यादृच्छिक अध्ययन की श्रेष्ठता की कल्पना अब अवलोकन संबंधी अध्ययनों की वास्तविकता के विरुद्ध नहीं है

कैसे स्वस्थ रहने के लिए और अपने स्वास्थ्य और सार्वजनिक स्वास्थ्य पर जोखिम और परिणाम को रोकने के। व्यावसायिक रोग, औद्योगिक जोखिम (अभ्रक, वायु प्रदूषण, विद्युत चुम्बकीय तरंगों ...), कंपनी के जोखिम (कार्यस्थल तनाव, दवाओं के अति प्रयोग ...) और व्यक्ति (तंबाकू, शराब ...)।
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पुन: यादृच्छिक अध्ययन की श्रेष्ठता की कल्पना अब अवलोकन अध्ययन की वास्तविकता के विरुद्ध नहीं है




द्वारा क्रिस्टोफ़ » 26/03/21, 00:57

ABC2019 ने लिखा:क्योंकि यह सभी भ्रमित कारकों को बेअसर करता है: एसएएमई नियंत्रण समूह में बहुत से ड्राइंग करके, आप परीक्षण करना चाहते हैं, सिवाय अन्य सभी पैरामीटर सांख्यिकीय समान हैं।

यदि आप पैर पर आए युवा लोगों की मृत्यु दर की तुलना करते हैं, जो पेरिस में अस्पताल में भर्ती पुराने सबक्लक्विंट्स के साथ IHU में परीक्षण किए जाने के लिए है, तो ठीक है कि आपके पास केवल उपचार नहीं है जो आपके पास बहुत सारे भ्रामक कारक हैं।

यदि आपने इस मूल सिद्धांत को नहीं समझा है, या इसे स्वीकार नहीं करते हैं, तो इसे हमेशा के लिए तर्क दिया जा सकता है ...।


माफ़ करना ? तो यह अधिक यादृच्छिककरण है ...

यादृच्छिक कोई संयोग नहीं है, है ना? मुझे नहीं पता था कि अब हैकिंग का मतलब है : Mrgreen:

एक अच्छा अध्ययन (न केवल चिकित्सा क्षेत्र में) एक ऐसा अध्ययन है जो जमीन पर वास्तविकता के जितना निकट हो उतना ही मेल खाता है ... ऐसा अध्ययन नहीं जहां जोखिमों को बेअसर कर दिया गया हो ...

हमने यादृच्छिक वैक्सीन अध्ययन की सीमाएं देखी हैं ... जो बहुत सारे दुष्प्रभावों को छोड़ चुके हैं, जिनमें से कुछ घातक हैं ... :बुराई: :बुराई: :बुराई: साइड इफेक्ट्स जो अवलोकन अध्ययन में ठीक हैं ... सही?
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द्वारा GuyGadeboisTheBack » 26/03/21, 01:10

"एक अच्छा अध्ययन एक अध्ययन है जिसके परिणाम समूह के कार्यों को चलाते हैं जो अध्ययन के तहत उत्पाद का निर्माण और विपणन करते हैं।" (डब्ल्यूजेबी रॉकबिली तृतीय) : Mrgreen:
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"अपनी बुद्धिमत्ता को बुलबुल पर लादने से बेहतर है कि आप स्मार्ट चीजों पर अपनी बकवास को बढ़ाएं। दिमाग की सबसे गंभीर बीमारी है सोचना।" (जे। रॉक्सल)
"नहीं ?" ©
"परिभाषा के अनुसार कारण प्रभाव का उत्पाद है" .... "जलवायु के बारे में कुछ भी नहीं करना है" .... "प्रकृति बकवास है"। (Exnihiloest, उर्फ ​​Blédina)
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द्वारा ABC2019 » 26/03/21, 06:12

