Ai đó có thể giúp tôi hiểu loại vấn đề tôi đang xem xét? Không chắc chắn nếu điều này được phân loại là thử nghiệm giả thuyết

Xin thứ lỗi cho tôi nếu câu hỏi này không rõ ràng. Tôi không chắc chắn nếu tôi đang sử dụng các thuật ngữ đúng.

Tôi đã tiến hành một thí nghiệm trong các môi trường khác nhau nhiều lần. Vì vậy, dữ liệu của tôi trông giống như thế này:

Environment1  1.2  2.1  1.1  1.5  1.6
Environment2  4.2  2.6  3.5  2.5  2.9
Environment3  7.2  4.6  5.3  4.5  1.6
Environment4  0.0  0.0  1.2  15.0 0.0
Environment5  3.2  2.4  7.2  5.5  6.6
Environment6  23.2  32.1  18.1  1.5  19.6

Tôi có thể thấy rõ (hoặc có thể là trực giác của tôi nói) rằng thí nghiệm không được thực hiện đúng trong Môi trường4 (quá thấp và dao động nhiều) và Môi trường5 (quá cao) nhưng không chắc chắn làm thế nào để chứng minh điều này. Tôi có nên dựa vào thử nghiệm giả thuyết với giả thuyết:

Thí nghiệm không được thực hiện đúng trong Môi trường 4 và 6.

và sau đó sử dụng một số thủ tục để chứng minh điều này? Hoặc có một cách tiêu chuẩn để thể hiện điều này? Ai đó có thể vui lòng giúp tôi làm thế nào để tiếp cận loại vấn đề này? Tôi đang sử dụng R.

— Huyền thoại
nguồn

Câu hỏi hay, đây là một ví dụ điển hình để đưa ra các quy trình khác nhau, vì về cơ bản chúng ta biết mà không có bất kỳ phép toán hay hình thức nào, Môi trường 4 và 6 khác với phần còn lại (và Môi trường 1 khác một chút so với 2, 3 và 5). Do đó, bất kỳ quy trình tốt nào cũng có thể tạo ra kết quả rõ ràng, chỉ có sự khác biệt đến từ việc định lượng mức độ khác nhau theo nghĩa toán học. Câu hỏi rõ ràng là "có cách nào khác mà thí nghiệm có thể thực sự tạo ra những kết quả này, bên cạnh một lỗi không?"

— xác suất

@probabilityislogic: Cảm ơn bạn. Những gì bạn nói là hữu ích: nếu tôi bằng cách nào đó có thể định lượng được hiệu quả của thử nghiệm trong từng môi trường, thì có thể tôi có thể nói điều gì đó nhưng tôi vẫn không chắc phải nói gì hoặc nói như thế nào. À .. (... cảm thấy ngu ngốc khi gõ các câu đố) :) Về câu hỏi của bạn: thí nghiệm được kiểm soát hoàn toàn theo nghĩa đó, nó đã được đảm bảo rằng môi trường không thay đổi. Tuy nhiên, thủ tục có thể đã đi sai. Có thể quy trình không được thực hiện đúng theo hướng dẫn (có lẽ?)

— Truyền thuyết

Tôi đang nói nhiều hơn về câu "là một đại lượng có ý nghĩa vật lý? Điều gì sẽ xảy ra trong thế giới thực nếu điều này là chính xác." Cũng có thể hữu ích khi nói chuyện với người thực sự đã làm thí nghiệm 4 hoặc 6 (tốt nhất là người đã ghi lại dữ liệu).

32.1

$32.1$

— xác suất

@probabilityislogic: Tôi thấy. Tôi nhận được quan điểm của bạn. Dữ liệu là câu hỏi là một biến thời gian đáp ứng. Tôi cho rằng câu hỏi của bạn sẽ là giá trị thực sự có ý nghĩa trong một thế giới vật chất nhưng nó quá đủ bất thường để được gọi là một trường hợp hiếm. Người mà tôi nói chuyện đã nói anh ta không làm gì khác. Trên thực tế, dữ liệu mà tôi đặt ở đây chỉ là một mẫu từ toàn bộ dữ liệu và có một số trường hợp như thế này lan truyền ở đây và đó.

