पी मान की गणना कैसे करें
मूल्य पी
, या संभावना मूल्य, एक सांख्यिकीय उपाय है जो वैज्ञानिकों को उनकी अनुमानों की शुद्धता का निर्धारण करने में सहायता करता है। पी को समझने के लिए प्रयोग किया जाता है कि क्या किसी प्रयोग के परिणाम अवलोकन के तहत ईवेंट के सामान्य श्रेणी के भीतर हैं सामान्यतया, यदि डेटा के किसी दिए गए समूह का पी मान किसी निश्चित उपसर्ग स्तर (उदाहरण के लिए 0.05) से नीचे होता है, तो वैज्ञानिक अस्वीकार करते हैं "शून्य परिकल्पना" अपने प्रयोग का, दूसरे शब्दों में वे परिकल्पना को छोड़कर जिनके चर नहीं परिणाम के लिए यह महत्वपूर्ण है अन्य सांख्यिकीय मूल्यों की गणना के बाद आप पी मान को खोजने के लिए एक तालिका का उपयोग कर सकते हैं पहले निर्धारित किए जाने वाले सांख्यिकीय मूल्यों में से एक है जो ढांचा.कदम
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परिणाम निर्धारित करें अपेक्षित अपने प्रयोग से आमतौर पर, जब वैज्ञानिक परीक्षाओं का संचालन करते हैं और परिणामों का पालन करते हैं, तो उन्हें पहले से ही पता है कि अग्रिम क्या है "साधारण" या "ठेठ"। यह विचार पिछले प्रयोगों पर, विश्वसनीय डेटा की श्रृंखला पर, वैज्ञानिक साहित्य और / या अन्य स्रोतों पर आधारित हो सकता है। इसलिए, आपके प्रयोग में, निर्धारित करें कि क्या अनुमानित परिणाम हो सकते हैं और उन्हें संख्यात्मक रूप में व्यक्त किया जा सकता है।
- उदाहरण के लिए: हम कहते हैं कि पिछले अध्ययनों से पता चला है कि, राष्ट्रीय स्तर पर, लाल कार ड्राइवरों ने 2: 1 के अनुपात में, नीले रंग के कार ड्राइवरों की तुलना में अधिक तेजी से जुर्माना लगाया है। समझना चाहते हैं कि आपके शहर में पुलिस क्या है "सम्मान" यह आंकड़ा और ठीक लाल कारों को पसंद करता है यदि आप लाल और नीले रंग की कारों को सौंपे गए 150 स्पीडिंग जुर्मानाओं के एक यादृच्छिक नमूने लेते हैं, तो आपको यह अपेक्षा करनी चाहिए 100 लाल के लिए हैं और 50 ब्लूज़ के लिए, अगर आपके शहर में पुलिस राष्ट्रीय प्रवृत्ति का सम्मान करती है.
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परिणाम निर्धारित करें मनाया आपके प्रयोग का अब जब आपको पता है कि क्या उम्मीद है, तो आपको वास्तविक मूल्य (या खोजने के लिए परीक्षण करने की आवश्यकता है I "मनाया")। इसके अलावा इस मामले में परिणाम संख्यात्मक रूप में व्यक्त किया जाना चाहिए। अगर हम कुछ बाहरी स्थितियों में हेरफेर करते हैं और नतीजे देखते हैं अलग उन उम्मीदों से, दो संभावनाएं हैं: यह एक यादृच्छिकता है, या हमारा हस्तक्षेप है वजह से विचलन मूल्य पी की गणना करने का उद्देश्य यह समझना है कि परिणामस्वरूप होने वाले आंकड़ों से बहुत कुछ विचलित हो सकता है "शून्य परिकल्पना" (यानी अनुमान है कि प्रायोगिक चर और नतीजे वाले परिणामों के बीच कोई संबंध नहीं है) खारिज होने की संभावना नहीं है।
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निर्धारित करें स्वतंत्रता की डिग्री आपके प्रयोग का स्वतंत्रता की डिग्री परिवर्तनशीलता की मात्रा का योग है जो प्रयोग प्रदान करता है और जो कि आपके द्वारा जांच की जा रही श्रेणियों की संख्या से निर्धारित होता है। स्वतंत्रता की डिग्री के लिए समीकरण है: स्वतंत्रता की डिग्री = एन -1, जहाँ "n" यह श्रेणियों की संख्या है, या वे वेरिएबल जिनका आप विश्लेषण कर रहे हैं
