Standardized mean of a contrast variable
পরিসংখ্যানে, একটি বৈসাদৃশ্য পরিবর্তনশীল (এস. এম. সি. ভি বা এস. এম. সি)-এর প্রমিত গড় হল প্রভাবের আকার নির্ধারণের একটি পরামিতি। এস. এম. সি. ভি-কে একটি বৈসাদৃশ্য চলকের আদর্শ বিচ্যুতি দ্বারা বিভক্ত গড় হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। এস. এম. সি. ভি প্রথমে একমুখী এ. এন. ও. ভি. এ ক্ষেত্রে প্রস্তাব করা হয়েছিল এবং তারপর বহু-ফ্যাক্টর এ. এন. ও. ভি. এ ক্ষেত্রে প্রসারিত করা হয়েছিল। পটভূমি গোষ্ঠী তুলনার শক্তির জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ ব্যাখ্যা, যা একটি বৈপরীত্য দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়, তা গুরুত্বপূর্ণ। যখন একটি তুলনার সঙ্গে শুধুমাত্র দুটি গোষ্ঠী জড়িত থাকে, তখন এস. এম. সি. ভি কঠোরভাবে প্রমিত গড় পার্থক্যের (এস. এস. এম. ডি) সমান। এস. এস. এম. ডি একটি জনপ্রিয় ধরনের প্রভাব-আকার পরিমাপের অন্তর্গত যা "প্রমিত গড় পার্থক্য" নামে পরিচিত যার মধ্যে রয়েছে কোহেন এবং গ্লাস ইন আনোভা, গোষ্ঠী তুলনার শক্তি পরিমাপের জন্য একটি অনুরূপ পরামিতি হল প্রমিত প্রভাবের আকার (এস. ই. এস)। এসইএস-এর একটি সমস্যা হল যে এর মানগুলি বিভিন্ন সহগের সাথে বৈপরীত্যের জন্য অতুলনীয়। এস. এম. সি. ভি-তে এই ধরনের কোনও সমস্যা নেই। ধারণাটি ধরুন র্যান্ডম ভেরিয়েবল দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা টি গ্রুপের র্যান্ডম মানগুলির যথাক্রমে মাধ্যম এবং বৈচিত্র্য রয়েছে। একটি বৈসাদৃশ্য পরিবর্তনশীলকে সংজ্ঞায়িত করা হয় যেখানে 'গুলি হল সহগের একটি সেট যা সুদ এবং সন্তুষ্টির তুলনাকে উপস্থাপন করে। দ্বারা চিহ্নিত বৈসাদৃশ্য চলকের এস. এম. সি. ভি-কে এবং-এর সহপরিবর্তন কোথায় হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। যখন স্বাধীন হয়, গোষ্ঠী তুলনার শক্তির জন্য শ্রেণীবদ্ধকরণের নিয়ম এস. এম. সি. ভি-র জনসংখ্যার মান (দ্বারা চিহ্নিত) একটি বৈপরীত্য পরিবর্তনশীল দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা তুলনার শক্তিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমনটি নিম্নলিখিত সারণিতে দেখানো হয়েছে। এস. এম. সি. ভি এবং সি +-সম্ভাবনার মধ্যে যোগসূত্রের কারণে এই শ্রেণীবিভাগের নিয়মের একটি সম্ভাব্য ভিত্তি রয়েছে। পরিসংখ্যানগত অনুমান এবং অনুমান নীচে উপস্থাপিত এস. এম. সি. ভি-র অনুমান এবং অনুমান এক-গুণক পরীক্ষার জন্য। মাল্টি-ফ্যাক্টর পরীক্ষার জন্য এস. এম. সি. ভি-র