अल्फा के सांख्यिकीय महत्व क्या है?

परिकल्पना परीक्षणों के सभी परिणाम समान नहीं हैं। ए परिकल्पना परीक्षण या सांख्यिकीय महत्व के परीक्षण में आम तौर पर इससे जुड़ा महत्व का स्तर होता है। महत्व का यह स्तर एक संख्या है जिसे आम तौर पर इसके साथ निरूपित किया जाता है ग्रीक अक्षर अल्फा। एक प्रश्न जो कि एक सांख्यिकी वर्ग में आता है, "हमारे परिकल्पना परीक्षणों के लिए अल्फ़ा का क्या मूल्य होना चाहिए?"

इस सवाल का जवाब, जैसा कि आंकड़ों में कई अन्य सवालों के साथ है, "यह स्थिति पर निर्भर करता है।" हम इसका पता लगाएंगे कि इसका क्या मतलब है। विभिन्न विषयों में कई पत्रिकाएं परिभाषित करती हैं कि सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम हैं जिनके लिए अल्फा 0.05 या 5% के बराबर है। लेकिन ध्यान देने वाली मुख्य बात यह है कि अल्फा का एक सार्वभौमिक मूल्य नहीं है जिसे सभी के लिए उपयोग किया जाना चाहिए सांख्यिकीय परीक्षण.

अल्फा द्वारा दर्शाया गया नंबर एक संभावना है, इसलिए यह किसी भी नॉनगेटिव का मान ले सकता है वास्तविक संख्या एक से कम। हालांकि सिद्धांत रूप में 0 और 1 के बीच किसी भी संख्या का उपयोग अल्फा के लिए किया जा सकता है, जब यह सांख्यिकीय अभ्यास की बात आती है तो यह मामला नहीं है। महत्व के सभी स्तरों में से, 0.10, 0.05 और 0.01 के मान सबसे अधिक अल्फा के लिए उपयोग किए जाते हैं। जैसा कि हम देखेंगे, सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली संख्याओं के अलावा अन्य अल्फा के मूल्यों का उपयोग करने के कारण हो सकते हैं।

अल्फा के लिए एक "एक आकार सभी फिट बैठता है" के खिलाफ एक विचार इस संख्या की संभावना के साथ क्या करना है। एक परिकल्पना परीक्षण के महत्व का स्तर ए की संभावना के बराबर है टाइप I एरर. एक प्रकार I त्रुटि में गलत तरीके से शामिल हैं खारिज शून्य परिकल्पना जब शून्य परिकल्पना वास्तव में सच है। अल्फा का मूल्य जितना छोटा होता है, उतनी ही कम संभावना है कि हम एक सच्चे शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं।

विभिन्न उदाहरण हैं जहां टाइप I त्रुटि होना अधिक स्वीकार्य है। अल्फा का एक बड़ा मूल्य, 0.10 से अधिक भी एक उपयुक्त हो सकता है जब अल्फा का एक छोटा मूल्य कम वांछनीय परिणाम में परिणाम देता है।

एक बीमारी के लिए मेडिकल स्क्रीनिंग में, एक परीक्षण की संभावनाओं पर विचार करें जो एक बीमारी के लिए सकारात्मक रूप से परीक्षण करता है जो एक बीमारी के लिए गलत तरीके से परीक्षण करता है। एक झूठी सकारात्मक हमारे रोगी के लिए चिंता का कारण बनेगी लेकिन अन्य परीक्षणों को जन्म देगी जो यह निर्धारित करेगी कि हमारे परीक्षण का फैसला वास्तव में गलत था। एक गलत नकारात्मक हमारे रोगी को यह गलत धारणा देगा कि जब वह वास्तव में करता है तो उसे कोई बीमारी नहीं होती है। नतीजा यह है कि बीमारी का इलाज नहीं किया जाएगा। पसंद को देखते हुए, हमारे पास ऐसी स्थितियाँ होंगी, जिनके परिणामस्वरूप एक झूठी नकारात्मक की तुलना में झूठी सकारात्मक हो सकती है।

इस स्थिति में, हम ख़ुशी से अल्फा के लिए एक बड़ा मूल्य स्वीकार करेंगे यदि यह एक झूठी नकारात्मक की कम संभावना के व्यापार में परिणत हुआ।

महत्व का एक स्तर एक मूल्य है जिसे हम सांख्यिकीय महत्व निर्धारित करने के लिए निर्धारित करते हैं। यह वह मानक होता है जिसके द्वारा हम अपने परीक्षण सांख्यिकीय के परिकलित पी-मूल्य को मापते हैं। यह कहने के लिए कि परिणाम अल्फा स्तर पर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है, इसका मतलब है कि पी-मूल्य अल्फा से कम है। उदाहरण के लिए, अल्फा = 0.05 के मान के लिए, यदि पी-मान 0.05 से अधिक है, तो हम अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं।

ऐसे कुछ उदाहरण हैं जिनमें हमें बहुत छोटे की आवश्यकता होगी पी-मूल्य एक शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए। यदि हमारी अशक्त परिकल्पना किसी ऐसी चीज की चिंता करती है, जिसे व्यापक रूप से सच माना जाता है, तो अशक्त परिकल्पना को खारिज करने के पक्ष में उच्च कोटि के प्रमाण होने चाहिए। यह एक पी-मूल्य द्वारा प्रदान किया जाता है जो अल्फा के लिए आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले मूल्यों की तुलना में बहुत छोटा है।

अल्फा का एक मूल्य नहीं है जो सांख्यिकीय महत्व निर्धारित करता है। हालाँकि 0.10, 0.05 और 0.01 जैसी संख्याएँ आमतौर पर अल्फा के लिए उपयोग किए जाने वाले मान हैं, फिर भी ओवरराइडिंग नहीं है गणितीय प्रमेय यह कहता है कि ये महत्व के एकमात्र स्तर हैं जिनका हम उपयोग कर सकते हैं। आंकड़ों में बहुत सी बातों के साथ, हमें गणना करने से पहले सोचना चाहिए और इसके बाद के संस्करण सभी सामान्य ज्ञान का उपयोग करते हैं।