क्रिस्टोफ़ लिखा है:
ABC2019 ने लिखा:क्योंकि यह सभी भ्रमित कारकों को बेअसर करता है: एसएएमई नियंत्रण समूह में बहुत से ड्राइंग करके, आप परीक्षण करना चाहते हैं, सिवाय अन्य सभी पैरामीटर सांख्यिकीय समान हैं।

यदि आप पैर पर आए युवा लोगों की मृत्यु दर की तुलना करते हैं, जो पेरिस में अस्पताल में भर्ती पुराने सबक्लक्विंट्स के साथ IHU में परीक्षण किए जाने के लिए है, तो ठीक है कि आपके पास केवल उपचार नहीं है जो आपके पास बहुत सारे भ्रामक कारक हैं।

यदि आपने इस मूल सिद्धांत को नहीं समझा है, या इसे स्वीकार नहीं करते हैं, तो इसे हमेशा के लिए तर्क दिया जा सकता है ...।


माफ़ करना ? तो यह अधिक यादृच्छिककरण है ...


रैंडमाइजेशन का मतलब है कि आप बेतरतीब ढंग से उन लोगों का चयन करते हैं जो आपके द्वारा लिए जाने वाले उपचार का परीक्षण करते हैं और वे लोग जो बिना किसी अन्य मापदंड के सहसंबद्ध होते हैं। यदि आप एक बड़े ट्रेन स्टेशन में लोगों को उठाते हैं और बेतरतीब ढंग से उठाते हैं कि कौन गोली लेता है और कौन नहीं लेता है (या कौन प्लेसीबो लेता है, एक गोली जो समान दिखती है लेकिन उसमें कोई उत्पाद नहीं है), यह "यादृच्छिक" है, आप दो नमूनों में जितने भी पुरुष, महिलाएं, बूढ़े, जवान लोग होंगे, केवल एक ही अंतर सांख्यिकीय रूप से बोलने वाली गोली है।
यदि आप यादृच्छिक पर शूटिंग नहीं करते हैं, लेकिन आप यह चुनने के लिए एक मानदंड लेते हैं कि आप किसको गोली देते हैं, तो यह अब यादृच्छिक नहीं है, यह पक्षपातपूर्ण है। और आप भ्रम के एक कारक का परिचय देते हैं क्योंकि आपको नहीं पता होगा कि क्या संभावित मापा प्रभाव वास्तव में गोली के कारण या पसंद की कसौटी के कारण है जिसे आपने यह जानने के लिए लागू किया था कि आप इसे किसको देते हैं।

"रूढ़िवादी" अध्ययनों के लिए भी, जहां आप कुछ देने के लिए कार्य नहीं करते हैं, लेकिन आप दो मानदंडों को सहसंबंधित करने का प्रयास करते हैं (उदाहरण के लिए यह जानना कि यदि पुरुष या महिलाएं एक निश्चित बीमारी से अधिक हैं), तो आप एक घटना के कारण सहसंबद्ध सहसंबंध पा सकते हैं। दो मानदंड जिन्हें आप अनदेखा करते हैं, और जो वास्तविक एक के विपरीत प्रभाव पैदा करता है: यह सिम्पसन का विरोधाभास है।

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एक मूर्ख की नजर में एक मूर्ख के लिए पारित करने के लिए एक पेटू खुशी है। (जॉर्ज कोर्टलाइन)
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द्वारा ABC2019 » 26/03/21, 06:18

गाइगेडेबोइसलिटोर ने लिखा:"एक अच्छा अध्ययन एक अध्ययन है जिसके परिणाम समूह के कार्यों को चलाते हैं जो अध्ययन के तहत उत्पाद का निर्माण और विपणन करते हैं।" (डब्ल्यूजेबी रॉकबिली तृतीय) : Mrgreen:

