Look-elsewhere effect
लुक-एल्सवेयर प्रभाव वैज्ञानिक प्रयोगों के सांख्यिकीय विश्लेषण में एक घटना है जहां एक स्पष्ट रूप से सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अवलोकन वास्तव में खोज किए जाने वाले पैरामीटर स्थान के विशाल आकार के कारण संयोग से उत्पन्न हो सकता है। एक बार जब किसी विश्लेषण में कहीं और देखने की त्रुटि की संभावना को स्वीकार कर लिया जाता है, तो मानक गणितीय तकनीकों के सावधानीपूर्वक अनुप्रयोग द्वारा इसकी भरपाई की जा सकती है। आम तौर पर सांख्यिकी में कई तुलनाओं की समस्या के रूप में जाना जाता है, इस शब्द ने 2011 में लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर में हिग्स बोसॉन की खोज के संदर्भ में कुछ मीडिया का ध्यान आकर्षित किया। उपयोग कई सांख्यिकीय परीक्षण एक पी-मान प्रदान करते हैं, संभावना है कि दिया गया परिणाम संयोग से प्राप्त किया जा सकता है, यह मानते हुए कि कोई परिकल्पना साबित करना चाहता है वास्तव में गलत है। यह पूछने पर कि क्या एक्स वाई को प्रभावित करता है? ", एक्स को अलग करना और यह देखना आम बात है कि इसके परिणामस्वरूप वाई में महत्वपूर्ण भिन्नता है या नहीं। यदि यह पी-मान कुछ पूर्व निर्धारित सांख्यिकीय महत्व सीमा α से कम है, तो परिणाम को "महत्वपूर्ण" माना जाता है। हालाँकि, यदि कोई कई परीक्षण कर रहा है (यदि पहला परीक्षण विफल हो जाता है तो "कहीं और देख रहा है") तो प्रति एन परीक्षण में एक बार 1/एन का पी मान होने की उम्मीद है। उदाहरण के लिए, जब कोई वास्तविक प्रभाव नहीं होता है, तब भी पी <0.05 के साथ एक घटना, औसतन, किए गए प्रत्येक 20 परीक्षणों के लिए एक बार होगी। इसकी भरपाई करने के लिए, आप अपनी सीमा α को परीक्षणों की संख्या n से विभाजित कर सकते हैं, इसलिए p <α/n होने पर परिणाम महत्वपूर्ण होता है। या, समतुल्य रूप से, प्रेक्षित पी मान को परीक्षणों की संख्या से गुणा करें (महत्वपूर्ण जब एन. पी. <α)। यह एक सरलीकृत मामला है; संख्या n वास्तव में परीक्षणों में स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या, या प्रभावी रूप से स्वतंत्र परीक्षणों की संख्या है। यदि वे पूरी तरह से स्वतंत्र नहीं हैं, तो संख्या परीक्षणों की संख्या से कम हो सकती है। लुक-एल्सवेयर प्रभाव "महत्व मुद्रास्फीति" का एक लगातार कारण है जब स्वतंत्र परीक्षणों की संख्या को कम करके आंका जाता है क्योंकि असफल परीक्षण प्रकाशित नहीं किए जाते हैं। एक पेपर विचार की गई वैकल्पिक परिकल्पनाओं का उल्लेख करने में विफल हो सकता है, या कोई परिणाम नहीं देने वाला पेपर बिल्कुल भी प्रकाशित नहीं किया जा सकता है, जिससे सांख्यिकीय आउटलायरों का प्रभुत्व पत्रिकाओं में हो जाता है। उदाहरण 1992 में एक स्वीडिश अध्ययन ने यह निर्धारित करने की कोशिश की कि बिजली की तारें किसी प्रकार के खराब स्वास्थ्य प्रभाव का कारण बनती हैं या नहीं। शोधकर्ताओं ने 25 साल की अवधि में हाई-वोल्टेज बिजली लाइनों के 300 मीटर के भीतर रहने वाले सभी लोगों का सर्वेक्षण किया और 800 से अधिक बीमारियों की दर में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण वृद्धि देखी। अध्ययन में पाया गया कि बिजली की तारों के सबसे करीब रहने वालों में बचपन के ल्यूकेमिया की घटना चार गुना अधिक थी, और इसने