Data dredging
ದತ್ತಾಂಶ ಹೂಳೆತ್ತುವಿಕೆಯು (ದತ್ತಾಂಶ ಬೇಹುಗಾರಿಕೆ ಅಥವಾ ಪಿ-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ) ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದೆಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬಹುದಾದ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ದುರುಪಯೋಗವಾಗಿದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಅನೇಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುವವರನ್ನು ಮಾತ್ರ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಹೂಳೆತ್ತುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಹುಡುಕುವ ಮೂಲಕ ಒಂದೇ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನೇಕ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ-ಬಹುಶಃ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ತೋರಿಸಬಹುದಾದ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಗಾಗಿ, ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಅವುಗಳ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಇತರ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿಂದ ಅವುಗಳ ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಅವಲೋಕನಗಳ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಕೇವಲ ಒಂದು ಅವಕಾಶವು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿದ್ದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶವು ಉದ್ಭವಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ತಪ್ಪಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳ ಕೆಲವು ಅಪಾಯವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ (ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯ ತಪ್ಪಾದ ನಿರಾಕರಣೆಗಳು). ಈ ಮಟ್ಟದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದಾಗ, ಕೆಲವು ಈ ರೀತಿಯ ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ; ಆದ್ದರಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ 5 ಪ್ರತಿಶತ ಊಹೆಗಳು (ತಪ್ಪಾಗಿ) 5 ಪ್ರತಿಶತ ಮಹತ್ವದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿವೆ ಎಂದು ವರದಿಯಾಗಬಹುದು, 1 ಪ್ರತಿಶತವು (ತಪ್ಪಾಗಿ) 1 ಪ್ರತಿಶತ ಮಹತ್ವದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ ಎಂದು ವರದಿಯಾಗಬಹುದು, ಮತ್ತು ಹೀಗೆ, ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಮಾತ್ರ. ಸಾಕಷ್ಟು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ, ಕೆಲವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿವೆ ಎಂದು ವರದಿಯಾಗುತ್ತದೆ (ಇದು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವಂತಿದ್ದರೂ ಸಹ), ಏಕೆಂದರೆ ಯಾವುದೇ ಮಟ್ಟದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯೊಂದಿಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ದತ್ತಾಂಶವು ಕೆಲವು ನಕಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ). ಅವರು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರದಿದ್ದರೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ದಾರಿ ತಪ್ಪಬಹುದು. ಪಿ-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಎಂಬ ಪದವನ್ನು (ಪಿ-ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ) ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವತ್ತ ಗಮನ ಹರಿಸುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ಕೊಲಾಡಾ ಬ್ಲಾಗ್ ಹಿಂದಿನ ಮೂವರು ಸಂಶೋಧಕರು 2014ರ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ ಸೃಷ್ಟಿಸಿದರು. ದತ್ತಾಂಶ ಹೂಳೆತ್ತುವಿಕೆಯು ಬಹು ಹೋಲಿಕೆಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಒಟ್ಟು ಉಪಗುಂಪು ಹೋಲಿಕೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಓದುಗರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡದೆ ಉಪಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಗಳು ನಿಯಮಿತವಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನವು "ಉನ್ನತ ಸಾಮಾಜಿಕ ವರ್ಗಗಳ ಜನರು ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ ಬದುಕುತ್ತಾರೆ" ಎಂಬಂತಹ ಸಂಶೋಧನಾ ಊಹೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು, ನಂತರ ಸಂಬಂಧಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಎಷ್ಟು ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಇದನ್ನು ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ). ಸರಿಯಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಊಹೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸದ ಪುರಾವೆ (ದತ್ತಾಂಶ) ಯೊಂದಿಗೆ ಊಹೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು. ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆಕಸ್ಮಿಕ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ವಿಭಿನ್ನ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಂಪಿನ ಮೇಲೆ ಊಹೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅವಕಾಶ ಮಾತ್ರ ಅಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 2 ತಲೆಗಳು ಮತ್ತು 3 ಬಾಲಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಒಂದು ನಾಣ್ಯವನ್ನು ಐದು ಬಾರಿ ತಿರುಗಿಸುವುದು ನಾಣ್ಯವು 3/5 ರಿಂದ 2/5 ಬಾಲಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಊಹೆಯನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ದೃಢೀಕರಣವು ಅರ್ಥಹೀನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಬಾಲದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಏನೆಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಒಂದು ಊಹೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಊಹೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ನಾಣ್ಯವನ್ನು ವಿವಿಧ ಬಾರಿ ಎಸೆಯುವುದು ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಮೂರು ಬಾಲಗಳು ಮತ್ತು ಎರಡು ತಲೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಬಾಲಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆ 3/5 ಎಂದು ಮತ್ತೊಂದು ಊಹೆಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಹೊಸ ನಾಣ್ಯ ಎಸೆಯುವಿಕೆಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ತಪ್ಪಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಕಲಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ-ಮಹತ್ವದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಹೂಳೆತ್ತುವಿಕೆಯಿಂದ ರಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕವಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಊಹೆಯು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ ಜನರ ಅಧ್ಯಯನವು ಆಗಸ್ಟ್ 7 ರ ಜನ್ಮದಿನದೊಂದಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಇಬ್ಬರು ಜನರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣಃ ಮೇರಿ ಮತ್ತು ಜಾನ್. ದತ್ತಾಂಶ ಹೂಳೆತ್ತುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವ ಯಾರಾದರೂ ಮೇರಿ ಮತ್ತು ಜಾನ್ ನಡುವಿನ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಾಮ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು. ಇವೆರಡರ ನಡುವೆ ನೂರಾರು ಅಥವಾ ಸಾವಿರಾರು ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿಜವಾಗುವ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಹುತೇಕ ಖಚಿತವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಬಹುಶಃ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿದ್ದ ಇಬ್ಬರು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾದ ಜಾನ್ ಮತ್ತು ಮೇರಿ ಅವರು ಕಾಲೇಜಿನಲ್ಲಿ ಮೂರು ಬಾರಿ ಅಪ್ರಾಪ್ತ ವಯಸ್ಕರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದ್ದಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಹೂಳೆತ್ತುವಿಕೆಯಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೊಳಗಾದ ಒಂದು ಊಹೆಯೆಂದರೆ, "ಆಗಸ್ಟ್ 7 ರಂದು ಜನಿಸಿದ ಜನರು ಕಾಲೇಜಿನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಬಾರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಅಪ್ರಾಪ್ತ ವಯಸ್ಕರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ". ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ಆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಾಣಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಬೇರೆ ಜನ್ಮದಿನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾರೂ ಕಾಲೇಜಿನಲ್ಲಿ ಮೂರು ಬಾರಿ ಅಪ್ರಾಪ್ತ ವಯಸ್ಕರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿರಲಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, (ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು) ಇದು ನಕಲಿ ಊಹೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಈ ಫಲಿತಾಂಶವು ಬಹುಶಃ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಆಗಸ್ಟ್ 7 ರ ಜನ್ಮದಿನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಇತರರು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಅಪ್ರಾಪ್ತ ವಯಸ್ಕರ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಯತ್ನವು ಬಹುತೇಕ ತಕ್ಷಣವೇ ವಿರೋಧಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪಕ್ಷಪಾತವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ದೋಷವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈದ್ಯರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೃದಯರಕ್ತನಾಳದ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ಎಚ್ಐವಿ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಚ್ಐವಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆ, ಅಬಕಾವಿರ್ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯದ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಇತರ ಔಷಧಿಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸಿದರು, ಇದು ಇತರ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅಬಕಾವಿರ್ನ ಸರಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅಬೇಕಾವಿರ್ಗೆ ಅನ್ಯಾಯವಾಗಿ ದಂಡ ವಿಧಿಸಿತು, ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ರೋಗಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರಿಂದ ಅವರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವರು ಹೃದಯಾಘಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಬಹಳ ತೀವ್ರವಾಗಿರಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ. ಕಾಣೆಯಾದ ಅಂಶಗಳು, ಅಳೆಯಲಾಗದ ಗೊಂದಲಗಳು ಮತ್ತು ಫಾಲೋ-ಅಪ್ನ ನಷ್ಟವೂ ಸಹ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಗಮನಾರ್ಹ ಪಿ-ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಬಂಧಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಕಟಣೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಕಡತ ಡ್ರಾಯರ್ ಬಯಾಸ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕಡಿಮೆ ಮಹತ್ವದ ಪಿ-ಮೌಲ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಡತ ಡ್ರಾಯರ್ನಲ್ಲಿ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಂದಿಗೂ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಇತರ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸಂಬಂಧದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ (ಹಂತವಾರು ಹಿಂಜರಿತವನ್ನು ನೋಡಿ) ಮತ್ತು ಗಣನೀಯ ಪರಿಗಣನೆಗಳೆರಡೂ ಇವೆ, ಇದು ಲೇಖಕರು ತಮ್ಮ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಇತರರಿಗಿಂತ ಬೆಂಬಲಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಉದಾರವಾದ ಬಳಕೆಯೂ ಇದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಸಂಬಂಧದಿಂದ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವುದು ಎಂದರೆ ಸಂಬಂಧದಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೂ ಸಂಭವಿಸಿಲ್ಲ ಎಂಬಂತೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಪ್ರಕರಣದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ, ಉಳಿಸಿಕೊಂಡ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗಬೇಕಾಗಿತ್ತು (ಬಹುಶಃ ನಿಖರವಲ್ಲದ ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯ) ಅದು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ವಿಫಲವಾದವು. 1966 ರಲ್ಲಿ, ಸೆಲ್ವಿನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟುವರ್ಟ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಬಲೆಯ ಮೂಲಕ ಬೀಳದ ಮೀನುಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರು-ಅಂದರೆ ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಬಲೆಯ ಮೂಲಕ ಬೀಳುವವುಗಳಿಗಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಇದು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ನಂತರದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಂದಾಜಿನಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ವರ್ಗ ದೋಷವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಊಹೆಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಇಂದಿನವರೆಗಿನ ಹವಾಮಾನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಹವಾಮಾನ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿರುದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಉಪಪ್ರಜ್ಞೆಯಿಂದಲೂ ಸಹ, ಭವಿಷ್ಯದ ದತ್ತಾಂಶವು ಊಹೆಯ ಸೂತ್ರೀಕರಣದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸಹಜವಾಗಿ, ಅಂತಹ ಶಿಸ್ತು ರೂಪಿಸಲಾದ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯ ವಿರುದ್ಧ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶ ಬರುವವರೆಗೆ ಕಾಯುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮುಂಬರುವ ಹವಾಮಾನವು ಇನ್ನೂ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸಂಶೋಧಕರ ಮೇಲೆ ಯಾರೂ ಆರೋಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಟ್ಟಣವು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ವೀಕ್ಷಕರು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ, ಆದರೆ ಇದು ಏಕೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ದೃಢವಾದ ಊಹೆಯಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರು ಪಟ್ಟಣ ಮತ್ತು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಪ್ರದೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ನೂರಾರು ಅಥವಾ ಸಾವಿರಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಪ್ರದೇಶದ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲ. ಈ ಎಲ್ಲಾ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣದಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಆ ಪ್ರದೇಶದಾದ್ಯಂತದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪ್ರಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಇದು ಒಂದು ಊಹೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಅದೇ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆದರೆ ಬೇರೆ ಸ್ಥಳದಿಂದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. 0. 