सिवाय इसके कि आपने जो लेख उद्धृत किया है, वह यह नहीं लिखता है कि यह नहीं कहता है कि अधिकांश अध्ययन सिद्धांत हैं। वह सिर्फ इतना कहता है कि यादृच्छिककरण अक्सर आवश्यक नहीं होता है। उस ने कहा, ऐसे अध्ययन हैं जो दिखाते हैं कि कई अध्ययन पक्षपाती हैं, लेकिन यह यादृच्छिक अध्ययन और अवलोकन अध्ययन दोनों के बारे में सच है। एक पूर्वाग्रह जो यादृच्छिक अध्ययन में भी आसानी से हो सकता है, वह आपकी शुरुआती आबादी का विकल्प है, जो यादृच्छिक नहीं है। उदाहरण के लिए, एक स्टेशन में, आपके पास मुख्य रूप से अच्छी स्थिति में लोग होंगे और यात्रा करने के साधन होंगे, यह यादृच्छिक नहीं है।
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द्वारा Janic » 26/03/21, 07:54

उदाहरण के लिए, एक स्टेशन में, आपके पास मुख्य रूप से अच्छी स्थिति में लोग होंगे और यात्रा करने के साधन होंगे, यह यादृच्छिक नहीं है।
लेकिन पूरे देश की आबादी, या 67.000.000 व्यक्ति, यादृच्छिक है! कुछ सौ या हजार व्यक्तियों पर पूर्वाग्रह को बहुत अधिक मजबूती से सीमित करना। लेकिन यह पहले से ही बहुत देर हो चुकी है क्योंकि हमें डर और कारण को भ्रमित नहीं करना चाहिए!
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"हम तथ्यों के साथ विज्ञान बनाते हैं, जैसे पत्थरों के साथ एक घर बनाना: लेकिन तथ्यों का एक संचय कोई विज्ञान नहीं है पत्थरों के ढेर से एक घर है" हेनरी पोनकारे

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द्वारा Obamot » 26/03/21, 07:58

जैसा कि मुझे सिम्पसन समझ में नहीं आया ... मैं तिरछे पढ़ता हूं और यह बिगार्ड देता है: : Mrgreen: : उफ़:

ABC2019 ने लिखा:- "अगर आप किसी बड़े स्टेशन में लोगों को उठाते हैं और आप रैंडम शूट करते हैं ..."
- "चयन मानदंड जिसे आपने यह जानने के लिए आवेदन किया था कि आप इसे किसको दे रहे हैं ..."
- "आप एक उलझन कारक परिचय"
- "दिखने में एक जैसा लेकिन बिना किसी उत्पाद के"
- "आपके पास कई पुरुष, महिलाएं होंगी,"
- "बूढ़ा जवान"
- "यह पक्षपातपूर्ण है"
- "क्योंकि आपको पता नहीं होगा कि क्या संभावित मापा प्रभाव वास्तव में देय है ..."
- "यदि आप यादृच्छिक पर शूट नहीं करते हैं"
- "आप कुछ देने के लिए काम नहीं करते"
- "जो वास्तविक एक के विपरीत प्रभाव पैदा करता है"


जैसे हम है "असली बंद", बहुत अवधारणा"भौतिक", मैंने कोई टिप्पणी करने की हिम्मत नहीं की, यह बहुत काव्यात्मक है ... : Mrgreen: : उफ़: आइडिया:
पिछले द्वारा संपादित Obamot 26 / 03 / 21, 08: 04, 1 एक बार संपादन किया।
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फैन्स-क्लब ऑफ़ "मज़ेदार": ABC2019, Izentrop, Sicetaitsimple (किकी के रूप में जाना जाता है), पेड्रोडेलवेगा (पूर्व PB2488)। (के रूप में भी जाना जाता है "c_ns दीवार")
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द्वारा ABC2019 » 26/03/21, 08:03

Janic लिखा है:
उदाहरण के लिए, एक स्टेशन में, आपके पास मुख्य रूप से अच्छी स्थिति में लोग होंगे और यात्रा करने के साधन होंगे, यह यादृच्छिक नहीं है।
लेकिन पूरे देश की आबादी, या 67.000.000 व्यक्ति, यादृच्छिक है!