— Truyền thuyết

do đó, có vẻ như kết quả rất có thể là một lỗi, nhưng những khám phá thú vị có thể được thực hiện nếu bạn "đào sâu" hơn để nói. Có thể có thể là một phát hiện mới của một số loại! nhưng đừng quá phấn khích, có lẽ không có gì, nhưng có thể đáng để giải trí khả năng đó và xem nó dẫn bạn đến đâu.

— xác suất

Bạn có thể làm một bài kiểm tra sinh viên để xem giá trị trung bình có khác nhau giữa nhóm 4,6 và phần còn lại không. Ngay cả khi kích thước mẫu của bạn nhỏ, bạn sẽ kết luận một sự khác biệt. Lưu ý rằng nó sẽ cho bạn biết rằng nhóm 4.6 khác biệt đáng kể so với nhóm còn lại nhưng nó sẽ không cho bạn biết rằng "Thử nghiệm không được thực hiện đúng trong Môi trường 4 và 6" mà không thể trả lời mà không có kiến thức về "đúng" nghĩa là gì trong các quan sát.

— cướp girard
nguồn

girad: Thật ra, câu hỏi này được đưa ra từ một người nào đó trong nhóm thử nghiệm. Đúng có nghĩa là họ đã được cung cấp một bộ hướng dẫn để thực hiện để có được giá trị cuối cùng. Thử nghiệm sẽ hoàn thành ngay cả khi một trong các hướng dẫn bị bỏ qua nhưng sẽ dẫn đến quan sát không chính xác. Tôi sẽ kiểm tra student testmà bạn đề cập. Nhưng nếu thử nghiệm dựa vào giá trị trung bình, không có nghĩa là được coi là một biện pháp xấu do độ nhạy của nó đối với thay đổi trong các giá trị dữ liệu? Cảm ơn bạn đã dành thời gian.

— Truyền thuyết

@Legend Một thử nghiệm về sự khác biệt của các phương tiện có thể không phù hợp, nhưng đó không phải là lỗi của @robin, như đã chỉ ra trong nửa sau của phản hồi của anh ấy, đó là apt: thử nghiệm được sử dụng được xác định bởi đặc tính nào của một bộ kết quả báo hiệu một thí nghiệm "không đúng". Bạn có thể tiến hành kiểm tra F cho sự khác biệt về độ lệch chuẩn; bạn có thể tiến hành nhiều bài kiểm tra ngoại lệ; bạn có thể tiến hành kiểm tra Kruskal-Wallis; vv, tùy thuộc vào loại khác biệt mà bạn đang tìm kiếm.

— whuber

@Legend Ngoài ra còn có một khó khăn khác bị che mờ bởi câu hỏi của bạn bởi vì ở đây bạn đoán rằng 4,6 là các mẫu khác nhau. Nhưng nếu bạn không biết trước ... bạn sẽ phải kiểm tra tất cả cấu hình và có thể đưa ra một tiêu chí nhiều giả thuyết. Trong trường hợp này, điều này có vẻ như phát hiện ngoại lệ và nhiều câu hỏi đã được xử lý ở đây.

— cướp girard

@whuber: Tôi không có ý định xem đó là lỗi của ai cả. Tôi là một người mới ở đây vì vậy tôi xin lỗi nếu nghe có vẻ như vậy. @robin girard: Đó là một mất rất thú vị. Cảm ơn. Tôi chỉ nghĩ về việc phát hiện ngoại lệ. Bạn có thể chỉ cho tôi một số tài liệu liên quan cho trường hợp cụ thể này không? Tất cả những gì tôi đã sử dụng trước đây là những thứ đơn giản như k-mean, v.v.

— Truyền thuyết