ಪಿ-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಹಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಮಗ್ರತೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಮೋಸಗಳು

ಲಾಭಗಳು:

• ಪಿ-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಹಾರ್ಕಿಂಗ್, ಸೆಲೆಕ್ಟಿವ್ ರಿಪೋರ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡನ್ ಆಫ್ ಫೋರ್ಕಿಂಗ್ ಪಥಗಳು ತಪ್ಪು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಈ ಬಲೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ.
• ಪೂರ್ವ-ನೋಂದಣಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ, ಬಹು ಹೋಲಿಕೆ ಶಿಸ್ತು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ರಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು 'ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ' ರೀತಿಯ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಸಂಶೋಧಕರ ಮೇಲಿರುವ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ವಿನಂತಿ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಆಂತರಿಕಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಹಿಂದಿನ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನಾವು p-ಮೌಲ್ಯ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಏನು ಅಲ್ಲ ಎಂದು ನೋಡಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನಾವು ಗಾಢವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಮಗ್ರತೆಗೆ ಬೆದರಿಕೆ ಹಾಕುವ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಬಲೆಗಳು. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಮೋಸವಲ್ಲ; ಇವುಗಳು ಕಪಟ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಾಗಿದ್ದು, ಸದುದ್ದೇಶವುಳ್ಳ ಸಂಶೋಧಕರು ಸಹ ಅದನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳದೆ ಬೀಳುತ್ತಾರೆ. ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಈ ಮೋಸಗಳನ್ನು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕದ ಗುರಿಯು AI ಅನ್ನು "ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಯಂತ್ರ" ದಿಂದ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಸಹಾಯಕನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು.

ಮೂಲಭೂತ ಅಪಾಯಗಳು

p-hacking (p-value hunting): ಗಮನಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುವವರೆಗೆ (p<0.05) ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ. ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು, ಉಪಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು, ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು, ವಿಭಿನ್ನ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು, ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶದ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಅದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದಾಗ ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು... ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಯತ್ನವೂ ಹೊಸ "ಅವಕಾಶ" ನೀಡುತ್ತದೆ; ನೀವು ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ, ಅದು ನಿಜವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರದಿದ್ದರೂ ಸಹ. ಫಲಿತಾಂಶ: ಪ್ರಕಟವಾದ ಆದರೆ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲಾಗದ ನಕಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು.

HARKing (ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಗೊತ್ತಾದ ನಂತರ ಊಹೆ ಮಾಡುವುದು): ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡಿದ ನಂತರ ಒಂದು ಊಹೆಯನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು "ನಾನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಹೀಗೆ ಊಹಿಸಿದ್ದೇನೆ" ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು. ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ, ನಂತರ ಆ ಊಹೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದಂತೆ ಕಾಗದವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಇದು ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ದೃಢೀಕರಣದಂತೆ ತೋರುವ ಮೂಲಕ ಓದುಗರನ್ನು ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಯ್ದ ವರದಿಗಾರಿಕೆ (ಚೆರ್ರಿ-ಪಿಕ್ಕಿಂಗ್): ಡಜನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಂದ "ಒಳ್ಳೆಯದನ್ನು" ಮಾತ್ರ ವರದಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಉಳಿದವುಗಳನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ಹೂತುಹಾಕುವುದು. ಇದನ್ನು "ಫೈಲ್ ಡ್ರಾಯರ್ ಸಮಸ್ಯೆ" ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: ಅರ್ಥಹೀನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಡ್ರಾಯರ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಾಹಿತ್ಯವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಫೋರ್ಕಿಂಗ್ ಪಥಗಳ ಉದ್ಯಾನ: ಆಂಡ್ರ್ಯೂ ಗೆಲ್ಮನ್ ಪದ. ಒಂದೇ ಒಂದು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ p-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅನೇಕ ಸಮಂಜಸವಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ (ಯಾವ ವೇರಿಯಬಲ್, ಯಾವ ಮಿತಿ, ಯಾವ ಉಪಗುಂಪು, ಯಾವ ರೂಪಾಂತರ). ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಈ ತನಿಖಾ ಪದವಿಗಳು ಎಷ್ಟರಮಟ್ಟಿಗಿವೆಯೆಂದರೆ, ನೀವು ಯಾವುದೇ ದುರುದ್ದೇಶವಿಲ್ಲದೆ, ಬಹುಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಂದ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದ ಒಂದನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಮತ್ತೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರವಾಗಿದೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಈ ಬಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲ. "ನಾನು ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದೆ", "ನಾನು ಹೊರಭಾಗವನ್ನು ತೆಗೆದಾಗ ಅದು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿತ್ತು", "ಈ ಉಪಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ" ಮುಂತಾದ ತೋರಿಕೆಯ ಮುಗ್ಧ ಹಂತಗಳ ಮೊತ್ತವು ನಕಲಿ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯು ವಿಧಾನದ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ, ಉದ್ದೇಶವಲ್ಲ.

