परिकल्पना परीक्षण
परिकल्पना परीक्षण क्या है?
परिकल्पना परीक्षण आँकड़ों में एक अधिनियम है जिसके द्वारा एक विश्लेषक जनसंख्या पैरामीटर के संबंध में एक धारणा का परीक्षण करता है। विश्लेषक द्वारा नियोजित कार्यप्रणाली उपयोग किए गए डेटा की प्रकृति और विश्लेषण के कारण पर निर्भर करती है।
परिकल्पना परीक्षण का उपयोग नमूना डेटा का उपयोग करके एक परिकल्पना की संभावना का आकलन करने के लिए किया जाता है। ऐसा डेटा बड़ी आबादी से, या डेटा-जनरेटिंग प्रक्रिया से आ सकता है। निम्नलिखित विवरण में इन दोनों मामलों के लिए "जनसंख्या" शब्द का प्रयोग किया जाएगा।
परिकल्पना परीक्षण कैसे काम करता है
परिकल्पना परीक्षण में, एक विश्लेषक एक सांख्यिकीय नमूने का परीक्षण करता है, जिसका लक्ष्य शून्य परिकल्पना की संभाव्यता पर साक्ष्य प्रदान करना है।
सांख्यिकीय विश्लेषक विश्लेषण की जा रही आबादी के एक यादृच्छिक नमूने को मापने और जांचने के द्वारा एक परिकल्पना का परीक्षण करते हैं। सभी विश्लेषक दो अलग-अलग परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए यादृच्छिक जनसंख्या नमूने का उपयोग करते हैं: शून्य परिकल्पना और वैकल्पिक परिकल्पना।
शून्य परिकल्पना आमतौर पर जनसंख्या मापदंडों के बीच समानता की एक परिकल्पना है; उदाहरण के लिए, एक शून्य परिकल्पना कह सकती है कि जनसंख्या माध्य वापसी शून्य के बराबर है। वैकल्पिक परिकल्पना प्रभावी रूप से एक शून्य परिकल्पना के विपरीत है (उदाहरण के लिए, जनसंख्या का मतलब वापसी शून्य के बराबर नहीं है)। इस प्रकार, वे परस्पर अनन्य हैं,. और केवल एक ही सत्य हो सकता है। हालाँकि, दो परिकल्पनाओं में से एक हमेशा सत्य होगी।
परिकल्पना परीक्षण के 4 चरण
चार-चरणीय प्रक्रिया का उपयोग करके सभी परिकल्पनाओं का परीक्षण किया जाता है:
विश्लेषक के लिए पहला कदम दो परिकल्पनाओं को बताना है ताकि केवल एक ही सही हो सके।
अगला कदम एक विश्लेषण योजना तैयार करना है, जो बताता है कि डेटा का मूल्यांकन कैसे किया जाएगा।
तीसरा कदम योजना को अंजाम देना और नमूना डेटा का भौतिक विश्लेषण करना है।
चौथा और अंतिम चरण परिणामों का विश्लेषण करना है और या तो अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करना है, या यह बताना है कि डेटा को देखते हुए शून्य परिकल्पना प्रशंसनीय है।
परिकल्पना परीक्षण का वास्तविक-विश्व उदाहरण
यदि, उदाहरण के लिए, कोई व्यक्ति यह परीक्षण करना चाहता है कि एक पैसे के सिर पर उतरने की बिल्कुल 50% संभावना है, तो शून्य परिकल्पना यह होगी कि 50% सही है, और वैकल्पिक परिकल्पना यह होगी कि 50% सही नहीं है।
गणितीय रूप से, शून्य परिकल्पना को हो: पी = 0.5 के रूप में दर्शाया जाएगा। वैकल्पिक परिकल्पना को "हा" के रूप में निरूपित किया जाएगा और शून्य परिकल्पना के समान होगा, सिवाय समान चिह्न के हिट-थ्रू के, जिसका अर्थ है कि यह 50% के बराबर नहीं है।
100 सिक्कों के फ़्लिप का एक यादृच्छिक नमूना लिया जाता है, और फिर शून्य परिकल्पना का परीक्षण किया जाता है। यदि यह पाया जाता है कि 100 सिक्के फ्लिप 40 सिर और 60 टेल के रूप में वितरित किए गए थे, तो विश्लेषक यह मानेंगे कि एक पैसे के सिर पर उतरने का 50% मौका नहीं है और शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर देगा और वैकल्पिक परिकल्पना को स्वीकार करेगा।
दूसरी ओर, यदि 48 चित और 52 पट थे, तो यह प्रशंसनीय है कि सिक्का निष्पक्ष हो सकता है और फिर भी ऐसा परिणाम दे सकता है। इस तरह के मामलों में जहां शून्य परिकल्पना "स्वीकार की जाती है," विश्लेषक कहता है कि अपेक्षित परिणामों (50 शीर्ष और 50 पूंछ) और देखे गए परिणामों (48 शीर्ष और 52 पूंछ) के बीच का अंतर "अकेले संयोग से समझा जा सकता है।"
हाइलाइट्स
परिकल्पना परीक्षण का उपयोग नमूना डेटा का उपयोग करके एक परिकल्पना की संभावना का आकलन करने के लिए किया जाता है।
परीक्षण डेटा को देखते हुए परिकल्पना की संभाव्यता से संबंधित साक्ष्य प्रदान करता है।
सांख्यिकीय विश्लेषक विश्लेषण की जा रही आबादी के एक यादृच्छिक नमूने को मापने और जांचने के द्वारा एक परिकल्पना का परीक्षण करते हैं।
