Frequency format hypothesis
அதிர்வெண் வடிவமைப்பு கருதுகோள் என்பது ஒரு எண் அல்லது நிகழ்தகவு வடிவமைப்பைக் காட்டிலும் அதிர்வெண் வடிவங்களில் வழங்கப்படும்போது மூளை தகவல்களை நன்கு புரிந்துகொண்டு செயலாக்குகிறது. எனவே கருதுகோளின்படி, தகவல்களை 20 சதவீதத்திற்கு பதிலாக 5 பேரில் 1 ஆக வழங்குவது சிறந்த புரிதலுக்கு வழிவகுக்கிறது. 1976 மற்றும் 1997 க்கு இடையில் சேகரிக்கப்பட்ட தரவுகளைத் தொகுத்து ஒப்பிட்டுப் பார்த்த பிறகு, ஜெர்மன் விஞ்ஞானி கெர்ட் கிகெரென்சர் இந்த யோசனையை முன்வைத்தார். ஒருவரின் அனுபவத்தைப் பற்றிய சில தகவல்கள் பெரும்பாலும் மறைமுகமான குறியீட்டு செயல்முறையைப் பயன்படுத்தி நினைவகத்தில் சேமிக்கப்படுகின்றன. வகுப்பில் கடைசியாக நீங்கள் எங்கே அமர்ந்திருந்தீர்கள்? வணக்கம் அல்லது கவர்ச்சி என்ற வார்த்தையை நீங்கள் அதிகம் சொல்கிறீர்களா? இதுபோன்ற கேள்விகளைப் பற்றி தீவிரமாக சிந்திக்காமல் அல்லது அந்த தகவலை முதலில் எப்படிப் பெற்றார்கள் என்று தெரியாமல் பதிலளிப்பதில் மக்கள் மிகவும் நல்லவர்கள். இது ஹாஷர் மற்றும் ஜாக்ஸின் அதிர்வெண் குறித்த 1979 ஆய்வுக்கு வழிவகுத்த அவதானிப்பாகும். தங்கள் ஆராய்ச்சி பணியின் மூலம், ஹாஷர் மற்றும் ஜாக்ஸ் அதிர்வெண் பற்றிய தகவல்கள் நபரின் நோக்கம் இல்லாமல் சேமிக்கப்படுகின்றன என்பதைக் கண்டறிந்தனர். மேலும், பயிற்சி மற்றும் பின்னூட்டம் அதிர்வெண்ணை குறியாக்கம் செய்யும் திறனை அதிகரிக்காது. வயது, திறன் அல்லது உந்துதல் ஆகியவற்றைப் பொருட்படுத்தாமல், அதிர்வெண் தகவல்கள் தொடர்ந்து நினைவகத்தில் பதிவு செய்யப்படுவதும் கண்டறியப்பட்டது. அதிர்வெண்ணை குறியாக்கம் செய்யும் திறனும் முதுமை, மனச்சோர்வு அல்லது பல பணி தேவைகளுடன் குறையாது. அதிர்வெண் குறியாக்கத்தின் இந்த பண்பு தானியங்கி குறியாக்கம் என்று அவர்கள் அழைத்தனர். குழந்தை ஆய்வு இந்த கருதுகோளுக்கு மற்றொரு முக்கியமான ஆதாரம் குழந்தைகளின் ஆய்வு மூலம் வந்தது. ஒரு ஆய்வில், புதிதாகப் பிறந்த 40 குழந்தைகள் 2 புள்ளிகள் மற்றும் 3 புள்ளிகள் மற்றும் 4 புள்ளிகள் மற்றும் 6 புள்ளிகளுக்கு இடையில் பாகுபாடு காட்டும் திறனுக்காக சோதிக்கப்பட்டனர். குழந்தைகள் 2 மற்றும் 3 புள்ளிகளுக்கு இடையில் பாகுபாடு காட்ட முடிந்தாலும், அவர்களால் 4 மற்றும் 6 புள்ளிகளுக்கு இடையில் வேறுபடுத்திப் பார்க்க முடியவில்லை. பரிசோதிக்கப்பட்ட புதிதாகப் பிறந்த குழந்தைகள் 21 மணி நேரம் முதல் 144 மணி நேரம் வரை மட்டுமே இருந்தனர். இதேபோல் மற்றொரு ஆய்வில், குழந்தைகளால் எண் தொடர்புகளை அடையாளம் காண முடியுமா என்பதை சோதிக்க, ஸ்டார்கி மற்றும் பலர். 