AI ಈ ಬಲೆಗಳನ್ನು ಏಕೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ?

ಕೈಯಿಂದ 3 ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; YZ 50 ಮಾದರಿಯ ರೂಪಾಂತರಗಳು, 10 ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು, 8 ಉಪಗುಂಪುಗಳನ್ನು ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಯೋಜನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಈ ಶಕ್ತಿಯು ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿದೆ: "ಈ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ" ಅಥವಾ "ಈ ಊಹೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ" ನಂತಹ ವಿನಂತಿಯು AI ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ p-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. AI ಸಹ ಸಹಾಯಕವಾಗಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ; ನಿಮ್ಮನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸುವ "ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ" ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯ ಮೊದಲ ಸಾಲಿನ ರಕ್ಷಣೆಯಾಗಿದೆ.

ರಕ್ಷಣೆಗಳು: ವ್ಯವಹಾರದ ನ್ಯಾಯಯುತ ಕೋರ್ಸ್

1. ಪೂರ್ವ-ನೋಂದಣಿ: ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಊಹೆ, ಅಸ್ಥಿರಗಳು, ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ (ಬಹುಶಃ ಸಮಯ-ಮುದ್ರಿತ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ) ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ಹೀಗಾಗಿ, ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ದೃಢೀಕರಣದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗಿದೆ; ನೀವು ನಂತರ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ "ಅನ್ವೇಷಕ" ಎಂದು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

2. ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಯೋಜನೆ: ನೀವು ಪೂರ್ವ-ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೂ, ಡೇಟಾಗೆ ಡೈವಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಲ್ಪನೆ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಫಲಿತಾಂಶದ ವೇರಿಯಬಲ್, ಮುಖ್ಯ ಮಾದರಿ. ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ "ಮುಖ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ಮತ್ತು "ಹೆಚ್ಚುವರಿ/ಪರಿಶೋಧಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ.

3. ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ವರದಿ ಮಾಡಿ: ನೀವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬೇಡಿ. "ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" (ದೃಢತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ) ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ, ವಿಭಿನ್ನ ವಿಶೇಷಣಗಳು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಿ. ಅನೇಕ ತೋರಿಕೆಯ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಂಡರೆ ಮಾತ್ರ ಶೋಧನೆಯು ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

4. ಬಹು ಹೋಲಿಕೆಯ ಶಿಸ್ತು: ನೀವು ಹಲವಾರು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ (ಘಟಕ 6). "ನಾನು ಎಷ್ಟು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ.

5. ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿ, ವಿಭಿನ್ನ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ರೂಪಾಂತರದೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಬದಲಾದರೆ, ಅದನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬೇಡಿ, ವರದಿ ಮಾಡಿ.

ಹೋಲಿಕೆ ಚಾರ್ಟ್: ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ವಿರುದ್ಧ ಬಲೆ

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್

ಬಲೆಯ ಆಕಾರ

ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಸಮಾನ

ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ

ಅರ್ಥವಾಗುವವರೆಗೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ (ಪಿ-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್)

ಪೂರ್ವ ಯೋಜಿತ ಮಾಸ್ಟರ್ ಮಾದರಿ

ಕಲ್ಪನೆ

ವಾಸ್ತವದ ನಂತರ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ (ಹರ್ಕಿಂಗ್)

ಡೇಟಾ ಮೊದಲು, ಮೊದಲೇ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ

ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಸುಂದರವಾದದ್ದನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೋರಿಸಬೇಡಿ

ಎಲ್ಲಾ ವಿಶೇಷಣಗಳು + ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ

ಉಪಗುಂಪು

ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾದದನ್ನು ಆರಿಸುವುದು

ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ, ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದಾದ

ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ

ಅದು ಅರ್ಥವಾದಾಗ ನಿಲ್ಲಿಸಿ

ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಮಾದರಿ

ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು

1. ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಹಕ್ಕು ಚೌಕಟ್ಟು:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶ ಸಹಾಯಕ. ನನ್ನ ಗುರಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸರಿಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ನಿಯಮಗಳು:- "ಅರ್ಥವಾಗುವವರೆಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ" ರೀತಿಯ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನನಗೆ ನೀಡಬೇಡಿ,- ನೀವು ಬಹು ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದರೆ, ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ವರದಿ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನನಗೆ ತಿಳಿಸಿ,- p-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಯಾವುದೇ ಹಂತಗಳ ಕುರಿತು ನನಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಿ. ನನ್ನ ಮುಖ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೊದಲು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ನನಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ, ದೃಢೀಕರಣದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅನ್ವೇಷಣೆ.

2. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ ಕರಡು:

ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ನನಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ: ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಲ್ಪನೆ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಫಲಿತಾಂಶದ ವೇರಿಯೇಬಲ್, ಮುಖ್ಯ ಮಾದರಿ ವಿವರಣೆ, ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಉಪಗುಂಪುಗಳು, ಬಹು ಹೋಲಿಕೆ ತಂತ್ರ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ "ಪರಿಶೋಧಕ" ಮತ್ತು "ದೃಢೀಕರಣ" ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಹಾಕಿ. ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡದೆಯೇ ಇದನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಲು ನನಗೆ ನೆನಪಿಸಿ.

3. ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ:

ನನ್ನ ಮುಖ್ಯ ಅನ್ವೇಷಣೆಯು ಸೆನ್ಸಿಟಿವಿಟಿ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಕೋಡ್ (R) ಗಾಗಿ ಬರೆಯುವುದು ನನ್ನ ಗುರಿಯೆಂದರೆ ಫಲಿತಾಂಶವು ಎಷ್ಟು ಘನವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುವುದು, ಉತ್ತಮವಾದದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅಲ್ಲ; ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೋರಿಸು.

4. ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ:

ನನ್ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇನೆ; ನನಗೆ p-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್ / HARKing / ಆಯ್ದ ವರದಿಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀಡಿ ಮತ್ತು ನನ್ನ ಯಾವ ಹಂತಗಳು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ. ನಾನು ಎಷ್ಟು ಮಾದರಿಗಳು/ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದನ್ನು ನಾನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಯೋಜಿಸುತ್ತೇನೆ ಎಂದು ನನ್ನನ್ನು ಮರಳಿ ಕೇಳಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಗಮನಾರ್ಹ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ.

ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನೇರವಾದ p-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಸೂಚನೆಯಾಗಿದೆ: AI ಡಜನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು "ಅತ್ಯಂತ ಅರ್ಥವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ" ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಬಹುತೇಕ ಖಚಿತವಾಗಿ ನಕಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಸಹಾಯಕ. ನಾನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತವಾಗಿರುವ ಮುಖ್ಯ ಮಾದರಿ: Y ~ X + ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಿರಿ. ಇನ್ನೊಂದು "ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ" ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಬೇಡಿ. ಸಂವೇದನಾಶೀಲತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಹ ಸೂಚಿಸಿ ಇದರಿಂದ ನಾನು ಫಲಿತಾಂಶದ ದೃಢತೆಯನ್ನು ನೋಡಬಹುದು, ಆದರೆ ನಾನು ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ, ಉತ್ತಮವಾದದನ್ನು ಆರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಯಾವುದೇ ಪರಿಶೋಧನಾ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು 'ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ' ಎಂದು ಬರೆಯಲು ನನಗೆ ಬಿಡಬೇಡಿ.

