ফিনান্সে পি-মূল্য এবং পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য

ফলাফল পরীক্ষা করার আগে নাল এবং বিকল্প হাইপোথিসিস, পরীক্ষার পরিসংখ্যান, নমুনা মডেল, থামানোর নিয়ম, লেজের দিকনির্দেশ এবং তাত্পর্যের স্তর উল্লেখ করুন

নাল প্রায়শই কোন প্রভাব বা বেঞ্চমার্ক মান উপস্থাপন করে না, তবে এটি যৌগিকও হতে পারে এবং এতে উপদ্রব পরামিতি থাকতে পারে যার জন্য অনুমানের প্রয়োজন হয়

ডেটা দেখার পর মহাবিশ্ব, দিগন্ত, নিয়ন্ত্রণ, বহির্মুখী নিয়ম বা পরীক্ষা পরিবর্তন করা পরীক্ষায় পরিবর্তন করে যার p-মান ব্যাখ্যা করা হচ্ছে

শূন্যের অধীনে, পরীক্ষার পরিসংখ্যানের একটি রেফারেন্স বিতরণ আছে; পি-মান পরিমাপ করে কতদূর পর্যবেক্ষণ করা পরিসংখ্যান তার প্রাসঙ্গিক লেজে পৌঁছেছে

একটি ছোট মান ডেটা এবং সম্পূর্ণ নাল-মডেল সেটআপের মধ্যে অসামঞ্জস্যতা নির্দেশ করে, কোন অনুমান ব্যর্থ হয়েছে বা বিকল্পটি সত্য কিনা তা নয়

ভুল-নির্দিষ্ট নির্ভরতা, ভারী পুচ্ছ, ভিন্নতা, ডেটা ত্রুটি, বা নির্বাচন রেফারেন্স বিতরণ এবং পি-মানকে অবৈধ করে তুলতে পারে

একটি পূর্বনির্দিষ্ট স্তর α পরীক্ষার অনুমানের অধীনে একটি সত্য নাল প্রত্যাখ্যান করার সম্ভাবনাকে সীমিত করে, প্রকাশিত দাবির অনুপাতকে নয় যা মিথ্যা।

টাইপ I ত্রুটি মিথ্যা প্রত্যাখ্যান; টাইপ II ত্রুটি হল একটি মিথ্যা নাল প্রত্যাখ্যান করতে ব্যর্থতা, এবং শক্তি হল একটি নির্দিষ্ট বিকল্পের অধীনে প্রত্যাখ্যানের সম্ভাবনা

প্রত্যাখ্যান করতে ব্যর্থ হওয়া কোন প্রভাব প্রমাণ করে না, বিশেষ করে যখন অর্থনৈতিকভাবে অর্থপূর্ণ বিকল্পগুলির জন্য নমুনার শক্তি কম থাকে

বড় নমুনাগুলি ক্ষুদ্র প্রভাবগুলিকে পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ করে তুলতে পারে, যখন কোলাহলপূর্ণ ছোট নমুনাগুলি যথেষ্ট বড় প্রভাবগুলি মিস করতে পারে

একটি প্রভাব অনুমান, ব্যবধান, ইউনিট, লেনদেনের খরচ, ক্ষমতা, এবং পি-মূল্যের পাশাপাশি একটি ব্যবহারিক থ্রেশহোল্ড রিপোর্ট করুন

0.05 এর ঠিক উপরে এবং নীচের ফলাফলগুলি সাধারণত অনুরূপ প্রমাণ দেয়; একটি তীক্ষ্ণ সত্য সুইচ যে সীমানা বাঁক তথ্য বাতিল

ঐচ্ছিক স্টপিং, অনেক স্পেসিফিকেশন চেষ্টা, পর্যবেক্ষণ অপসারণ, ফলাফল পরিবর্তন, এবং শুধুমাত্র সফল পরীক্ষা প্রকাশ মিথ্যা-ইতিবাচক আচরণ পরিবর্তন করে

নামমাত্র পি-মানটি কেবলমাত্র সেই বিশ্লেষণ পথের জন্য বৈধ যা এটি তৈরি করেছে, বৈধ অনুক্রমিক নিয়ম বা অগ্রিম ঘোষিত সমন্বয় সহ

প্রাক-নিবন্ধন, সম্পূর্ণ গবেষণা লগ, মাল্টিভার্স বিশ্লেষণ, অস্পর্শিত হোল্ডআউট এবং প্রতিলিপি সংবেদনশীলতা প্রকাশ করে কিন্তু একটি ভুল মডেল মেরামত করে না

রিটার্নগুলি স্বয়ংক্রিয় সম্পর্কযুক্ত, ক্রস-বিভাগীয়ভাবে নির্ভরশীল, হেটেরোস্কেডস্টিক, ওভারল্যাপিং এবং একটি নির্বাচিত বেঁচে থাকা মহাবিশ্বের উপর শর্তযুক্ত হতে পারে

নিভ আইআইডি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি টি-পরিসংখ্যানকে অতিরঞ্জিত করতে পারে, যখন বারবার ফ্যাক্টর আবিষ্কার এবং ব্যাকটেস্টিং একটি অনেক বড় অন্তর্নিহিত পরীক্ষার পরিবার তৈরি করে

টাইম-সিরিজ স্ট্রাকচার দ্বারা ন্যায্যতাযুক্ত স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি এবং পুনরায় নমুনা ব্যবহার করুন, তারপর শাসন, সম্পদ, খরচ, বিলম্ব এবং লাইভ ডেটা জুড়ে স্থিতিশীলতা পরীক্ষা করুন

প্রভাবের আকার, অনিশ্চয়তা, পূর্ব প্রমাণ, প্রক্রিয়া, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মক্ষমতা এবং সিদ্ধান্তের খরচগুলির মধ্যে একটি অবিচ্ছিন্ন ডায়গনিস্টিক হিসাবে পি-মানকে বিবেচনা করুন

কোন ত্রুটি গুরুত্বপূর্ণ তা পূর্বনির্ধারিত করুন: একটি মিথ্যা বাণিজ্য সংকেত, একটি মিসড রিস্ক এক্সপোজার, একটি অস্থির হেজ, বা অর্থনৈতিক মূল্য ছাড়াই প্রচারিত একটি মডেল

সম্পূর্ণ বিশ্লেষণ পরিবার এবং ব্যর্থ প্রতিলিপিগুলি রিপোর্ট করুন যাতে একটি নির্বাচিত উল্লেখযোগ্য ফলাফল গবেষণা প্রোগ্রামের শক্তির জন্য ভুল না হয়