दो अनुपातों की तुलना के लिए परिकल्पना परीक्षण

इस लेख में हम आवश्यक कदम उठाएंगे परिकल्पना परीक्षण, या महत्व का परीक्षण, दो जनसंख्या अनुपात के अंतर के लिए। यह हमें दो अज्ञात अनुपातों की तुलना करने और यह पता लगाने की अनुमति देता है कि क्या वे एक दूसरे के बराबर नहीं हैं या यदि एक दूसरे से अधिक है।

इससे पहले कि हम अपनी परिकल्पना परीक्षण की बारीकियों में जाएं, हम परिकल्पना परीक्षणों की रूपरेखा देखेंगे। महत्व की एक परीक्षा में हम यह दिखाने का प्रयास करते हैं कि जनसंख्या के मूल्य के बारे में एक बयान पैरामीटर (या कभी-कभी जनसंख्या की प्रकृति ही) सच होने की संभावना है।

हम इस कथन के लिए प्रमाण प्रस्तुत करते हैं सांख्यिकीय नमूना. हम इस नमूने से एक आंकड़े की गणना करते हैं। इस आंकड़े का मूल्य वही है जो हम मूल कथन की सच्चाई को निर्धारित करने के लिए उपयोग करते हैं। इस प्रक्रिया में अनिश्चितता है, हालांकि हम इस अनिश्चितता को निर्धारित करने में सक्षम हैं

एक परिकल्पना परीक्षण के लिए समग्र प्रक्रिया नीचे दी गई सूची द्वारा दी गई है:

1. सुनिश्चित करें कि हमारे परीक्षण के लिए आवश्यक शर्तें संतुष्ट हैं।
2. स्पष्ट रूप से राज्य अशक्त और वैकल्पिक परिकल्पना
   instagram viewer
   . वैकल्पिक परिकल्पना में एक तरफा या दो तरफा परीक्षण शामिल हो सकता है। हमें महत्व के स्तर को भी निर्धारित करना चाहिए, जिसे ग्रीक अक्षर अल्फा द्वारा निरूपित किया जाएगा।
3. परीक्षण सांख्यिकीय की गणना करें। हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले सांख्यिकीय का प्रकार उस विशेष परीक्षण पर निर्भर करता है जिसे हम आयोजित कर रहे हैं। गणना हमारे सांख्यिकीय नमूने पर निर्भर करती है।
4. इसे परिकलित करें पी-मूल्य. परीक्षण सांख्यिकीय को पी-मूल्य में अनुवादित किया जा सकता है। एक पी-मान अकेले मौका की संभावना है जो इस धारणा के तहत हमारे परीक्षण सांख्यिकीय के मूल्य का उत्पादन करता है कि अशक्त परिकल्पना सच है। कुल मिलाकर नियम यह है कि पी-मूल्य जितना छोटा होगा, अशक्त परिकल्पना के खिलाफ सबूत उतना ही अधिक होगा।
5. निष्कर्ष निकालना। अंत में हम अल्फा के मूल्य का उपयोग करते हैं जो पहले से ही थ्रेसहोल्ड मूल्य के रूप में चुना गया था। निर्णय नियम यह है कि यदि पी-मान अल्फा से कम या इसके बराबर है, तो हम अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं। नहीं तो हम अस्वीकार करने में विफल अशक्त परिकल्पना।

अब जबकि हमने एक परिकल्पना परीक्षण के लिए रूपरेखा देखी है, हम दो जनसंख्या अनुपात के अंतर के लिए एक परिकल्पना परीक्षण की बारीकियों को देखेंगे।

दो जनसंख्या अनुपात के अंतर के लिए एक परिकल्पना परीक्षण के लिए आवश्यक है कि निम्नलिखित शर्तें पूरी हों:

• हमारे पास दो हैं सरल यादृच्छिक नमूने बड़ी आबादी से। यहां "बड़े" का मतलब है कि जनसंख्या नमूने के आकार से कम से कम 20 गुना बड़ा है। नमूना आकार द्वारा चिह्नित किया जाएगा n₁ तथा n₂.
• हमारे नमूनों में व्यक्तियों को एक दूसरे से स्वतंत्र रूप से चुना गया है। आबादी खुद भी स्वतंत्र होनी चाहिए।
• हमारे दोनों नमूनों में कम से कम 10 सफलताएँ और 10 विफलताएँ हैं।

जब तक इन स्थितियों को संतुष्ट किया जाता है, हम अपनी परिकल्पना परीक्षण के साथ जारी रख सकते हैं।

अब हमें अपने महत्व के परीक्षण के लिए परिकल्पना पर विचार करने की आवश्यकता है। अशक्त परिकल्पना बिना किसी प्रभाव के हमारा कथन है। इस विशेष प्रकार की परिकल्पना के परीक्षण में हमारी अशक्त परिकल्पना यह है कि दो जनसंख्या अनुपातों में कोई अंतर नहीं है। इसे हम H कह सकते हैं₀: पी₁ = पी₂.

