ನಿಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಕಾರಣವನ್ನು ಏಕೆ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ?
ಬಲವಾದ ಮಾದರಿ ಕಂಡುಬಂದ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ಕಾರಣ ಸಾಬೀತಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಏಕೆಂದರೆ ಮೂರನೆಯ ಅಂಶವೊಂದು ಎರಡೂ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಿದಾಗಲೂ, ಕಾರಣದ ದಿಕ್ಕು ತಿರುಗುಮುರುಗಾಗಿದ್ದಾಗಲೂ ಅಥವಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಕಾಕತಾಳೀಯವಾಗಿದ್ದಾಗಲೂ ಅದೇ ಮಾದರಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು. ಎರಡು ಸಂಗತಿಗಳು ಎಷ್ಟು ನಿಕಟವಾಗಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹಸಂಬಂಧ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ; ಏಕೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅದು ಏನನ್ನೂ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ.
ಲಾರ್ಕ್‌ಫೀಲ್ಡ್ ಹೋಮ್ ಎಂಬ 30-ಅಂಗಡಿಗಳ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಗೃಹೋಪಯೋಗಿ ವಸ್ತುಗಳ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ವ್ಯಾಪಾರ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕಿ ಪ್ರಿಯಾ ಹಿಂದಿನ ತ್ರೈಮಾಸಿಕವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಎಂಟು ಅಂಗಡಿಗಳು ವಾರಾಂತ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಡುಗೆ ಪಾತ್ರೆಗಳ ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿವೆ, 22 ನಡೆಸಿಲ್ಲ. ಆಕೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಿದ ದತ್ತಾಂಶ ಹೀಗಿದೆ: 'ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆ ನಡೆಸಿದ ಅಂಗಡಿಗಳು: ಸರಾಸರಿ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಮಾರಾಟ 41,200. ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆ ನಡೆಸದ ಅಂಗಡಿಗಳು: 34,900. ವ್ಯತ್ಯಾಸ: +18%. ಟಿಪ್ಪಣಿ: ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದೇಶ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನವೆಂಬರ್‌ನಿಂದ ಡಿಸೆಂಬರ್‌ವರೆಗೆ ನಡೆದಿವೆ. ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆ ನಡೆಸಿದ ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ 6 ಅತಿದೊಡ್ಡ ಅಂಗಡಿಗಳ ಪೈಕಿ 5 ಸೇರಿವೆ.' ಹಾಳೆಯನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿದ AI ಸಹಾಯಕ ಹೀಗೆ ಬರೆದಿದೆ: 'ಅಡುಗೆ ಪಾತ್ರೆಗಳ ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳು ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಮಾರಾಟವನ್ನು 18% ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ಅವನ್ನು ಎಲ್ಲ ಅಂಗಡಿಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುವುದರಿಂದ ಆದಾಯ ಹೆಚ್ಚಾಗಬೇಕು.' ಸೋಮವಾರ ಈ ವಿಸ್ತರಣೆಗೆ ಅನುಮೋದನೆ ನೀಡಲು ಆಡಳಿತ ಮಂಡಳಿ ಬಯಸುತ್ತದೆ.
| ಅಂಗಡಿಗಳ ಗುಂಪು | ಅಂಗಡಿಗಳು | ಸರಾಸರಿ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಮಾರಾಟ | ಅತಿದೊಡ್ಡ ತಾಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ | ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳು ನಡೆದ ತಿಂಗಳುಗಳು |
|---|---|---|---|---|
| ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆ ಅಂಗಡಿಗಳು | 8 | 41,200 | 6 ರಲ್ಲಿ 5 | ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನವೆಂಬರ್ ಮತ್ತು ಡಿಸೆಂಬರ್ |
| ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಲ್ಲದ ಅಂಗಡಿಗಳು | 22 | 34,900 | 6 ರಲ್ಲಿ 1 | ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ |
ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು ಕಾರಣ–ಪರಿಣಾಮ ಸಂಬಂಧವೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೇಗೆ?
ಮೂರು ಪರ್ಯಾಯ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ತಳ್ಳಿಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಸಹಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ನಂತರ ಸಾಧ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಶಂಕಿತ ಕಾರಣವೊಂದೇ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ನಡೆಸಿ. ಯಾರಾದರೂ ಹಣ ಖರ್ಚು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ದತ್ತಾಂಶದ ಕುರಿತು ನೀವು ಕೇಳಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯೇ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತ.
1. ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಮತ್ತೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಹುಡುಕಿ
ನೀವು ಹೋಲಿಸುತ್ತಿರುವ ಎರಡೂ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಮೂರನೇ ಅಂಶವೇ ಗೊಂದಲಕಾರಿ ಅಂಶ. Larkfield ನಲ್ಲಿ, ಅಂಗಡಿಯ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಋತು ಇಂತಹ ಅಂಶಗಳಾಗಿರಬಹುದು: ದೊಡ್ಡ ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಜವಾಗಿಯೇ ಹೆಚ್ಚು ಮಾರಾಟವಾಗುತ್ತದೆ; ನವೆಂಬರ್ ಮತ್ತು ಡಿಸೆಂಬರ್ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ಅಡುಗೆ ಪಾತ್ರೆಗಳ ಮಾರಾಟ ಜೋರಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಬೇರೆ ಯಾವ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆ ಎಂದು ಕೇಳಿ.
2. ದಿಕ್ಕನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
ಹಿಮ್ಮುಖ ಕಾರಣತ್ವ ಎಂದರೆ, ಪರಿಣಾಮವೆಂದು ಭಾವಿಸಿದ್ದು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕಾರಣವೆಂದು ಭಾವಿಸಿದ್ದನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತಿರುವುದು. ಪ್ರದೇಶ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಈಗಾಗಲೇ ಉತ್ತಮ ವಹಿವಾಟು ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದ ಅಂಗಡಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ್ದರೆ, ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಮಾರಾಟವು ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು; ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳು ಮಾರಾಟ ಹೆಚ್ಚಳಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿಲ್ಲ. ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು ಎಂದು ಕೇಳಿ.
3. ಆಕಸ್ಮಿಕತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ
ಎಂಟು ಅಂಗಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಂದೇ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೊಂದು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು. ವಿಶೇಷವಾಗಿ, ಯಾರಾದರೂ ಹಲವು ಮಾರಾಟ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಎದ್ದು ಕಂಡ ಒಂದನ್ನು ಮಾತ್ರ ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದರೆ ಹೀಗಾಗಬಹುದು. ಎಷ್ಟು ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮತ್ತೊಂದು ಅವಧಿಯಲ್ಲೂ ಇದೇ ಮಾದರಿ ಕಾಣುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಕೇಳಿ.
4. ಒಂದೇ ಬಗೆಯವುಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ
ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆ ಇರುವ ಅಂಗಡಿಗಳನ್ನು ಅದೇ ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆ ಇಲ್ಲದ ಸಮಾನ ಅಂಗಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ: ದೊಡ್ಡದನ್ನು ದೊಡ್ಡದರೊಂದಿಗೆ, ಚಿಕ್ಕದನ್ನು ಚಿಕ್ಕದರೊಂದಿಗೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಬಹುಪಾಲು ಮಾಯವಾದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದ್ದು ಗೊಂದಲಕಾರಿ ಅಂಶಗಳು.
5. ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗ ನಡೆಸಿ
ಅತ್ಯಂತ ಬಲವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯೆಂದರೆ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗ: ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಅಂಗಡಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಅರ್ಧಕ್ಕೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಅದೇ ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ, ನಂತರ ಹೋಲಿಸಿ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಹಂಚಿಕೆಯಿಂದ ಗಾತ್ರ, ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರದ ಹಿಂದಿನ ಇತಿಹಾಸವು ಎರಡೂ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಸಮವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಉಳಿಯುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಯೇ ಕಾರಣವಾಗಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು.
Larkfield ದತ್ತಾಂಶದ ದುರ್ಬಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಹೇಗಿರುತ್ತವೆ?
ದುರ್ಬಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು AI ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: 'ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳು ಮಾರಾಟವನ್ನು 18% ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲೆಡೆ ನಡೆಸಿ.' ಗಾತ್ರ, ಋತು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಕಂಡ ಅಂತರವನ್ನು, ಇತರ 22 ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಭರವಸೆಯಾಗಿ ಅದು ಬದಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಹೀಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ: 'ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆ ನಡೆಸಿದ ಮಳಿಗೆಗಳಲ್ಲಿ ವಾರಕ್ಕೆ 18% ಹೆಚ್ಚು ಮಾರಾಟವಾಯಿತು. ಆದರೆ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ನಮ್ಮ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಮಳಿಗೆಗಳಾಗಿದ್ದವು, ನಮ್ಮ ಎರಡು ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ವಹಿವಾಟಿನ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆ ನಡೆಸಿದ್ದವು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಅವುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ್ದರು. ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆ ನಡೆಸಿದ ಐದು ದೊಡ್ಡ ಮಳಿಗೆಗಳನ್ನು ಅದೇ ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆ ನಡೆಸದ ದೊಡ್ಡ ಮಳಿಗೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಸುಮಾರು 4% ಆಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಾರದಿಂದ ವಾರಕ್ಕೆ ಆಗುವ ಏರಿಳಿತದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳು ನೆರವಾಗುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಈಗಲೇ ಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ: ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ 12 ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ಮಳಿಗೆಗಳಲ್ಲಿ ಆರು ವಾರಗಳ ಪ್ರಯೋಗ ನಡೆಸುವುದು; ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಆರನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆ ನಡೆಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಡುಗೆ ಪಾತ್ರೆಗಳ ಮಾರಾಟ ಹಾಗೂ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯ ಕೆಲಸದ ಗಂಟೆಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು.' ಈ ಆವೃತ್ತಿಯು ಒಂದು ತಿಂಗಳ ವಿಳಂಬದ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ, ಏನು ತಿಳಿದಿದೆ, ಏನು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಆಡಳಿತ ಮಂಡಳಿಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು AI ಸಾರಾಂಶಗಳು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೇಗೆ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸಬಹುದು?
