Counternull
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಾನಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಕೌಂಟರ್ನಲ್ ಎಂಬುದು ಸಂಶೋಧನಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಅಂಕಿಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರದ ಸುತ್ತ ಸುತ್ತುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನದಿಂದ ಭಾಗಿಸಲಾದ ಕೆಲವು ಪರಿಣಾಮದ ಸರಾಸರಿ ಪ್ರಮಾಣವಾಗಿದೆ. ಕೌಂಟರ್ನಲ್ ಮೌಲ್ಯವು ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯಂತೆ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಅದರ ಸರಾಸರಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಸಮ್ಮಿತೀಯವಾಗಿರುವ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆದಾಗ, ಕೌಂಟರ್ನಲ್ ಮೌಲ್ಯವು ಗಮನಿಸಿದ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರಕ್ಕಿಂತ ನಿಖರವಾಗಿ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯು ಪರ್ಯಾಯದ ವಿರುದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ಒಂದು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಕೌಂಟರ್ನಲ್ ಒಂದು ಪರ್ಯಾಯ ಊಹೆಯಾಗಿದ್ದು, ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಬಳಸಿದಾಗ, "ಯಾವುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿಲ್ಲ" ಎಂಬ ಮೂಲ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದ ಅದೇ ಪಿ-ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರು ವಾದಿಸುವ ಪ್ರಕಾರ, ಪಿ-ಮೌಲ್ಯದ ಜೊತೆಗೆ ಕೌಂಟರ್ನಲ್ ಅನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು ತೀರ್ಪಿನ ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆಃ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಆಯ್ದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯ ಎಂದರೆ "ಪರಿಣಾಮ" ದ ಗಮನಿಸಿದ ಗಾತ್ರವು ಶೂನ್ಯವಾಗಿದೆ; ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಿ-ಮೌಲ್ಯದಲ್ಲಿ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವುದು ಎಂದರೆ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ "ಪರಿಣಾಮ" ವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿಯೂ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ. ಈ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಿತಿಗಳು ವಿರಾಮವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿ, ಅನಗತ್ಯ ಗೊಂದಲ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ವಿವಾದವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇತರ ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಫೈಲ್ ಡ್ರಾಯರ್ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪಬ್ಲಿಕೇಷನ್ ಬಯಾಸ್ ರೆಫರೆನ್ಸಸ್ ಫರ್ದರ್ ರೀಡಿಂಗ್ ರೋಸ್ನೋ, ಆರ್. ಎಲ್., & ರೋಸೆಂತಾಲ್, ಆರ್. (1996) ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ. ಇತರ ಜನರ ಪ್ರಕಟಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತತೆಗಳು, ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕೌಂಟರ್ನಲ್ಗಳನ್ನು ಗಣನೆ ಮಾಡುವುದುಃ ಸಂಶೋಧನಾ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು. ಸೈಕಲಾಜಿಕಲ್ ಮೆಥಡ್ಸ್, 1,331-340 ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಹೈಪೋಥೀಸಿಸ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್