6 முதல் 8 மாதக் குழந்தைகளுக்கு இரண்டு பொருட்களின் காட்சி அல்லது மூன்று பொருட்களின் காட்சி ஆகியவற்றைக் காட்டும் தொடர்ச்சியான சோதனைகளை வடிவமைத்தார். காட்சிப் பலகைகள் இன்னும் தென்படுகையில், குழந்தைகள் இரண்டு அல்லது மூன்று டிரம்பீட்டுகளைக் கேட்டனர். பார்க்கும் நேரத்தின் அளவீட்டில், குழந்தைகள் ஒலிகளின் எண்ணிக்கையுடன் பொருந்தக்கூடிய டிஸ்ப்ளேவை நோக்கி கணிசமாக நீண்ட நேரம் பார்த்தது தெரியவந்தது. பின்னர், டெக்சாஸ் பல்கலைக்கழகத்தைச் சேர்ந்த பார்பரா ஏ. ஸ்பெல்மென், காரணம் மற்றும் விளைவுகளை தீர்மானிப்பதில் மனிதர்களின் செயல்திறனை பி = பி (E|C)-பி (ஈ | ~ சி) என வரையறுக்கப்பட்ட தற்செயல் விதி Δபி என விவரிக்கிறார், இதில் பி (E|C) என்பது முன்மொழியப்பட்ட காரணத்தின் இருப்பைக் கொடுக்கும் விளைவின் நிகழ்தகவு மற்றும் பி (ஈ | ~ சி) என்பது முன்மொழியப்பட்ட காரணம் இல்லாததால் ஏற்படும் விளைவின் நிகழ்தகவு ஆகும். ஒரு உரத்தின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்ய விரும்புகிறோம் என்று வைத்துக்கொள்வோம். உரம் பயன்படுத்தப்பட்டபோது 20க்கு 15 முறை தாவரங்கள் பூத்திருந்தால், உரம் இல்லாத நிலையில் 20க்கு 5 தாவரங்கள் மட்டுமே பூத்திருந்தால். இந்த வழக்கில் P (E|C) = 1 5/20 = 0.75 P (E | ~ C) = 5/20 = 0.25 αP = P (E|C)-P (E | ~ C) αP = 0.75-0.25 = 0.50 இதன் விளைவாக αP மதிப்பு எப்போதும்-1 மற்றும் 1 க்கு இடையில் பிணைக்கப்பட்டுள்ளது. ஒரு நிகழ்வின் மற்றொரு காரணத்தை கணிப்பதில் மனிதர்கள் என்ன செய்கிறார்கள் என்பதற்கு தற்செயல் விதி ஒரு நல்ல மாதிரியாக இருந்தாலும், பல காரணங்களைக் கொண்ட நிகழ்வுகளின் விளைவுகளைக் கணிக்கும்போது, க்யூ-இன்டராக்ஷன்-எஃபெக்ட் எனப்படும் தற்செயல் விதியிலிருந்து ஒரு பெரிய விலகல் உள்ளது. க்யூ-இன்டராக்ஷன்-எஃபெக்ட் 1993 ஆம் ஆண்டில் பேக்கர் மெர்சரும் அவரது குழுவும் இந்த விளைவை நிரூபிக்க வீடியோ கேம்களைப் பயன்படுத்தினர். ஒவ்வொரு சோதனை பாடத்திற்கும் ஒரு சுரங்க வயலின் குறுக்கே ஒரு தொட்டி பயணிக்க உதவும் பணி வழங்கப்படுகிறது, இது ஒரு பொத்தானைப் பயன்படுத்தி சில நேரங்களில் உருமறைப்பதில் சரியாக வேலை செய்கிறது மற்றும் சில நேரங்களில் செய்யவில்லை. இரண்டாவது காரணம் ஒரு ஸ்பாடர் விமானம், ஒரு நண்பர் அல்லது ஒரு எதிரி சில நேரங்களில் தொட்டி மீது பறக்க வேண்டும். 