इस बिंदु पर चढ़ने के लिए पागल है ... यदि आप एक पूरे देश की आबादी का इलाज करते हैं, तो आपके पास तुलना का कोई बिंदु नहीं है, आपको प्रभाव जानने के लिए एक इलाज किए गए नमूने और अनुपचारित नमूने की आवश्यकता है, और इलाज किए गए नमूने की पसंद यादृच्छिक रहो।

और यह पता लगाने के लिए लाखों लोगों के दसियों के इलाज के लिए पूरी तरह से अनावश्यक है, कुछ हजार या दसियों हजार पर्याप्त से अधिक है। लेकिन उन्हें चुना गया होगा बेतरतीब ढंग से।
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द्वारा Obamot » 26/03/21, 08:19

हमें आश्वस्त करें, आप “टायर"एक बड़े स्टेशन में यादृच्छिक पर, वैसे भी वैगन में कार्यालय में? छवि
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फैन्स-क्लब ऑफ़ "मज़ेदार": ABC2019, Izentrop, Sicetaitsimple (किकी के रूप में जाना जाता है), पेड्रोडेलवेगा (पूर्व PB2488)। (के रूप में भी जाना जाता है "c_ns दीवार")
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द्वारा Janic » 26/03/21, 08:50

इस बिंदु पर चढ़ने के लिए पागल है ... यदि आप एक पूरे देश की आबादी का इलाज करते हैं, तो आपके पास तुलना का कोई बिंदु नहीं है, आपको प्रभाव जानने के लिए एक इलाज किए गए नमूने और अनुपचारित नमूने की आवश्यकता है, और इलाज किए गए नमूने की पसंद यादृच्छिक रहो।
बेशक, यदि आपके पास अन्य देश हैं जिन्होंने इस टीकाकरण (उदाहरण के लिए) को लागू नहीं किया है जो इन सांख्यिकीय तुलनाओं की अनुमति देता है।
और यह पता लगाने के लिए लाखों लोगों के दसियों के इलाज के लिए पूरी तरह से अनावश्यक है, कुछ हजार या दसियों हजार पर्याप्त से अधिक है। लेकिन उन्हें यादृच्छिक रूप से चुना गया होगा।
अभी भी भरा हुआ है। जब चरण 4 में, साइड इफेक्ट दिखाई देते हैं जिन्हें चरण 2 और 3 में पहचाना नहीं गया है, ऐसा इसलिए है क्योंकि ये छोटे नमूने बहुत कमजोर हैं। डिस्टिलबीन के रूप में जिसका प्रभाव निम्नलिखित पीढ़ियों पर पड़ा, या vioxx जिसने दसियों हज़ारों लोगों की मृत्यु भी की, आदि ...
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"हम तथ्यों के साथ विज्ञान बनाते हैं, जैसे पत्थरों के साथ एक घर बनाना: लेकिन तथ्यों का एक संचय कोई विज्ञान नहीं है पत्थरों के ढेर से एक घर है" हेनरी पोनकारे
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द्वारा ABC2019 » 26/03/21, 09:12

Janic लिखा है:
इस बिंदु पर चढ़ने के लिए पागल है ... यदि आप एक पूरे देश की आबादी का इलाज करते हैं, तो आपके पास तुलना का कोई बिंदु नहीं है, आपको प्रभाव जानने के लिए एक इलाज किए गए नमूने और अनुपचारित नमूने की आवश्यकता है, और इलाज किए गए नमूने की पसंद यादृच्छिक रहो।
हाँ बिल्कु्ल, आपके पास अन्य देश हैं जिन्होंने इस टीकाकरण को लागू नहीं किया है (उदाहरण के लिए) जो इन सांख्यिकीय तुलनाओं की अनुमति देता है.


तो आप पुष्टि करते हैं: आपको समझ में नहीं आया कि एक यादृच्छिक नमूना क्या है।

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