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उन लोगों के साथ अपेक्षित परिणाम की तुलना करें जिनका उपयोग करके देखा गया जो ढांचा. ची वर्ग (लिखित "एक्स2") एक संख्यात्मक मान है जो डेटा के बीच के अंतर को मापता है अपेक्षित और मनाया एक परीक्षण का ची-स्क्वायर के लिए समीकरण है: एक्स2 = Σ ((ओ-ई)2/ एस), जहाँ "या" मनाया मूल्य ed है "और" यह एक उम्मीद है सभी संभावित परिणामों के लिए इस समीकरण के परिणाम जोड़ें (नीचे देखें)।
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एक चुनें महत्त्व का स्तर. अब जब आपके पास आजादी और ची स्क्वायर की डिग्री है, तो मूल्य पी खोजने के लिए आपको अंतिम मूल्य मिलना चाहिए, आपको महत्व का स्तर तय करना होगा महत्व एक कम संभावना है कि प्रयोग यादृच्छिक डेटा का उत्पादन किया है और इसके विपरीत है करने के लिए इसी का स्तर कम: व्यवहार में यह एक मूल्य के उपायों कि आप कितना अपने परिणाम की यह सुनिश्चित करना चाहते है। यह मान दशमलव (जैसे 0.01) में व्यक्त किया गया है और संभावना के प्रतिशत से मेल खाती है कि परिणामी डेटा यादृच्छिक (इस मामले में 1%)।
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सन्निकटन में अपने पी मान को खोजने के लिए ची-स्क्वायर वितरण तालिका का उपयोग करें। वैज्ञानिकों और सांख्यिकीविदों उनके परीक्षणों में पी की गणना करने के लिए बड़ी तालिकाओं का उपयोग करते हैं। इन तालिकाओं आमतौर पर ऊर्ध्वाधर स्तंभ पर है पर छोड़ दिया स्वतंत्रता की और इसी मूल्य पी पहले के शीर्ष पर क्षैतिज रेखा पर विभिन्न डिग्री स्वतंत्रता की डिग्री है और फिर मेज नीचे स्क्रॉल पहले नंबर खोजने के लिए बाएं से दाएं सबसे बड़ा आपकी चित्रकला का अब पी मूल्य मिलते हैं (आमतौर पर पी का मान इस संख्या के बीच है जिसे आपने पहचाना है और अगले सबसे बड़ा)।
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निर्णय लें कि क्या आपकी परिकल्पना को अस्वीकार या बनाए रखना है के बाद से आप अपने प्रयोग में एक पी अनुमानित मूल्य मिल रहा है, तो आप तय कर सकते हैं या अस्वीकार नहीं रिक्त परिकल्पना है कि क्या (मैं आपको याद दिलाना है कि शून्य परिकल्पना एक है कि मान लिया गया है चर और प्रयोग के परिणाम के बीच कोई संबंध नहीं है कि है)। यदि पी आपके महत्व के स्तर से नीचे है, बधाई: आपने दिखाया है कि चर और अवलोकन के परिणामों के बीच संबंध की एक उच्च संभावना है। यदि पी आपके महत्व के स्तर से अधिक है तो मौलिक परिणाम मौके से होने की संभावना अधिक हो सकता है।
टिप्स
- एक वैज्ञानिक कैलकुलेटर का उपयोग करना गणना को बहुत आसान बना देगा आप ऑनलाइन कैलकुलेटर ऑनलाइन भी पा सकते हैं।
- आप अलग-अलग कार्यक्रमों का उपयोग करके पी मान की गणना कर सकते हैं, जैसे कि आम स्प्रैडशीट सॉफ्टवेयर या जो सांख्यिकीय आंकलन के लिए अधिक विशिष्ट हैं।
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