1 ರ p-ಮೌಲ್ಯವು ಸೂಚಿಸುವುದೇನೆಂದರೆ, ಶೇಕಡಾ 1ರಷ್ಟು ಫಲಿತಾಂಶವು ಕನಿಷ್ಠ ಆ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ; ನೂರಾರು ಅಥವಾ ಸಾವಿರಾರು ಊಹೆಗಳನ್ನು (ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳೊಂದಿಗೆ) ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದರೆ, ಅನೇಕ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಗಳಿಗೆ 0.01 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ p-ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಪಿ-ವಕ್ರರೇಖೆಯನ್ನು ಸಮತಟ್ಟಾಗಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಲಿಂಗವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು. ಸೈಮನ್ಸೊನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ನಡೆಸಿದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಅಲ್. ಬ್ರನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಐಯೋನಿಡಿಸ್ (2016) ನಡೆಸಿದ ಅಧ್ಯಯನವು ಇದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಬ್ರನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಐಯೋನಿಡಿಸ್ ಲಿಂಗ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಕೈಬಿಟ್ಟಾಗ, ಇದು ವರದಿಯಾದ ಟಿ-ಮೌಲ್ಯವನ್ನು 9.29 ರಿಂದ 0.88 ಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಿತು, ಇದು ಕಾರಣವಲ್ಲದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಂಶೋಧನೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಟಿ-ಮೌಲ್ಯಗಳು ಪಿ-ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ವಿಲೋಮ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಟಿ-ಮೌಲ್ಯಗಳು (2.8ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು) ಕಡಿಮೆ ಪಿ-ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಲಿಂಗವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಒಬ್ಬರು ಟಿ-ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕೃತಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ಪಿ-ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಹ ಕೃತಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ಪತ್ರಕರ್ತ ಜಾನ್ ಬೊಹಾನ್ನನ್ ಅವರು ನಡೆಸಿದ ಚಾಕೊಲೇಟ್ ತೂಕ ನಷ್ಟದ ಸುಳ್ಳು ಅಧ್ಯಯನ, ಅವರು ಗಿಜ್ಮೋಡೊ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಈ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಪ್ರಯೋಗವಾಗಿ ಮೋಸದಿಂದ ನಡೆಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿದರು. ಈ ಅಧ್ಯಯನವು 2015 ರ ಸುಮಾರಿಗೆ ಅನೇಕ ಮಾಧ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಹರಡಿತು, ಅನೇಕ ಜನರು ಪ್ರತಿದಿನ ಚಾಕೊಲೇಟ್ ಬಾರ್ ತಿನ್ನುವುದರಿಂದ ತೂಕವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ನಂಬಿದ್ದರು, ಅವರ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ. ಈ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಡಯಟ್ ಅಂಡ್ ಹೆಲ್ತ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬೊಹಾನ್ನನ್ ಪ್ರಕಾರ, ಪಿ-ಮೌಲ್ಯವನ್ನು 0.05 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದ್ದಾಗ 18 ವಿಭಿನ್ನ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು. ಪರಿಹಾರಗಳು ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿದ್ದರೂ, ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಹೊರಹೊಮ್ಮುವವರೆಗೆ ಅದೇ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅಥವಾ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ದುರುಪಯೋಗಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಹೂಳೆತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವಾಗ ಊಹೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು. ಸಂಶೋಧಕರು ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ನಂತರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಎ ಮತ್ತು ಬಿ ಎಂಬ ಎರಡು ಉಪಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕೇವಲ ಒಂದು ಉಪಗುಂಪು-ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉಪಗುಂಪು ಎ-ಅನ್ನು ಊಹೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಊಹೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ಊಹೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸದ ಬಿ ಉಪವಿಭಾಗದ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು. ಬಿ ಸಹ ಅಂತಹ ಊಹೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಊಹೆಯು ಮಾನ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ನಂಬುವುದು ಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ. (ಇದು ಸರಳ ರೀತಿಯ ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತರಬೇತಿ-ಪರೀಕ್ಷೆ ಅಥವಾ ಸ್ಪ್ಲಿಟ್-ಹಾಫ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.) ದತ್ತಾಂಶ ಹೂಳೆತ್ತುವಿಕೆಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಅಧ್ಯಯನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಡೆಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಮಹತ್ವದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಗಾಗಿ (ಆಲ್ಫಾ) ಒಬ್ಬರ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಭಾಗಿಸುವುದು; ಇದು ಬಾನ್ಫೆರೋನಿ ತಿದ್ದುಪಡಿಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಬಹಳ ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ. 