অনুমান এবং অনুমান নিয়েও আলোচনা করা হয়েছে। এস. এম. সি. ভি-র অনুমান নির্ভর করে কিভাবে একটি গবেষণায় নমুনা পাওয়া যায় তার উপর। যখন গোষ্ঠীগুলি পরস্পর সম্পর্কিত হয়, তখন সাধারণত গোষ্ঠীগুলির মধ্যে সহপরিবর্তন অনুমান করা কঠিন হয়। এই ক্ষেত্রে, একটি ভাল কৌশল হল মিলে যাওয়া বা জোড়া দেওয়া নমুনা (বা বিষয়) সংগ্রহ করা এবং মিলে যাওয়া নমুনার উপর ভিত্তি করে বৈসাদৃশ্য বিশ্লেষণ পরিচালনা করা। মিলে যাওয়া বৈসাদৃশ্য বিশ্লেষণের একটি সহজ উদাহরণ হল একই রোগীদের মধ্যে ওষুধ গ্রহণের পরে এবং আগে ওষুধের প্রভাবের জোড়া পার্থক্যের বিশ্লেষণ। এর বিপরীতে, আরেকটি কৌশল হল নমুনাগুলির সঙ্গে মিল না করা বা জোড়া না করা এবং অতুলনীয় বা অপ্রচলিত নমুনার উপর ভিত্তি করে বৈসাদৃশ্য বিশ্লেষণ পরিচালনা করা। অতুলনীয় বৈসাদৃশ্য বিশ্লেষণের একটি সহজ উদাহরণ হল কিছু রোগীর দ্বারা গৃহীত একটি নতুন ওষুধ এবং অন্যান্য রোগীদের দ্বারা গৃহীত একটি আদর্শ ওষুধের মধ্যে কার্যকারিতার তুলনা। মিলে যাওয়া বৈসাদৃশ্য বিশ্লেষণে এস. এম. সি. ভি এবং সি +-সম্ভাবনার জন্য অনুমানের পদ্ধতিগুলি অতুলনীয় বৈসাদৃশ্য বিশ্লেষণে ব্যবহৃত পদ্ধতিগুলির থেকে পৃথক হতে পারে। তুলনাহীন নমুনা গ্রুপ থেকে আকারের একটি স্বাধীন নমুনা বিবেচনা করুন। তারা স্বাধীন। ধরা যাক, এবং যখন গোষ্ঠীগুলির অসম বৈচিত্র্য থাকে, তখন এস. এম. সি. ভি ()-এর সর্বাধিক সম্ভাব্যতা অনুমান (এম. এল. ই) এবং পদ্ধতির গতি অনুমান (এম. এম) যথাক্রমে হয় এবং যখন গোষ্ঠীগুলির সমান বৈচিত্র্য থাকে, স্বাভাবিকতার অনুমানের অধীনে, এস. এম. সি. ভি ()-এর অভিন্ন ন্যূনতম বৈচিত্র্য নিরপেক্ষ অনুমান (ইউ. এম. ভি. ইউ. ই) কোথায় হয়। এস. এম. সি. ভি-র আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান নিম্নলিখিত অ-কেন্দ্রীয় টি-ডিস্ট্রিবিউশন ব্যবহার করে তৈরি করা যেতে পারেঃ যেখানে মিলে যাওয়া নমুনাগুলি মিলে যাওয়া বৈসাদৃশ্য বিশ্লেষণে, ধরে নিন যে গোষ্ঠী (গুলি) থেকে স্বাধীন নমুনা রয়েছে, যেখানে। তারপর একটি বৈসাদৃশ্যের পর্যবেক্ষিত মান হল। আসুন এবং যথাক্রমে বিপরীতে পরিবর্তনশীলের নমুনা গড় এবং নমুনা বৈচিত্র্য হতে দিন। স্বাভাবিক অনুমানের অধীনে, এস. এম. সি. ভি-র ইউ. এম. ভি. ইউ. ই অনুমান হল যেখানে নিম্নলিখিত অ-কেন্দ্রীয় টি-ডিস্ট্রিবিউশন ব্যবহার করে এস. এম. সি. ভি-র জন্য একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান তৈরি করা যেতে পারেঃ আরও দেখুন দ্বৈত-ফ্ল্যাশলাইট প্লট রেফারেন্সের প্রভাবের আকারের বিশ্লেষণ