AI ಸಾರಾಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವುದು, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು 'ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ', 'ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ', 'ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ' ಅಥವಾ 'ಇದರಿಂದಾಗಿ' ಎಂಬ ಕಾರಣ ಸೂಚಿಸುವ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸುವ ಮೂಲಕ. ಇದರಿಂದ ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಸಾಬೀತಾದ ಪರಿಣಾಮದಂತೆ ಕೇಳಿಸುತ್ತದೆ. ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗೆ ನಿರರ್ಗಳ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ; ನೀವು ಹೇಳದ ಹೊರತು ಅಂಗಡಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು ಎಂಬುದು ಅದಕ್ಕೆ ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಕಾರಣಕ್ಕೂ ಕಾಕತಾಳೀಯತೆಗೂ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ತಿಳಿಯಲು ತನಗೆ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅದು ತಾನಾಗಿಯೇ ಹೇಳುವುದು ಅಪರೂಪ.
ಸಹಾಯಕಕ್ಕೆ ಇಲ್ಲದ ಸಂದರ್ಭದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ (ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು, ದಿನಾಂಕಗಳು, ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರ) ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯು ಏನನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ವಿವರಣೆಯಾಗಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಇದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಕಾರಣವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಕ್ರಿಯಾಪದಗಳಿವೆಯೇ ಎಂದು ಓದಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನೂ ನಿಜವಾಗಿ ಗಮನಿಸಿದ ಸಂಗತಿಯಿಂದ ಬದಲಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 'ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದ ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾರಾಟವೂ ಹೆಚ್ಚಿತ್ತು'.
ಕಾರಣ–ಪರಿಣಾಮದ ಕುರಿತ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು?
ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು, ಎರಡೂ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕ್ಕಿಂತ ಮೊದಲು ಕಾರಣ ಸಂಭವಿಸಿತ್ತೇ, ಬೇರೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲೂ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯಲ್ಲೂ ಅಂತರ ಉಳಿಯುತ್ತದೆಯೇ, ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಕೇವಲ ಸಹಸಂಬಂಧವನ್ನು ತೋರಿಸುವಾಗ ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ 'ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ' ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ಕಾರಣ-ಪರಿಣಾಮದ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಯಾರಾದರೂ ವೆಚ್ಚಕ್ಕೆ ಅನುಮೋದನೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಆ ಹೇಳಿಕೆಯ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ.
ಸಹಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕಾರಣ ಸಂಬಂಧದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಗುವ ತಪ್ಪುಗಳು ಯಾವುವು?
ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕೇಳದೆ, ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಂತರ ಕಂಡಿದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು. ಇತರವು: ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಹಸಂಬಂಧ ಗುಣಾಂಕವನ್ನೇ ಪುರಾವೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು, ಇಪ್ಪತ್ತರಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಂಡ ಒಂದೇ ಮಾರಾಟ ಪ್ರಚಾರವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು, ಋತುಮಾನದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಮರೆಯುವುದು, ಮತ್ತು ಸಹಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲ ಎಂದರೆ ಪರಿಣಾಮವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ತಪ್ಪೂ ಹಣದ ನಷ್ಟ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ: ಸಣ್ಣ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಯೋಗ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಾಗುವಾಗಲೂ, ಪೂರ್ಣ ಖಚಿತತೆ ಸಿಗುವವರೆಗೆ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ನಿರಾಕರಿಸುವುದು.
Tosheo.ai ನಲ್ಲಿ ಈ ಪಾಠ ಯಾವ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತದೆ?
ಈ ಪಾಠವು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವಿಭಾಗದ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಕೋರ್ಸ್‌ನ ಆರಂಭದಲ್ಲೇ ಬರುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯವರೆಗಿನ ಮುಂದಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಷಯಕ್ಕೂ, ಕಂಡುಬರುವ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನೇ ಕಾರಣವೆಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಭಾವಿಸದಿರುವುದು ಮುಖ್ಯ. Tosheo.aiಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಕಲ್ಪಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹ ಮತ್ತು AI ಬರೆದ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವು ಬೆಂಬಲಿಸದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರಣಸಂಬಂಧದ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನೂ ಅಂಕಮಾಪನ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯ ಆಧಾರದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವೃತ್ತಿಪರ ತಳಹದಿ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಪದವಿಯಲ್ಲ.