परिकल्पना परीक्षण में महत्व का स्तर

परिकल्पना परीक्षण एक व्यापक वैज्ञानिक प्रक्रिया है जिसका उपयोग सांख्यिकीय और सामाजिक विज्ञान विषयों में किया जाता है। आँकड़ों के अध्ययन में, एक परिकल्पना परीक्षण में एक सांख्यिकीय महत्वपूर्ण परिणाम (या सांख्यिकीय महत्व के साथ) प्राप्त होता है जब पी-मूल्य निर्धारित महत्व स्तर से कम होता है। पी-मूल्य एक परीक्षण सांख्यिकीय या नमूना परिणाम प्राप्त करने की संभावना के रूप में चरम या एक मनाया की तुलना में अधिक चरम है अध्ययन में जबकि महत्व स्तर या अल्फा एक शोधकर्ता को बताता है कि अस्वीकार करने के लिए परिणाम कितना चरम होना चाहिए शून्य परिकल्पना. दूसरे शब्दों में, यदि पी-मान परिभाषित महत्व स्तर (आमतौर पर निरूपित) के बराबर या उससे कम है α द्वारा), शोधकर्ता सुरक्षित रूप से मान सकता है कि देखे गए डेटा इस धारणा के साथ असंगत हैं शून्य परिकल्पना सच है, जिसका अर्थ है कि अशक्त परिकल्पना, या आधार है कि परीक्षण किए गए चर के बीच कोई संबंध नहीं है, अस्वीकार किया जा सकता है।

अशक्त परिकल्पना को खारिज या अस्वीकृत करने से, एक शोधकर्ता निष्कर्ष निकाल रहा है कि इसके लिए एक वैज्ञानिक आधार है विश्वास चर के बीच कुछ संबंध है और परिणाम नमूना त्रुटि के कारण या नहीं थे मोका। अशक्त परिकल्पना को खारिज करते हुए अधिकांश वैज्ञानिक अध्ययन में एक केंद्रीय लक्ष्य है, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है शून्य परिकल्पना की अस्वीकृति शोधकर्ता के विकल्प के प्रमाण के बराबर नहीं है परिकल्पना।

सांख्यिकीय महत्व की अवधारणा परिकल्पना परीक्षण के लिए मौलिक है। एक अध्ययन में कुछ परिणाम को साबित करने के प्रयास में एक बड़ी आबादी से एक यादृच्छिक नमूना ड्राइंग शामिल है, जिस पर लागू किया जा सकता है समग्र रूप से जनसंख्या, नमूना त्रुटि या सरल संयोग के परिणामस्वरूप अध्ययन डेटा की निरंतर क्षमता है मोका। एक महत्व स्तर निर्धारित करने और इसके खिलाफ पी-मूल्य का परीक्षण करके, एक शोधकर्ता आत्मविश्वास से अशक्त परिकल्पना को खारिज या अस्वीकार कर सकता है। महत्त्वपूर्ण स्तर, सबसे सरल शब्दों में, जब यह वास्तव में है तो गलत परिकल्पना को गलत तरीके से खारिज करने की दहलीज संभावना है। इस रूप में भी जाना जाता है टाइप I एरर मूल्यांकन करें। महत्व स्तर या अल्फा इसलिए परीक्षण के समग्र आत्मविश्वास स्तर के साथ जुड़ा हुआ है, जिसका अर्थ है कि अल्फा का मूल्य जितना अधिक होगा, परीक्षण में आत्मविश्वास उतना अधिक होगा।

एक प्रकार I त्रुटि, या पहली तरह की त्रुटि, तब होती है जब नल की परिकल्पना को खारिज कर दिया जाता है जब वास्तव में यह सच होता है। दूसरे शब्दों में, एक प्रकार I त्रुटि एक झूठी सकारात्मक के बराबर है। प्रकार I त्रुटियों को उपयुक्त स्तर के महत्व को परिभाषित करके नियंत्रित किया जाता है। वैज्ञानिक परिकल्पना परीक्षण में सर्वश्रेष्ठ अभ्यास डेटा संग्रह शुरू होने से पहले एक महत्व स्तर का चयन करने के लिए कहता है। सबसे आम महत्व स्तर 0.05 (या 5%) है, जिसका अर्थ है कि एक 5% संभावना है कि परीक्षण एक प्रकार की त्रुटि मैं एक सच्चे अशक्त परिकल्पना को खारिज करके भुगतना होगा। यह महत्व स्तर 95% के साथ अनुवाद करता है आत्मविश्वास का स्तर, जिसका अर्थ है कि परिकल्पना परीक्षणों की एक श्रृंखला में, 95% एक प्रकार की त्रुटि का परिणाम नहीं होगा।