रयोगों का गोल्ड स्टैंडर्ड उपयोग करेगा...

  • डबल-ब्लाइंड ट्रायल
    • ट्रीटमेंट देने/स्टडी चलाने वाला व्यक्ति नहीं जानता कि ट्रीटमेंट असली है या प्लेसीबो
    • रिस्पॉन्स और/या परिणामों के विश्लेषण में बायस रोकता है

 

बायस के कम मौके = कारणता पर अधिक भरोसेमंद निष्कर्ष

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ऑब्ज़र्वेशनल स्टडीज़

  • प्रतिभागियों को ग्रुप्स में रैंडमली असाइन नहीं किया जाता

    • वे अक्सर अपने पूर्व-स्थित गुणों के आधार पर स्वयं को असाइन करते हैं
  • कई रिसर्च प्रश्न कंट्रोल्ड प्रयोग के अनुकूल नहीं होते

    • आप किसी को धूम्रपान करने या बीमारी होने के लिए मजबूर नहीं कर सकते
    • आप किसी का अतीत का व्यवहार तय नहीं कर सकते
  • एसोसिएशन स्थापित होता है, कारणता नहीं
    • जिन कारकों ने कुछ लोगों को कंट्रोल या ट्रीटमेंट ग्रुप में डाला, वे असर को कन्फाउंड कर सकते हैं
    • कन्फाउंडर्स को कंट्रोल करने के तरीके हैं, ताकि एसोसिएशन पर निष्कर्ष अधिक विश्वसनीय हों
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लॉन्गिट्यूडिनल बनाम क्रॉस-सेक्शनल स्टडीज़

लॉन्गिट्यूडिनल स्टडी

  • प्रतिभागियों को समय के साथ फॉलो किया जाता है ताकि ट्रीटमेंट का रिस्पॉन्स पर असर देखा जाए
  • उम्र का कद पर असर जेनरेशन से कन्फाउंड नहीं होता
  • महंगी, नतीजे आने में समय लगता है

क्रॉस-सेक्शनल स्टडी

  • प्रतिभागियों पर डेटा एक ही समय-बिंदु के स्नैपशॉट से लिया जाता है
  • उम्र का कद पर असर जेनरेशन से कन्फाउंड होता है
  • सस्ती, तेज, अधिक सुविधाजनक
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अभ्यास करते हैं!

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