स्वीडिश सरकार द्वारा कार्रवाई के लिए कॉल को प्रेरित किया। हालाँकि, निष्कर्ष के साथ समस्या यह थी कि वे कहीं और देखने के प्रभाव की भरपाई करने में विफल रहे; 800 यादृच्छिक नमूनों के किसी भी संग्रह में, यह संभावना है कि कम से कम एक अपेक्षित मूल्य से कम से कम 3 मानक विचलन होगा, अकेले संयोग से। बाद के अध्ययन बिजली की लाइनों और बचपन के ल्यूकेमिया के बीच कोई संबंध दिखाने में विफल रहे, न तो कारण में और न ही सहसंबंध में। बाइबिल संहिता की घटना हिब्रू बाइबिल के पाठ में छिपी भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने वाले शब्दों के असामान्य महत्वपूर्ण समूहों को खोजने का इरादा रखती है, जिसे अस्पष्ट अक्षरों के एक कच्चे अनुक्रम के रूप में लिया जाता है और विभिन्न अनुपातों के विभिन्न ग्रिडों में व्यवस्थित किया जाता है। हालाँकि, जैसा कि स्केप्टिकल इन्क्वायरर में एक लेख में दिखाया गया है, यह पूर्ण पाठ स्ट्रिंग को कुछ से लेकर सैकड़ों हजारों अक्षरों की चौड़ाई में विभाजित करके, बाद की पंक्तियों के लिए चौड़ाई को दोहराते हुए, पैटर्न या समूहों की जांच करने के लिए बड़ी संख्या में ग्रिड उत्पन्न करने के बराबर है। उन कई ग्रिडों में से प्रत्येक को पाठ (या x + 1, x + 2, आदि) में एक मनमाने x अक्षरों के अंतराल, आगे या पीछे, छोड़ कर रुचि के शब्दों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए आगे खोजा जा सकता है। ), मानकीकृत संभावनाओं के एक बड़े क्रॉस उत्पाद में, और रुचि का एक संबंधित संयोग शब्द x + k या y + k अक्षरों के मनमाने स्किप में कोई भी पास का स्ट्रिंग हो सकता है, आगे या पीछे, जैसे कि क्रमादेशात्मक मात्रा बहुत अधिक हो जाती है। इस प्रकार, पुष्टि पूर्वाग्रह जैसे संबंधित प्रश्नों को एक तरफ रखते हुए, भले ही पहले ग्रिड में रुचि या महत्व का कोई समूह नहीं पाया गया हो, अगले पुनरावृत्ति को कंप्यूटर द्वारा तब तक आजमाया जा सकता है जब तक कि "चमत्कारी" या "असंभव" समूहों पर अंत में नहीं पहुंच जाते। यह प्रभावी रूप से एक रूखे पोकर हाथ से निपटने के लिए, जब तक कोई सीधे फ्लश, रॉयल फ्लश, या यहां तक कि ऐसी कई घटनाओं को अनुक्रम में प्राप्त नहीं करता है, और इस तरह के परिणाम को सक्षम करने के लिए डेक को प्रेरित करने के लिए आवश्यक बड़ी मात्रा में ऐसा करना जारी रखने के समान है। स्केप्टिकल इन्क्वायरर लेखक इस प्रकार कथित रूप से ईश्वरीय रूप से प्रेरित हिब्रू संस्करण के स्थान पर अंग्रेजी भाषा के किंग जेम्स बाइबल पाठ पर समान खोज एल्गोरिदम लागू करके समान प्रभाव प्राप्त करने में सक्षम था, और फिर 1987 के संयुक्त राज्य अमेरिका के सर्वोच्च न्यायालय के फैसले एडवर्ड्स बनाम एगुइलार्ड के सांसारिक और मनमाने उदाहरण पाठ के लिए उतना ही प्रभावी था। एक्सकेसीडी कॉमिक "सिग्निफिकेंट" इस समस्या का एक अच्छा काल्पनिक उदाहरण प्रदान करता है। यह भी देखें बोनफेरोनी सुधार डेटा ड्रेजिंग कानून वास्तव में बड़ी संख्या काः एक नमूने के आकार के साथ, कोई भी अपमानजनक चीज होने की संभावना है लिटिलवुड का नियमः कोई भी व्यक्ति लगभग एक प्रति माह की दर से उनके साथ "चमत्कार" होने की उम्मीद कर सकता है टेक्सास शार्पशूटर भ्रांति कई तुलना समस्या संदर्भ बाहरी लिंक XKCD कॉमिक लुक-एल्सवेयर प्रभाव को दर्शाता है कई तुलनाएँ