ವ್ಯತ್ಯಾಸ: ಪ್ರಬಲವಾದವು ಮುಖ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಉಪಗುಂಪು ಬೇಟೆ. ಒಬ್ಬ ಸಂಶೋಧಕರು ಒಟ್ಟಾರೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿಲ್ಲ; ಅವರು AI ಅನ್ನು "ಯಾವ ಉಪಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಇದು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ?" YZ ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶದ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದೆ ಮತ್ತು 35-44 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ನಗರ ಮಹಿಳೆಯರಲ್ಲಿ "p = 0.03" ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಲೇಖನವು ಈ ಉಪಗುಂಪನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಅವನ ಪ್ರತಿಕೃತಿಯು ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಾಣಲಿಲ್ಲ: ಇದು ಡಜನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಉಪಗುಂಪುಗಳ ಅವಕಾಶದ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ಡೇಟಾ ನಂತರ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಉಪಗುಂಪು HARKing, ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಪರಿವರ್ತನೆ ಬೇಟೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಮಟ್ಟದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಹೀನವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ಸಂಬಂಧ; ಇದನ್ನು ಲಾಗ್, ಸ್ಕ್ವೇರ್ ರೂಟ್, ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಗ್ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದೆ; ಅವರು ಲಾಗ್-ಲಾಗ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ p=0.048 ಅನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಾತ್ರ ವರದಿ ಮಾಡಿದರು. ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ 5 ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಹೊಸ್ತಿಲನ್ನು ದಾಟಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ: ಸಿದ್ಧಾಂತದೊಂದಿಗೆ ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ರೂಪಗಳ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ತೋರಿಸಲು. ಪಾಠ: ಆಯ್ದ ವರದಿಯು ತಪ್ಪು ಮಹತ್ವವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಚೌಕಟ್ಟು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಮುನ್ನ ಒಂದು ತಂಡವನ್ನು ಮೊದಲೇ ನೋಂದಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ: ಒಂದೇ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಲ್ಪನೆ, ಒಂದೇ ಮುಖ್ಯ ಮಾದರಿ, ಎರಡು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಉಪಗುಂಪುಗಳು, ಬೋನ್‌ಫೆರೋನಿ ತಿದ್ದುಪಡಿ. ಮುಖ್ಯ ಪರಿಣಾಮವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ತಂಡವು ಅದನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ವರದಿ ಮಾಡಿದೆ; ಪರಿಶೋಧಕ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಒಂದು ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು "ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದರು. ಅಧ್ಯಯನವು ಪುನರುತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿತ್ತು. ಪಾಠ: ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಯೋಜನೆಯು "ವಿಫಲ" ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಹ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• "ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು" AI ಗೆ ಹೇಳುವುದು. ಇದು ನೇರವಾಗಿ p-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ; AI ಅನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ, ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲ.
• ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ದೃಢೀಕರಣವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು (HARKing). ದತ್ತಾಂಶದ ನಂತರ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ಊಹೆಯನ್ನು "ನಾನು ಅದನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಊಹಿಸಿದ್ದೇನೆ" ಎಂದು ಬರೆಯುವುದು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುತ್ತದೆ; ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ.
• ಕೇವಲ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ; ಭಾವನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಉಪಗುಂಪು/ಪರಿವರ್ತನೆ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್. ಡಜನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಉಪಗುಂಪುಗಳು ಅಥವಾ ರೂಪಾಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ ಆಯ್ಕೆಯು ನಕಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ; ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಿ.
• ನೀವು ಎಷ್ಟು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಒಟ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ; ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತಿಳಿಯದೆ ಯಾವುದೇ p-ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಸಲಹೆ: ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ: "ನಾನು ಈ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ನಾನು ಎಷ್ಟು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ನಾನು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ?" ಕೆಲವು ಪ್ರಬಂಧಗಳು ಡ್ರಾಯರ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಳಿದಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ವರದಿಯು ಅದಕ್ಕಿಂತ ಬಲವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

p-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಹಾರ್ಕಿಂಗ್, ಸೆಲೆಕ್ಟಿವ್ ರಿಪೋರ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫೋರ್ಕಿಂಗ್ ಪಥಗಳ ಉದ್ಯಾನ; ಅನೇಕವು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಬಲೆಗಳಾಗಿವೆ ಆದರೆ ನಕಲಿ, ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲಾಗದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. AI ಈ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ತಕ್ಷಣವೇ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು; "ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ" ರೀತಿಯ ವಿನಂತಿಗಳು AI ಅನ್ನು p-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ. ರಕ್ಷಣಾ; ಪೂರ್ವ-ನೋಂದಣಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಣದಿಂದ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು, ಎಲ್ಲಾ ವಿಶೇಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು, ಬಹು ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು "ಸರಿಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶ" ವನ್ನು ಬೇಡುವ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಇರಿಸುವುದು. ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಶೋಧಕರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡುವ ಮೊದಲು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಲ್ಪನೆ, ಮುಖ್ಯ ಮಾದರಿ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಫಲಿತಾಂಶದ ವೇರಿಯಬಲ್, ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಉಪಗುಂಪುಗಳು, ಬಹು ಹೋಲಿಕೆ ತಂತ್ರ. ನಂತರ ಮುಖ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ. ನಂತರ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಿ (ವಿವಿಧ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ಹೊರಗಿರುವ / ಹೊರಗಿಡಲಾದ, ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯ ರೂಪ) ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿ. ಒಂದು ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್‌ನಲ್ಲಿ, ಯಾವ ಹಂತಗಳು p-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ನ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಚೌಕಟ್ಟು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು ನಾನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ/ಮಾಸ್ಟರ್ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ಹಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ನಾನು ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ಸುಂದರವಾದದ್ದನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆರಿಸಲಿಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಉಪಗುಂಪುಗಳು ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇನೆ, ಡೇಟಾದ ನಂತರ ನಾನು ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲಿಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಎಷ್ಟು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ತಿದ್ದುಪಡಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ್ದೇನೆ ಎಂದು ನಾನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು AI ಅನ್ನು "ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ" ಬದಲಿಗೆ "ಸತ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ" ಎಂಬ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ವಹಿಸಿಕೊಂಡೆ.