वैकल्पिक परिकल्पना तीन संभावनाओं में से एक है, इस बात पर निर्भर करता है कि हम क्या परीक्षण कर रहे हैं:

• एच_ए: पी₁ से अधिक है पी₂. यह एक-पूंछ या एक-तरफा परीक्षण है।
• एच_ए: पी₁ से कम है पी₂. यह भी एकतरफा परीक्षण है।
• एच_ए: पी₁ के बराबर नहीं है पी₂. यह एक दो-पूंछ या है दो तरफा परीक्षण।

हमेशा की तरह, सतर्क रहने के लिए, हमें दो-तरफा वैकल्पिक परिकल्पना का उपयोग करना चाहिए, यदि हम अपना नमूना प्राप्त करने से पहले मन में दिशा नहीं रखते हैं। ऐसा करने का कारण यह है कि दो तरफा परीक्षण के साथ अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करना कठिन है।

तीन परिकल्पनाओं को फिर से लिखा जा सकता है कि कैसे पी₁ - पी₂ मूल्य शून्य से संबंधित है। अधिक विशिष्ट होने के लिए, शून्य परिकल्पना एच बन जाएगी₀:पी₁ - पी₂ = 0. संभावित वैकल्पिक परिकल्पना इस प्रकार लिखी जाएगी:

• एच_ए: पी₁ - पी₂ > 0 कथन के बराबर है "पी₁ से अधिक है पी₂."
• एच_ए: पी₁ - पी₂ <0 कथन के बराबर है "पी₁ से कम है पी₂."
• एच_ए: पी₁ - पी₂ ≠ 0 कथन के बराबर है "पी₁ के बराबर नहीं है पी₂."

यह समतुल्य सूत्रीकरण वास्तव में हमें दिखाता है कि पर्दे के पीछे क्या हो रहा है। हम इस परिकल्पना परीक्षण में क्या कर रहे हैं दो मापदंडों को बदल रहा है पी₁ तथा पी₂ एकल पैरामीटर में पी₁ - पी_2. हम तब इस नए पैरामीटर का परीक्षण करते हैं मान शून्य के खिलाफ।

परीक्षण आँकड़ा के लिए सूत्र ऊपर की छवि में दिया गया है। प्रत्येक पद का स्पष्टीकरण इस प्रकार है:

• पहली आबादी के नमूने का आकार है n_1. इस नमूने से सफलताओं की संख्या (जो सीधे ऊपर के सूत्र में नहीं देखी गई है) है क_1.
• दूसरी आबादी के नमूने का आकार है n_2. इस नमूने से सफलताओं की संख्या है क_2.
• नमूना अनुपात पी हैं₁-hat = के₁ / एन₁ और पी₂-हत = के₂ / एन₂ .
• हम तब इन दोनों नमूनों में से सफलताओं को जोड़ते हैं या प्राप्त करते हैं: p-hat = (k)₁ + के₂) / (एन₁ + एन₂).

हमेशा की तरह, गणना करते समय संचालन के आदेश के साथ सावधान रहें। वर्गमूल लेने से पहले मूलक के नीचे की हर चीज की गणना की जानी चाहिए।

अगला कदम हमारे परीक्षण सांख्यिकीय से मेल खाने वाले पी-मूल्य की गणना करना है। हम अपने सांख्यिकीय के लिए एक मानक सामान्य वितरण का उपयोग करते हैं और मूल्यों की एक तालिका से परामर्श करते हैं या सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं।

हमारे पी-मूल्य गणना का विवरण उस वैकल्पिक परिकल्पना पर निर्भर करता है जिसका हम उपयोग कर रहे हैं:

• एच के लिए_ए: पी₁ - पी₂ > 0, हम उस सामान्य वितरण के अनुपात की गणना करते हैं जो इससे अधिक है जेड.
• एच के लिए_ए: पी₁ - पी₂ <0, हम उस सामान्य वितरण के अनुपात की गणना करते हैं जो इससे कम है जेड.
• एच के लिए_ए: पी₁ - पी₂ ≠ 0, हम सामान्य वितरण के अनुपात की गणना करते हैं जो कि इससे अधिक है |जेड|, का पूर्ण मूल्य जेड. इसके बाद, इस तथ्य के लिए जिम्मेदार है कि हमारे पास दो-पूंछ वाला परीक्षण है, हम अनुपात को दोगुना करते हैं।

अब हम इस बारे में निर्णय लेते हैं कि अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करना है (और इस तरह विकल्प स्वीकार करते हैं), या अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं। हम अपने पी-मूल्य को महत्व अल्फा के स्तर से तुलना करके यह निर्णय लेते हैं।

• यदि पी-मान अल्फा से कम या बराबर है, तो हम अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं। इसका अर्थ है कि हमारे पास सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम है और हम वैकल्पिक परिकल्पना को स्वीकार करने जा रहे हैं।
• यदि पी-मान अल्फा से अधिक है, तो हम अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं। यह साबित नहीं करता है कि अशक्त परिकल्पना सच है। इसके बजाय इसका मतलब है कि हमें अशक्त परिकल्पना को खारिज करने के लिए पर्याप्त सबूत नहीं मिले।

दो जनसंख्या अनुपात के अंतर के लिए आत्मविश्वास अंतराल सफलताओं को पूल नहीं करता है, जबकि परिकल्पना परीक्षण करता है। इसका कारण यह है कि हमारी अशक्त परिकल्पना यह मानती है पी₁ - पी₂ = 0. विश्वास अंतराल यह नहीं मानता है। कुछ सांख्यिकीविद इस परिकल्पना परीक्षण के लिए सफलताओं को पूल नहीं करते हैं, और इसके बजाय उपरोक्त परीक्षण सांख्यिकीय के थोड़ा संशोधित संस्करण का उपयोग करते हैं।