টেস্ট বাছাই একটি সিদ্ধান্ত, আন্দাজ নয়। চারটি প্রশ্ন করুন: ফলাফল কী ধরনের? কয়টি গ্রুপ? স্বাধীন না জোড়াবদ্ধ? অনুমানগুলো মিলছে কি?
কেন গুরুত্বপূর্ণ
ভুল টেস্ট ভুল p-value ও বিভ্রান্তিকর সিদ্ধান্ত দেয়, হিসাব নিখুঁত হলেও।
মূল ধারণা
- ফলাফলের ধরন (সংখ্যা / ক্যাটাগরি) টেস্টের পরিবার ঠিক করে
- গ্রুপের সংখ্যা: একটি, দুটি, বা তিন বা তার বেশি
- স্বাধীন গ্রুপ বনাম জোড়াবদ্ধ পরিমাপ (একই মানুষ দুইবার)
- প্যারামেট্রিক টেস্টে ডেটা মোটামুটি নরমাল বা নমুনা বড় হওয়া দরকার
- অনুমান না মিললে নন-প্যারামেট্রিক বিকল্প বেছে নিন
বাস্তব গবেষণার উদাহরণ
ভিন্ন ভিন্ন মানুষের একটি চিকিৎসা গ্রুপ ও কন্ট্রোল গ্রুপের রক্তচাপ তুলনা। সংখ্যাভিত্তিক ফলাফল + দুটি স্বাধীন গ্রুপ → ইনডিপেন্ডেন্ট স্যাম্পল t-টেস্ট।
কখন ব্যবহার করবেন
- প্রতিটি বিশ্লেষণের আগে ডিসিশন টুল ব্যবহার করুন
- গবেষণা পরিকল্পনার সময়ই টেস্ট ঠিক করুন, ডেটা দেখে নয়
কখন ব্যবহার করবেন না
- p < 0.05 এসেছে বলে টেস্ট বাছবেন না
- জোড়াবদ্ধ ডেটায় স্বাধীন-গ্রুপ টেস্ট ব্যবহার করবেন না
ছোট উদাহরণ
একই রোগী, চিকিৎসার আগে ও পরে রক্তচাপ → জোড়াবদ্ধ নকশা → পেয়ার্ড t-টেস্ট (পার্থক্য স্পষ্টভাবে নরমাল না হলে উইলকক্সন সাইনড-র্যাংক)।
মনে রাখুন
ফলাফল → গ্রুপ → স্বাধীন না জোড়াবদ্ধ → অনুমান। চারটি প্রশ্ন, একটি সঠিক টেস্ট।
হাতে-কলমে চর্চা
নিচের ডিসিশন টুল ব্যবহার করুন। এই পরিস্থিতি চেষ্টা করুন: 'দুটি আলাদা গ্রুপের রক্তচাপ তুলনা করুন।' সুপারিশ ও 'কেন?' বক্স পড়ুন।
আদর্শ উত্তর
সংখ্যাভিত্তিক ফলাফল + দুটি স্বাধীন গ্রুপ + অনুমান ঠিক → ইনডিপেন্ডেন্ট স্যাম্পল t-টেস্ট। কারণ ফলাফল ধারাবাহিক এবং গ্রুপ দুটি স্বাধীন।