বার্কসন-জেকেল প্যারাডক্স এবং ডেটা সায়েন্সে এর গুরুত্ব

লেখকের ছবি
 

আপনি যদি একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট বা উচ্চাকাঙ্ক্ষী হন তবে আপনি সেক্টরে পরিসংখ্যানের গুরুত্ব জানতে পারবেন। পরিসংখ্যান ডেটা বিজ্ঞানীদের প্যাটার্ন এবং প্রবণতা সনাক্ত করে ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে, তারপরে ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী করতে।

একটি পরিসংখ্যানগত প্যারাডক্স হল যখন একটি পরিসংখ্যানগত ফলাফল প্রত্যাশার বিরোধিতা করে। সঠিক কারণটি চিহ্নিত করা খুব কঠিন হতে পারে, কারণ আরও পদ্ধতি ব্যবহার না করে ডেটা বোঝা কঠিন। যাইহোক, তারা ডেটা সায়েন্টিস্টদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান কারণ এটি তাদের সম্ভবত বিভ্রান্তিকর ফলাফলের কারণ হতে পারে তার উপর নেতৃত্ব দেয়। 

এখানে তথ্য বিজ্ঞানের সাথে প্রাসঙ্গিক পরিসংখ্যানগত প্যারাডক্সের একটি তালিকা রয়েছে:

• সিম্পসনের প্যারাডক্স
• বার্কসনের প্যারাডক্স
• মিথ্যা ইতিবাচক প্যারাডক্স
• নির্ভুলতা প্যারাডক্স
• শিখনযোগ্যতা-গোডেল প্যারাডক্স

এই নিবন্ধে, আমরা বার্কসন-জেকেল প্যারাডক্স এবং ডেটা সায়েন্সের সাথে এর প্রাসঙ্গিকতার উপর আলোকপাত করব। 

বার্কসন-জেকেল প্যারাডক্স হল যখন দুটি ভেরিয়েবল ডেটাতে পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত হয়, তবে, যখন ডেটা গোষ্ঠীবদ্ধ বা উপসেট করা হয়, তখন পারস্পরিক সম্পর্ক চিহ্নিত করা হয় না। এটাকে সাধারণ মানুষের ভাষায় বলতে গেলে, ডেটার বিভিন্ন সাবগ্রুপের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক আলাদা।

বার্কসন-জেকেল প্যারাডক্সের নামকরণ করা হয়েছে প্রথম পরিসংখ্যানবিদদের নামে যারা প্যারাডক্স বর্ণনা করেছিলেন, জোসেফ বার্কসন এবং জন জেকেল। বার্কসন-জেকেল প্যারাডক্সের আবিষ্কারটি হল যখন দুই পরিসংখ্যানবিদ ধূমপান এবং ফুসফুসের ক্যান্সারের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক অধ্যয়ন করছিলেন। তাদের গবেষণার সময়, তারা সাধারণ জনসংখ্যার তুলনায় নিউমোনিয়া এবং ফুসফুসের ক্যান্সারের জন্য হাসপাতালে ভর্তি হওয়া লোকদের মধ্যে একটি সম্পর্ক খুঁজে পেয়েছে। যাইহোক, তারা আরও গবেষণা চালিয়েছিল যা দেখায় যে ধূমপায়ীদের নিউমোনিয়ার জন্য হাসপাতালে ভর্তি হওয়ার কারণে পারস্পরিক সম্পর্ক ছিল, যারা ধূমপান করেন না তাদের তুলনায়।

কেন এমন হয়?

বার্কসন-জেকেল প্যারাডক্সের উপর পরিসংখ্যানবিদদের প্রথম গবেষণার উপর ভিত্তি করে, আপনি বলতে পারেন যে পারস্পরিক সম্পর্কের পিছনে সঠিক যুক্তি খুঁজে বের করার জন্য আরও গবেষণার প্রয়োজন ছিল। যাইহোক, বার্কসন-জেকেল প্যারাডক্স হওয়ার অন্যান্য কারণও রয়েছে।

• লুকানো ভেরিয়েবল: ডেটাসেটে লুকানো ভেরিয়েবল থাকতে পারে যা ফলাফলকে প্রভাবিত করছে। অতএব, যখন দুটি ভেরিয়েবলের পারস্পরিক সম্পর্কের মধ্যে একটি অধ্যয়ন করা হয়, তখন ডেটা বিজ্ঞানী এবং গবেষকরা সম্ভাব্য সমস্ত কারণ বিবেচনা করেননি। 

• নমুনা পক্ষপাত: ডেটার নমুনা জনসংখ্যার প্রতিনিধি নাও হতে পারে, যা বিভ্রান্তিকর পারস্পরিক সম্পর্কের দিকে নিয়ে যেতে পারে। 

• পারস্পরিক সম্পর্ক বনাম কার্যকারণ: তথ্য বিজ্ঞানে মনে রাখা একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল যে পারস্পরিক সম্পর্ক মানে কার্যকারণ নয়। দুটি ভেরিয়েবল পারস্পরিক সম্পর্ক হতে পারে, কিন্তু এর মানে এই নয় যে একটি অন্যটির কারণ।

ডেটা সায়েন্সে পরিসংখ্যানগত যুক্তি খুবই গুরুত্বপূর্ণ, এবং মূল সমস্যা হল বিভ্রান্তিকর ফলাফল নিয়ে কাজ করা। একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে, আপনি নিশ্চিত করতে চান যে আপনি সঠিক ফলাফল তৈরি করছেন যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়া এবং ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। ভুল ভবিষ্যদ্বাণী করা বা বিভ্রান্তিকর ফলাফল করা কার্ডের শেষ জিনিস। 

কীভাবে বার্কসন-জেকেল প্যারাডক্স এড়ানো যায়

বার্কসন-জেকেল প্যারাডক্স এড়াতে আপনি কিছু পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন:

লুকানো ভেরিয়েবল নিয়ন্ত্রণ করতে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করুন

• পরিসংখ্যানগত মডেলিং: আপনি দুই বা ততোধিক ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক আরও ভালভাবে বোঝার জন্য পরিসংখ্যান মডেলিং ব্যবহার করতে পারেন। এইভাবে, আপনি লুকানো ভেরিয়েবলগুলি সনাক্ত করতে পারেন যা সম্ভাব্য ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে।

• র্যান্ডমাইজড নিয়ন্ত্রিত ট্রায়াল: এটি হল যখন অংশগ্রহণকারীদের এলোমেলোভাবে একটি চিকিত্সা গ্রুপ বা একটি নিয়ন্ত্রণ গ্রুপে নিয়োগ করা হয়। এটি ডেটা বিজ্ঞানীদের লুকানো ভেরিয়েবলগুলি নিয়ন্ত্রণ করতে সাহায্য করতে পারে যা তাদের গবেষণার ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে।

• ফলাফলগুলি একত্রিত করা: আপনি অধ্যয়নের আরও ভাল বোঝার জন্য আপনাকে একাধিক অধ্যয়নের ফলাফল একত্রিত করতে পারেন। এইভাবে, ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রতিটি গবেষণায় লুকানো ভেরিয়েবলগুলির আরও ভাল বোঝার এবং নিয়ন্ত্রণ রয়েছে। 

তথ্য উৎস বিভিন্ন

নমুনা ডেটা জনসংখ্যার প্রতিনিধি না হওয়ার কারণে আপনি যদি বিভ্রান্তিকর ফলাফলের সাথে মোকাবিলা করেন, তাহলে একটি সমাধান হল বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা ব্যবহার করা। এটি আপনাকে জনসংখ্যার আরও প্রতিনিধিত্বমূলক নমুনা পেতে, ভেরিয়েবলগুলির উপর আরও গবেষণা করতে এবং আরও ভাল বোঝার জন্য সাহায্য করবে।

বিভ্রান্তিকর আউটপুট একটি কোম্পানিকে আটকে রাখতে পারে। অতএব, ডেটা নিয়ে কাজ করার সময়, ডেটা পেশাদারদের বুঝতে হবে যে তারা যে ডেটা নিয়ে কাজ করছে তার সীমাবদ্ধতা, বিভিন্ন ভেরিয়েবল এবং তাদের মধ্যে সম্পর্ক এবং কীভাবে বিভ্রান্তিকর ফলাফলগুলি ঘটতে থেকে কমানো যায়। 

আপনি যদি সিম্পসনের প্যারাডক্স সম্পর্কে আরও জানতে চান তবে এটি পড়ুন: সিম্পসনের প্যারাডক্স এবং ডেটা সায়েন্সে এর প্রভাব

আপনি যদি অন্যান্য পরিসংখ্যানগত প্যারাডক্স সম্পর্কে আরও জানতে চান তবে এটি পড়ুন: 5 পরিসংখ্যানগত প্যারাডক্স ডেটা বিজ্ঞানীদের জানা উচিত
 
 
নিশা আর্য একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট, ফ্রিল্যান্স টেকনিক্যাল রাইটার এবং KDnuggets-এর কমিউনিটি ম্যানেজার। তিনি বিশেষ করে ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ার পরামর্শ বা টিউটোরিয়াল এবং ডেটা সায়েন্সের আশেপাশে তত্ত্ব ভিত্তিক জ্ঞান প্রদানে আগ্রহী। তিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানব জীবনের দীর্ঘায়ু লাভ করতে পারে এমন বিভিন্ন উপায় অন্বেষণ করতে চান। একজন প্রখর শিক্ষার্থী, তার প্রযুক্তি জ্ঞান এবং লেখার দক্ষতা প্রসারিত করতে চাচ্ছে, অন্যদের গাইড করতে সাহায্য করার সময়।
 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.kdnuggets.com/2023/03/berksonjekel-paradox-importance-data-science.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-berkson-jekel-paradox-and-its-importance-to-data-science