40 சோதனைகளுக்குப் பிறகு, மைன்ஃபீல்ட் வழியாக தொட்டிக்கு உதவுவதில் உருமறைப்பு மற்றும் விமானத்தின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்யுமாறு சோதனை பாடங்கள் கேட்கப்பட்டன. அதற்கு-100 முதல் 100 வரையிலான எண்ணைக் கொடுமாறு அவர்களிடம் கேட்கப்பட்டது. கணித ரீதியாக, விமானத்திற்கு இரண்டு தற்செயல் மதிப்புகள் உள்ளனஃ விமானம் தொட்டியின் வெற்றிக்கு பொருத்தமற்றது, பின்னர் δP = 0 (. 5/0 நிபந்தனை) மற்றும் விமானம் விமானத்தின் வெற்றிக்கு பொருத்தமானது, δP = 1 (. 5/1 நிபந்தனை). இரண்டு நிலைகளிலும் உருமறைப்புக்கான αP 0.5 ஆக இருந்தாலும், சோதனை பாடங்கள் உருமறைப்பின் αP ஐ. 5/1 நிலையை விட. 5/0 நிலையில் மிக அதிகமாக மதிப்பீடு செய்தன. முடிவுகள் கீழே உள்ள அட்டவணையில் காட்டப்பட்டுள்ளன. ஒவ்வொரு சந்தர்ப்பத்திலும், இரண்டு நிகழ்வுகள் ஒன்றாக நிகழும்போது சோதனை பாடங்கள் மிகவும் நன்றாக கவனிக்கப்படுகின்றன. உருமறைப்பு வெற்றிக்கு விமானம் பொருத்தமானதாக இருக்கும்போது, அவை உருமறைப்பு வெற்றியை அதிகமாகக் குறிக்கின்றன, மேலும் விமானம் உருமறைப்பின் வெற்றியை பாதிக்காதபோது, அவை உருமறைப்பின் வெற்றி மதிப்பை குறைவாகக் குறிக்கின்றன. கிகெரென்சர் பங்களிப்புகள் சாதாரண மற்றும் சில நேரங்களில் திறமையான மக்கள் அடிப்படை நிகழ்தகவு தவறுகளை உருவாக்குகிறார்கள் என்பதைக் காட்டும் பல சோதனைகள் செய்யப்பட்டுள்ளன, குறிப்பாக பேய்சியன் அனுமான வினாடி வினைகளின் விஷயத்தில். மனித பரிணாம வளர்ச்சியின் போது கணித திறன்களை நாம் பெற்ற விதத்துடன் கவனிக்கப்பட்ட பிழைகள் ஒத்துப்போகின்றன என்று கிகெரென்சர் கூறுகிறார். இந்த வினாடி வினாக்களில் உள்ள சிக்கல் தகவல் வழங்கப்படும் விதம் என்று கிகெரென்சர் வாதிடுகிறார். இந்த வினாடி வினாவின் போது தகவல்கள் சதவீதங்களில் வழங்கப்படுகின்றன. தகவல்களை அதிர்வெண் வடிவத்தில் வழங்குவது இந்த புதிர்களைத் துல்லியமாகத் தீர்க்க உதவும் என்று கிகெரென்சர் வாதிடுகிறார். நிகழ்தகவுத் தகவலை விட அதிர்வெண் தகவலை நன்கு புரிந்துகொள்ள பரிணாம மூளை உடலியல் ரீதியாக உருவானது என்று அவர் வாதிடுகிறார். எனவே பேய்சியன் வினாடி வினாக்கள் அதிர்வெண் வடிவத்தில் கேட்கப்பட்டால், சோதனை பாடங்கள் அதில் சிறப்பாக இருக்கும். கிகெரென்சர் இந்த யோசனையை அதிர்வெண் வடிவமைப்பு கருதுகோள் என்று தனது வெளியிடப்பட்ட கட்டுரையில் "நல்ல தீர்ப்பின் உளவியல்ஃ அதிர்வெண் வடிவங்கள் மற்றும் எளிய வழிமுறைகள்" என்ற தலைப்பில் அழைக்கிறார். ஆதரவு வாதங்கள் பரிணாமக் கண்ணோட்டத்தில் கிகெரென்சர் ஒரு பரிணாமக் கண்ணோட்டத்தில், நிகழ்தகவு வடிவத்தில் தகவல்களை வெளிப்படுத்துவதை ஒப்பிடும்போது ஒரு அதிர்வெண் முறை எளிதானது மற்றும் மிகவும் தொடர்புபடுத்தக்கூடியது என்று வாதிட்டார். நிகழ்தகவு மற்றும் சதவீதங்கள் அதிர்வெண்ணுக்கு மாறாக சமீபத்திய வடிவங்கள் என்று அவர் வாதிடுகிறார். சதவீதங்களின் பிரதிநிதித்துவ வடிவத்தின் முதல் அறியப்பட்ட இருப்பு பதினேழாம் நூற்றாண்டில் உள்ளது. அதிர்வெண் பிரதிநிதித்துவத்தின் விஷயத்தில் கூடுதல் தகவல்கள் கொடுக்கப்பட்டுள்ளன என்றும் அவர் வாதிடுகிறார். எடுத்துக்காட்டாக, தரவை 100 க்கு 50 என்று தெரிவிப்பது, அதிர்வெண் படிவத்தைப் பயன்படுத்துவது, 50 சதவீதம் என்று சொல்வதற்கு மாறாக, நிகழ்தகவு வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்துவது, மாதிரியின் அளவைப் பற்றிய கூடுதல் தகவல்களை பயனர்களுக்கு வழங்குகிறது. இது தரவுகளையும் முடிவுகளையும் மிகவும் நம்பகமானதாகவும் கவர்ச்சிகரமானதாகவும் மாற்றும். விரிவான குறியீட்டு முறை மக்கள் ஏன் என்கவுன்டர் அதிர்வெண்ணைத் தேர்வு செய்கிறார்கள் என்பதற்கான விளக்கம் என்னவென்றால், அதிர்வெண்களைப் பொறுத்தவரை, பாடங்களுக்கு தெளிவான விளக்கங்கள் வழங்கப்படுகின்றன, அதே நேரத்தில் நிகழ்தகவுகளுடன் ஒரு உலர்ந்த எண் மட்டுமே பாடத்திற்கு வழங்கப்படுகிறது. எனவே, அதிர்வெண் விஷயத்தில், பாடங்களுக்கு அதிக நினைவுகூரல் குறிப்புகள் வழங்கப்படுகின்றன. இதன் பொருள் நிகழ்தகவு எண்களை விட அதிர்வெண் சந்திப்புகள் மூளையால் அடிக்கடி நினைவுகூரப்படுகின்றன என்பதாகும். எனவே மக்கள் பொதுவாக உள்ளுணர்வாக நிகழ்தகவு அடிப்படையிலான தேர்வுகளை விட அதிர்வெண் எதிர்கொள்ளும் தேர்வுகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு இது ஒரு காரணமாக இருக்கலாம். தொடர்ச்சியான உள்ளீடு எழுத்தாளர்களால் வழங்கப்பட்ட மற்றொரு விளக்கம் என்னவென்றால், அதிர்வெண் விஷயத்தில், மக்கள் பெரும்பாலும் அவற்றை பல முறை சந்தித்து ஒரு தொடர்ச்சியான உள்ளீட்டைக் கொண்டுள்ளனர், இது ஒரு நிகழ்தகவு மதிப்புடன் ஒப்பிடும்போது, இது ஒரு நேரத்தில் வழங்கப்படுகிறது. ஜான் மெடினாவின் மூளை விதிகளிலிருந்து, தொடர்ச்சியான உள்ளீடு ஒரு முறை உள்ளீட்டை விட வலுவான நினைவகத்திற்கு வழிவகுக்கும். மனிதர்கள் நிகழ்தகவை விட அதிர்வெண் சந்திப்புகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு இது ஒரு முக்கிய காரணமாக இருக்கலாம். எளிதான சேமிப்பு அதிர்வெண் வடிவமைப்பு கருதுகோளை நியாயப்படுத்துவதில் வழங்கப்பட்ட மற்றொரு காரணம் என்னவென்றால், அதிர்வெண்களைப் பயன்படுத்துவது நிகழ்வுகளின் தரவுத்தளத்தைக் கண்காணிக்கவும் புதுப்பிக்கவும் எளிதாக்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நிகழ்வு 6 இல் 3 முறை நடந்தால், நிகழ்தகவு வடிவம் இதை 50 சதவீதமாக சேமிக்கும், அதே நேரத்தில் அதிர்வெண் வடிவத்தில் இது 6 இல் 3 ஆக சேமிக்கப்படும். இப்போது இந்த முறை நிகழ்வு நடக்காது என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். அதிர்வெண் வடிவமைப்பை 7 இல் 3 ஆக புதுப்பிக்கலாம். இருப்பினும், நிகழ்தகவு வடிவத்தைப் புதுப்பிப்பது மிகவும் கடினம். தகவல்களை வகைப்படுத்துவது அதிர்வெண் பிரதிநிதித்துவம் வகுப்புகள் மற்றும் புள்ளிவிவர தகவல்களைக் கண்காணிக்க உதவியாக இருக்கும். 1000 பேரில் 500 பேர் நுரையீரல் புற்றுநோயால் இறக்கும் ஒரு காட்சியை கற்பனை செய்து பாருங்கள். இருப்பினும், அந்த 1000 பேரில் 40 பேர் புகைப்பிடிப்பவர்கள் மற்றும் 40 பேரில் 20 பேருக்கு நுரையீரல் புற்றுநோய் ஏற்படக்கூடிய மரபணு நிலை இருந்தது. இத்தகைய வகுப்பு பிரிவு மற்றும் தகவல் சேமிப்பு அதிர்வெண் வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்தி மட்டுமே செய்ய முடியும், ஏனெனில் நுரையீரல் புற்றுநோய் இருப்பதற்கான 0.5% நிகழ்தகவு எந்த தகவலையும் வழங்காது அல்லது அத்தகைய தகவல்களைக் கணக்கிட அனுமதிப்பதில்லை. வாதங்களை மறுப்பது நெஸ்டட்-செட்ஸ் கருதுகோள் அதிர்வெண்-வடிவ ஆய்வுகள் ஒரு குழப்பத்தைப் பகிர்ந்து கொள்ள முனைகின்றன-அதாவது அதிர்வெண் தகவல்களை வழங்கும்போது, ஆராய்ச்சியாளர்கள் தாங்கள் குறிப்பிடும் குறிப்பு வகுப்பையும் தெளிவுபடுத்துகிறார்கள். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரே சிக்கலை உருவாக்க இந்த மூன்று வெவ்வேறு வழிகளைக் கவனியுங்கள்ஃ நிகழ்தகவு வடிவமைப்பு "கொடுக்கப்பட்ட அமெரிக்கருக்கு 1/1000 வாய்ப்பு உள்ள ஒரு நோயைக் கண்டறிய ஒரு சோதனையைக் கவனியுங்கள். நோய் இல்லாத ஒரு நபருக்கு 50/1000 நேர்மறை சோதனைக்கான வாய்ப்பு உள்ளது. இந்த நோயைக் கொண்ட ஒரு நபர் நிச்சயமாக நேர்மறையை சோதிப்பார். ஒரு நபரின் அறிகுறிகள் அல்லது அறிகுறிகளைப் பற்றி நீங்கள் எதுவும் இல்லை என்று கருதி, ஒரு நேர்மறையான முடிவைக் கொண்ட ஒரு நபருக்கு உண்மையில் நோய் இருப்பதற்கான வாய்ப்பு என்ன? _% "அதிர்வெண் வடிவம்" ஒவ்வொரு 1000 அமெரிக்கர்களில் ஒருவருக்கு எக்ஸ் நோய் உள்ளது. ஒரு நபருக்கு எக்ஸ் நோய் எப்போது உள்ளது என்பதைக் கண்டறிய ஒரு சோதனை உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. நோய் உள்ள ஒரு நபருக்கு சோதனை வழங்கப்படும் ஒவ்வொரு முறையும், சோதனை நேர்மறையாக வெளிவருகிறது. ஆனால் சில நேரங்களில் சோதனை முற்றிலும் ஆரோக்கியமாக இருக்கும் ஒரு நபருக்கு கொடுக்கப்படும் போது நேர்மறையாக வெளிவருகிறது. குறிப்பாக, முழுமையாக ஆரோக்கியமாக இருக்கும் ஒவ்வொரு 1000 பேரில், அவர்களில் 50 பேர் நோய்க்கு சாதகமாக சோதனை செய்கிறார்கள். 1000 அமெரிக்கர்களின் சீரற்ற மாதிரியை நாங்கள் சேகரித்தோம் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். அவர்கள் லாட்டரி மூலம் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டனர். லாட்டரியை நடத்தியவர்களுக்கு இந்த நபர்களில் யாருடைய உடல்நிலை பற்றியும் எந்த தகவலும் இல்லை. மேலே உள்ள தகவல்களைப் பொறுத்தவரை, சராசரியாக, நோய்க்கு சாதகமாக சோதிக்கும் எத்தனை பேருக்கு உண்மையில் நோய் உள்ளது? வெளியே செல்லுங்கள் ". நிகழ்தகவு வடிவமைப்பு சிக்கலின் செட்-சப் செட் கட்டமைப்பை முன்னிலைப்படுத்துகிறது "அமெரிக்கர்களிடையே எக்ஸ் நோய் பரவுவது 1/1000 ஆகும். ஒரு நபருக்கு எக்ஸ் நோய் எப்போது உள்ளது என்பதைக் கண்டறிய ஒரு சோதனை உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. நோய் உள்ள ஒரு நபருக்கு சோதனை வழங்கப்படும் ஒவ்வொரு முறையும், சோதனை நேர்மறையாக வெளிவருகிறது. ஆனால் சில நேரங்களில் சோதனை முற்றிலும் ஆரோக்கியமாக இருக்கும் ஒரு நபருக்கு கொடுக்கப்படும் போது நேர்மறையாக வெளிவருகிறது. குறிப்பாக, முற்றிலும் ஆரோக்கியமாக இருக்கும் ஒருவர் நோய்க்கு சாதகமாக சோதிக்கப்படுவதற்கான வாய்ப்பு 50/1000 ஆகும். அமெரிக்கர்களின் சீரற்ற மாதிரிக்கு நாங்கள் சோதனையை வழங்கியுள்ளோம் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். அவர்கள் லாட்டரி மூலம் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டனர். லாட்டரியை நடத்தியவர்களுக்கு இந்த நபர்களில் யாருடைய உடல்நிலை பற்றியும் எந்த தகவலும் இல்லை. நேர்மறையான முடிவைக் கொண்ட ஒரு நபருக்கு உண்மையில் நோய் இருப்பதற்கான வாய்ப்பு என்ன? _% "மூன்று பிரச்சினைகளும் நோயைக் கொண்ட 1/1000 அமெரிக்கர்களின் தொகுப்பை தெளிவுபடுத்துகின்றன, மேலும் சோதனை சரியான உணர்திறனைக் கொண்டுள்ளது (100% நோயால் பாதிக்கப்பட்டவர்களுக்கு ஒரு நேர்மறையான சோதனை கிடைக்கும்) மற்றும் 50/1000 ஆரோக்கியமான மக்கள் ஒரு நேர்மறையான சோதனையைப் பெறுவார்கள் (எ. கா., தவறான நேர்மறைகள்). இருப்பினும், பிந்தைய இரண்டு வடிவங்களும் கூடுதலாக மக்கள்தொகைக்குள் தனித்தனி வகுப்புகளை எடுத்துக்காட்டுகின்றன (எ. கா., நேர்மறை சோதனை (நோயுடன்/நோய் இல்லாமல்), எதிர்மறை சோதனை (நோய் இல்லாமல்)), எனவே மக்கள் சரியான வகுப்பை (நேர்மறை சோதனை உள்ளவர்கள்) நியாயப்படுத்துவதை எளிதாக்குகிறது (இதனால் சரியான பதிலுக்கு நெருக்கமான ஒன்றை உருவாக்குகிறது-1/51 ~ 2 சதவீதம்.) செட்-சப் செட் கட்டமைப்புகளை முன்னிலைப்படுத்தும் அதிர்வெண் மற்றும் நிகழ்தகவு வடிவம் இரண்டும் சரியான பதில்களின் ஒத்த விகிதங்களுக்கு வழிவகுக்கின்றன, அதேசமயம் நிகழ்தகவு வடிவம் மட்டுமே குறைவான சரியான பதில்களுக்கு வழிவகுக்கிறது (இந்த விஷயத்தில் மக்கள் தவறான வகுப்பை நம்பியிருக்கக்கூடும் என்பதால்). சிக்கலில் உள்ள செட்-துணைக்குழு உறவுகளை (நிலையான நிகழ்தகவு வடிவமைப்பைப் போலவே) மறைப்பதன் மூலம் அதிர்வெண் வடிவத்தில் செயல்திறனைக் குறைக்க முடியும் என்றும் ஆராய்ச்சி காட்டுகிறது, இதனால் இது உண்மையில் அதிர்வெண் வடிவம் அல்ல, மாறாக, தீர்ப்புகளை மேம்படுத்தும் செட்-துணைக்குழு கட்டமைப்பின் சிறப்பம்சமாகும். தரவுகளின் அதிர்வெண் வடிவமைப்பு பிரதிநிதித்துவத்தை விட நிகழ்தகவு வடிவங்கள் மிகவும் எளிதான ஒப்பீட்டை அனுமதிக்கின்றன என்று அதிர்வெண் வடிவமைப்பு கருதுகோளின் விமர்சகர்கள் வாதிடுகின்றனர். சில சந்தர்ப்பங்களில், அதிர்வெண் வடிவங்களைப் பயன்படுத்துவது உண்மையில் எளிதாக ஒப்பிட அனுமதிக்கிறது. அணி ஏ தனது 29 ஆட்டங்களில் 19 போட்டிகளில் வெற்றி பெற்றாலும், மற்றொரு அணி பி அதன் 29 ஆட்டங்களில் 10 போட்டிகளில் வெற்றி பெற்றால், அணி ஏ அணியை விட அணி ஏ மிகவும் சிறந்தது என்பதை ஒருவர் தெளிவாகக் காணலாம். இருப்பினும், அதிர்வெண் வடிவத்தில் ஒப்பீடு எப்போதும் இந்த தெளிவான மற்றும் எளிதானது அல்ல. அணி ஏ தனது 29 ஆட்டங்களில் 19 போட்டிகளில் வெற்றி பெற்றால், இந்த அணியை அதன் 11 ஆட்டங்களில் 6 போட்டிகளில் வென்ற அணி பி உடன் ஒப்பிடுவது அதிர்வெண் வடிவத்தில் மிகவும் கடினமாகிறது. ஆனால், நிகழ்தகவு வடிவத்தில், 65.6% (19/29) 54.5% ஐ விட அதிகமாக இருப்பதால், இரண்டையும் மிக எளிதாக ஒப்பிடலாம். ஒவ்வொரு முறையும் ஒருவர் புதிய தரவைப் பெறும்போது தரவைப் புதுப்பிப்பதை எளிதாக்க அதிர்வெண் பிரதிநிதித்துவம் உதவுகிறது என்று மெமரி சுமை டூபி மற்றும் காஸ்மைட்ஸ் வாதிட்டனர். இருப்பினும் இது இரண்டு எண்களையும் புதுப்பிப்பதை உள்ளடக்கியது. அணிகளின் உதாரணத்தை மீண்டும் குறிப்பிடுகையில், அணி ஏ தனது 31 வது ஆட்டத்தை வென்றால், வென்ற விளையாட்டுகளின் எண்ணிக்கை (20-> 21) மற்றும் விளையாடிய விளையாட்டுகளின் எண்ணிக்கை (30-> 31) ஆகிய இரண்டும் புதுப்பிக்கப்பட வேண்டும் என்பதைக் கவனியுங்கள். நிகழ்தகவு விஷயத்தில் புதுப்பிக்கப்பட வேண்டிய ஒரே எண் ஒற்றை சதவீத எண் ஆகும். மேலும், இந்த எண்ணை ஒவ்வொரு விளையாட்டையும் புதுப்பிப்பதற்குப் பதிலாக 10 விளையாட்டுகளின் போக்கில் புதுப்பிக்க முடியும், இது அதிர்வெண் வடிவத்தில் செய்ய முடியாது. குறிப்புகள் கருதுகோள்கள் அறிவாற்றல் நரம்பியல்