सांख्यिकीय महत्व का निर्धारण कैसे करें

सांख्यिक महत्व एक मान है, जिसे मान पी कहा जाता है, जो कि किसी दिए गए परिणाम की संभावना को इंगित करता है, बशर्ते कि दिए गए कथन (जिसे नल परिकल्पना कहा जाता है) सच है। यदि पी मान काफी छोटा है, तो प्रयोगकर्ता सुरक्षित रूप से कह सकता है कि शून्य अनुल्पना गलत है।

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कदम
टिप्स
चेतावनी

कदम

चित्र शीर्षक आकलन सांख्यिकीय महत्व चरण 1

उस प्रयोग का निर्धारण करें जिसे आप करना चाहते हैं और वह डेटा जिसे आप जानना चाहते हैं इस उदाहरण में, हम मान लेंगे कि आपने लकड़ी के यार्ड से एक लकड़ी के बोर्ड खरीदे हैं। विक्रेता बताता है कि तालिका में 8 फीट का आयाम है (चलो इसे एल = 8 कहते हैं) आपको लगता है कि विक्रेता धोखा दे रहा है, और आपको लगता है कि लकड़ी के बोर्ड की लंबाई वास्तव में 8 फीट (एल<8)। यह एक वैकल्पिक परिकल्पना एच कहा जाता है_एक.

चित्र शीर्षक आकलन सांख्यिकीय महत्व चरण 2

अपनी परिकल्पना की घोषणा करें। यह साबित करने के लिए कि एल<8, हमें यह दिखाया जाना चाहिए कि यह एल के लिए अनुचित है कि एल>= 8, हमारे द्वारा एकत्र किए गए डेटा पर विचार इसलिए, हम यह घोषित करेंगे कि हमारी निरर्थक अवधारणा कहती है कि लकड़ी के बोर्ड की लंबाई 8 फुट या उससे अधिक के बराबर है, या एच₀: एल>= 8।

चित्र शीर्षक आकलन सांख्यिकीय महत्व चरण 3

निर्धारित करें कि आपके डेटा को कितना असामान्य होना चाहिए इससे पहले कि उसे सार्थक माना जाए। कई राज्यों का मानना है कि एक 95% निश्चितता कि शून्य परिकल्पना गलत है सांख्यिकीय महत्व प्राप्त करने के लिए न्यूनतम आवश्यकता का प्रतिनिधित्व करता है (0.05 का पी मान)। यह महत्व का स्तर है महत्व का एक उच्च स्तर (और इसलिए कम पी मान), यह दर्शाता है कि परिणाम भी अधिक महत्वपूर्ण हैं ध्यान दें कि 95% का महत्व स्तर इंगित करता है कि यह 20 में से 1 बार गलत है जिसमें आप प्रयोग करते हैं।

चित्र शीर्षक आकलन सांख्यिकीय महत्व चरण 4

डेटा एकत्र करें हम में से जो टेप के माप का प्रयोग करेंगे, वे पाएंगे कि मेज की लंबाई 8 फीट से कम है, और रिटेलर को एक नए लकड़ी के बोर्ड के लिए पूछना होगा। हालांकि, विज्ञान को मापने की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण साक्ष्यों की आवश्यकता है। क्योंकि विनिर्माण प्रक्रिया अपूर्ण है, और यहां तक कि अगर औसत लंबाई 8 फीट थी, तो अधिकांश बोर्ड थोड़ी लंबी या इस लंबाई से कम हैं। इस मामले से निपटने के लिए, हमें कई मापन करने और उन परिणामों का उपयोग करने की आवश्यकता है ताकि हमारे पी मान को निर्धारित किया जा सके।

चित्र शीर्षक आकलन सांख्यिकीय महत्व चरण 5

अपने डेटा के औसत की गणना करें हम इस औसत से μ के साथ संकेत करेंगे।

अपने सभी माप जोड़ें

लिया माप की संख्या से विभाजित (n)।

चित्र शीर्षक आकलन सांख्यिकीय महत्व चरण 6

नमूने के मानक विचलन की गणना करता है। हम साथ मानक विचलन का संकेत देंगे रों.

अपने सभी मापन से औसत μ घटाएं।

परिणामी मानों के वर्गों

मूल्य जोड़ें

के लिए विभाजित n-1.

परिणाम के वर्गमूल की गणना करें

चित्र शीर्षक आकलन सांख्यिकीय महत्व चरण 7

अपने औसत को एक सामान्य सामान्य मान (जेड परिणाम) में बदलें। हम इस मूल्य के साथ संकेत करेंगे जेड.

मूल्य एच घटाना₀ (8) आपके औसत से μ

नमूना के मानक विचलन के परिणाम को विभाजित करें रों.

चित्र शीर्षक आकलन सांख्यिकीय महत्व चरण 8

इस मूल्य की तुलना करें जेड मूल्य के साथ जेड महत्व के अपने स्तर के बारे में यह एक मानक वितरण तालिका से प्राप्त होता है। इस मूलभूत मूल्य को निर्धारित करना इस लेख के इरादे से परे है, लेकिन यदि आपका जेड -1.645 से कम है, तो आप मान सकते हैं कि टेबल की लंबाई 8 फीट से कम है और 95% से अधिक महत्व का एक स्तर है। यह कहा जाता है "रिक्त परिकल्पना की अस्वीकृति", और इसका मतलब है कि गणना μ सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है (क्योंकि यह घोषित लंबाई से अलग है) यदि आपका मूल्य जेड -1.645 से कम नहीं है, आप एच से इंकार नहीं कर सकते₀. इस स्थिति में, ध्यान दें कि आपने नहीं दिखाया है कि एच₀ यह सच है आप बस कहने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं है कि यह गलत है

चित्र शीर्षक आकलन सांख्यिकीय महत्व चरण 9

मामले के आगे अध्ययन पर विचार करें आगे माप या एक अधिक सटीक माप उपकरण के साथ एक अन्य अध्ययन को पूरा करने में आपके निष्कर्ष के महत्व का स्तर बढ़ाने में मदद मिलेगी।

टिप्स

आंकड़े अध्ययन का एक विशाल और जटिल क्षेत्र है - यह सांख्यिकीय स्तर की सांख्यिकीय समझ के उन्नत पाठ्यक्रम में (या उच्चतर) सम्मिलित है ताकि सांख्यिकीय महत्व की आपकी समझ में सुधार हो सके।

चेतावनी

यह विश्लेषण प्रदान किए गए उदाहरण के लिए विशिष्ट है, और आपकी परिकल्पना के आधार पर भिन्न होगा।
हमने ऐसी कई अवधारणाओं का विकास किया है जिन्हें चर्चा नहीं हुई है। एक सांख्यिकी पाठ्यक्रम आपको उन्हें समझने में मदद करेगा।

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