पूर्व उद्ग्रहण और संवेदनशीलता विश्लेषण

पूर्व उद्ग्रहण विशेषज्ञ ज्ञान को प्रायिकता वितरण में बदलता है, और संवेदनशीलता विश्लेषण यह जाँचता है कि निष्कर्ष उन पूर्व विकल्पों पर कितना निर्भर करते हैं।

Definition

पूर्व उद्ग्रहण संरचित निर्णयों जैसे कि क्वांटाइल या प्रायिकताओं का उपयोग करके एक विशेषज्ञ के विश्वासों से एक पूर्व वितरण के निर्माण की प्रक्रिया है; संवेदनशीलता (मजबूत बायेसियन) विश्लेषण यह निर्धारित करता है कि जब पूर्व को एक प्रशंसनीय वर्ग के भीतर भिन्न किया जाता है तो पश्च कैसे बदलता है।

Scope

यह विषय विशेषज्ञों से व्यक्तिपरक प्रायिकताओं को उद्ग्रहण करने, उन्हें पूर्व वितरण के रूप में एन्कोड करने, और पूर्व के वर्गों पर संवेदनशीलता विश्लेषण के माध्यम से सुदृढ़ता का आकलन करने के तरीकों को शामिल करता है, जिसमें संदूषण वर्गों और पश्च मात्राओं पर सीमाओं का उपयोग शामिल है।

Core questions

• एक विशेषज्ञ के विश्वासों को कैसे उद्ग्रहण किया जाता है और एक पूर्व वितरण में बदला जाता है?
• प्रायिकता निर्णयों को कौन से पूर्वाग्रह प्रभावित करते हैं और उद्ग्रहण उन्हें कैसे कम कर सकता है?
• वितरण के एक वर्ग में पूर्व के प्रति सुदृढ़ता का आकलन कैसे किया जाता है?
• पूर्व का चुनाव विश्लेषण के निष्कर्षों को कब भौतिक रूप से बदलता है?

Key concepts

• पूर्व उद्ग्रहण
• विशेषज्ञ निर्णय
• अति-आत्मविश्वास पूर्वाग्रह
• मजबूत बायेसियन विश्लेषण
• संदूषण वर्ग
• संवेदनशीलता विश्लेषण

Key theories

संरचित उद्ग्रहण

क्वांटाइल, प्रायिकताओं या तुलनाओं को उद्ग्रहण करना और उन पर एक वितरण फिट करना प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य पूर्व उत्पन्न करता है जबकि अति-आत्मविश्वास जैसे अच्छी तरह से प्रलेखित निर्णय पूर्वाग्रहों को नियंत्रित करता है।

मजबूत बायेसियन विश्लेषण

एकल पूर्व के बजाय, पूर्व के एक वर्ग पर विचार किया जाता है, और परिणामी पश्च मात्राओं की सीमा इंगित करती है कि निष्कर्ष पूर्व विनिर्देश के प्रति मजबूत हैं या नहीं।

Clinical relevance

औपचारिक उद्ग्रहण और संवेदनशीलता विश्लेषण का उपयोग स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी मूल्यांकन, पर्यावरणीय जोखिम और परीक्षण डिजाइन में विशेषज्ञ राय को शामिल करने के लिए किया जाता है, जबकि यह प्रदर्शित किया जाता है कि निष्कर्ष किसी मनमाने पूर्व के कलाकृतियाँ नहीं हैं।

History

संरचित उद्ग्रहण प्रोटोकॉल निर्णय विश्लेषण और निर्णय के मनोविज्ञान से विकसित हुए, जिन्हें 2006 के SHELF-संबंधित साहित्य में समेकित किया गया। मजबूत बायेसियन विश्लेषण, जिसे 1980 के दशक से बर्गर और अन्य लोगों द्वारा औपचारिक रूप दिया गया था, ने पूर्व संवेदनशीलता का आकलन करने के लिए पूरक उपकरण प्रदान किए।

Debates

निष्कर्षों को चलाने के लिए पूर्व को कितनी अनुमति दी जानी चाहिए?

अभ्यासकर्ता पूर्व प्रभाव की स्वीकार्य डिग्री और पूर्व के प्रति संवेदनशीलता को कितनी पारदर्शिता से रिपोर्ट किया जाना चाहिए, विशेष रूप से विनियमित निर्णय लेने में, पर बहस करते हैं।

Key figures

• Anthony O'Hagan
• James Berger
• Paul Garthwaite

Seminal works

• ohagan2006
• berger1990

Frequently asked questions

यदि मेरे निष्कर्ष पूर्व के साथ बहुत अधिक बदलते हैं तो मुझे क्या करना चाहिए?

पूर्व के प्रति तीव्र संवेदनशीलता यह संकेत देती है कि डेटा रुचि की मात्रा के बारे में बहुत जानकारीपूर्ण नहीं है; ईमानदार प्रतिक्रिया निर्भरता की रिपोर्ट करना, अधिक डेटा एकत्र करना, या संवेदनशीलता को छिपाने के बजाय पूर्व को सावधानीपूर्वक न्यायोचित ठहराना है।