0. 05ರ ಒಂದು ಕುಟುಂಬವಾರು ಆಲ್ಫಾ, 1,000 ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ 1,000ರಿಂದ ಭಾಗಿಸಿ, 0.00005 ನ ಅತ್ಯಂತ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಪ್ರತಿ-ಕಲ್ಪನೆಯ ಆಲ್ಫಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ವಿಧಾನಗಳು, ಮತ್ತು ಆಧಾರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಹಿಂಜರಿತಗಳಿಗೆ ಏಕಕಾಲಿಕ ವಿಶ್ವಾಸ ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಷೆಫೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಟುಕಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಬೆಂಜಮಿನಿ ಮತ್ತು ಹೋಚ್ಬರ್ಗ್ ಅವರ ಸುಳ್ಳು ಆವಿಷ್ಕಾರ ದರದ ಬಳಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಬಹು ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಜನಪ್ರಿಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿರದಿದ್ದಾಗ, ದೃಢೀಕರಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತೀರ್ಮಾನವು ಮೊದಲನೆಯದಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ವಾಸವು ದತ್ತಾಂಶದ ಜಂಟಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟನೆಯು 20ರಲ್ಲಿ 19 ಬಾರಿ 20 ಪ್ರತಿಶತ ± 2 ಪ್ರತಿಶತದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಯಾರಾದರೂ ಹೇಳಿದರೆ, ಇದರರ್ಥ 20 ಪ್ರತಿಶತದ ಅಂದಾಜನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಳಸುವ ಅದೇ ವಿಧಾನದಿಂದ ಘಟನೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶವು 18 ಪ್ರತಿಶತ ಮತ್ತು 22 ಪ್ರತಿಶತದ ನಡುವೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ 0.95 ಆಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸದೆ, ಕೇವಲ ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಯಾವುದೇ ಹಕ್ಕನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ನಿಯತಕಾಲಿಕಗಳು ಹೆಚ್ಚೆಚ್ಚು ನೋಂದಾಯಿತ ವರದಿ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗುತ್ತಿವೆ, ಇದು ದತ್ತಾಂಶ ಹೂಳೆತ್ತುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಾಂತ-ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಬಹಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದಂತೆ ಮಾಡಿದಂತಹ ಗಂಭೀರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೇಚರ್ ಹ್ಯೂಮನ್ ಬಿಹೇವಿಯರ್ ನೋಂದಾಯಿತ ವರದಿ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು "ಸಂಶೋಧನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ". ಯುರೋಪಿಯನ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಪರ್ಸನಾಲಿಟಿ ಈ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆಃ "ನೋಂದಾಯಿತ ವರದಿಯಲ್ಲಿ, ಲೇಖಕರು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಿನ್ನೆಲೆ, ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು/ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು (ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ) ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಧ್ಯಯನ ಪ್ರಸ್ತಾಪವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಲ್ಲಿಸಿದ ನಂತರ, ಈ ಪ್ರಸ್ತಾಪವನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂಗೀಕರಿಸಿದರೆ, ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಈ ಪೀರ್-ರಿವ್ಯೂಡ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಪ್ರಬಂಧವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ". ಮುಕ್ತ ವಿಜ್ಞಾನ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿರುವಂತೆ, ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಹೂಳೆತ್ತುವಿಕೆ ನಡೆಯುವುದು ಇನ್ನೂ ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ. ಗಾರ್ಡನ್ ಆಫ್ ಫೋರ್ಕಿಂಗ್ ಪಾಥ್ಸ್ ಫಾಲೋಸೈಡ್ ಎಫೆಕ್ಟ್ ಆಫ್ ಹಲವಾರು ರಿಸೆರ್ಚರ್ ಡಿಗ್ರಿ ಆಫ್ ಫ್ರೀಡಂ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದುವಿಕೆ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಡೇಟಾ-ಸ್ನೂಪಿಂಗ್ ಬಯಾಸ್ ಸ್ಪೂರಿಯಸ್ ಕೊರೆಲೇಶನ್ಸ್ ಕುರಿತ ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ, ನಂಬಲಾಗದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಗ್ಯಾಲರಿ ವೀಡಿಯೊ "ನ್ಯೂರೋಸ್ಕೆಪ್ಟಿಕ್" ನಿಂದ ಪಿ-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಡಿಸ್ಕವರ್ ನಿಯತಕಾಲಿಕೆಯ ಬ್ಲಾಗರ್ ಸ್ಟೆಪ್ ಅವೇ ಫ್ರಮ್ ಸ್ಟೆಪ್ವೈಸ್, ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಬಿಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಲೇಖನವು ಹಂತವಾರು ಹಿಂಜರಿತವನ್ನು ಟೀಕಿಸುತ್ತದೆ ಬಯಾಸ್ ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ದುರ್ಬಳಕೆ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ದುರುಪಯೋಗವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಊಹೆಯ ವಿನ್ಯಾಸ ನೈತಿಕವಾಗಿ ವಿವಾದಿತ ಸಂಶೋಧನಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು