Counternull
পরিসংখ্যানে, এবং বিশেষত মনস্তাত্ত্বিক তথ্যের পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে, কাউন্টারনাল একটি পরিসংখ্যান যা গবেষণার ফলাফলগুলি বোঝার এবং উপস্থাপনায় সহায়তা করতে ব্যবহৃত হয়। এটি প্রভাবের আকারের চারপাশে ঘোরে, যা স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি দ্বারা বিভক্ত কিছু প্রভাবের গড় মাত্রা। কাউন্টারনাল মান হল প্রভাবের আকার যা নাল হাইপোথিসিসের মতো ডেটা দ্বারা ঠিক ততটাই সমর্থিত। বিশেষত, যখন একটি বন্টন থেকে ফলাফল নেওয়া হয় যা তার গড় সম্পর্কে প্রতিসম হয়, তখন কাউন্টারনাল মানটি পর্যবেক্ষিত প্রভাবের আকারের ঠিক দ্বিগুণ হয়। নাল হাইপোথিসিস হল একটি হাইপোথিসিস যা একটি বিকল্পের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করার জন্য সেট করা হয়। সুতরাং কাউন্টারনাল একটি বিকল্প অনুমান যে, যখন নাল হাইপোথিসিসকে প্রতিস্থাপনের জন্য ব্যবহার করা হয়, তখন "কোনও পার্থক্য নেই"-এর মূল নাল হাইপোথিসিসের মতো একই পি-মান তৈরি করে। কিছু গবেষক যুক্তি দেখান যে, পি-মান ছাড়াও কাউন্টারনাল রিপোর্ট করা বিচারের দুটি সাধারণ ত্রুটির মোকাবিলা করতে কাজ করেঃ ধরে নেওয়া যে পরিসংখ্যানগত তাৎপর্যের নির্বাচিত স্তরে নাল হাইপোথিসিসকে প্রত্যাখ্যান করতে ব্যর্থতার অর্থ হল "প্রভাব"-এর পর্যবেক্ষিত আকার শূন্য; এবং ধরে নেওয়া যে একটি নির্দিষ্ট পি-মান-এ নাল হাইপোথিসিসের প্রত্যাখ্যানের অর্থ হল যে পরিমাপ করা "প্রভাব" কেবল পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ নয়, বৈজ্ঞানিকভাবেও গুরুত্বপূর্ণ। এই নির্বিচারে পরিসংখ্যানগত সীমা একটি বিচ্ছিন্নতা তৈরি করে, যা অপ্রয়োজনীয় বিভ্রান্তি এবং কৃত্রিম বিতর্ক সৃষ্টি করে। অন্যান্য গবেষকরা এই সাধারণ ত্রুটিগুলি প্রতিহত করার উপায় হিসাবে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি পছন্দ করেন। আরও দেখুন ফাইল ড্রয়ার সমস্যা প্রকাশনা পক্ষপাত রেফারেন্স আরও পড়ুন রোজনো, আর. এল., এবং রোজেনথাল, আর. (1996)। অন্যান্য মানুষের প্রকাশিত তথ্যের উপর বৈপরীত্য, প্রভাবের আকার এবং পাল্টা গণনাঃ গবেষণা গ্রাহকদের জন্য সাধারণ পদ্ধতি। মনস্তাত্ত্বিক পদ্ধতি, 1,331-340 সাইকোমেট্রিক্স পরিসংখ্যানগত অনুমান পরীক্ষা