स्टैटा फॉरेक्स में टेस्टिंग परिकल्पना

8.4 - एक मतलब के लिए मिंट रेपॉलीसिस टेस्टिंग के लिए हाइपोथीसिस्ट टेस्टिंग कुछ छोटे बदलावों के साथ उसी पाँच चरणों का उपयोग करेगा। यह प्रक्रिया एक नमूना के रूप में जानी जाती है जिसे टी परीक्षण कहते हैं। पांच चरण की पूर्वनिश्चितता परीक्षण प्रक्रिया 1. किसी भी आवश्यक मान्यताओं की जांच करें और रिक्त और वैकल्पिक hypotheses लिखें। डेटा मात्रात्मक होना चाहिए और बेतरतीब ढंग से एक आबादी से नमूना होना चाहिए जो लगभग सामान्य रूप से वितरित किया जाता है। रिक्त और वैकल्पिक hypotheses के संभव संयोजन हैं: 2. एक उपयुक्त परीक्षण आंकड़ों की गणना करें। एक समूह के परीक्षण का मतलब है कि हम परीक्षण के आंकड़ों पर प्रयोग करेंगे: टेस्ट स्टैटिस्टिक: एक ग्रुप मीन (ओवरलाइन) नमूना मतलब (एमयू) अनुमानित आबादी का मतलब नमूना मानक विचलन (एन) नमूना आकार ध्यान रखें कि इस सूत्र की संरचना है एक अनुपात के लिए टेस्ट आँकड़ों के सूत्र के समान। मानक त्रुटि से विभाजित नमूना आंकड़े और अनुमानित जनसंख्या पैरामीटर के बीच अंतर है। 3. परीक्षण के आंकड़ों के साथ जुड़े पी-वैल्यू निर्धारित करें। जब एक औसत या औसत अंतर के बारे में अनुमानों का परीक्षण किया जाता है, तो पी-वेल को खोजने के लिए टी वितरण का उपयोग किया जाता है। टी वितरण एक मात्रा से आजाद किया जाता है जिसे स्वतंत्रता की डिग्री कहा जाता है, जिसे डीएफ एन 1 के रूप में गणना किया जाता है, उस स्थिति के लिए जो एक मतलब या परीक्षण के अंतर का परीक्षण शामिल है। टी तालिका का उपयोग करना, सबसे अधिक संभावना है कि आप सटीक मान नहीं खोजते हैं बल्कि इसके बजाय संख्या दो के बीच गिर जाएगी यह जानने के बाद कि आपका टेस्ट नंबर तालिका में पोस्ट किए गए लोगों के संबंध में कहां गिर जाएंगे, जहां आप दाएं-टेल प्रोबबिलिटी पढ़ते हैं यह सही पूंछ की संभावना एक-तरफा (यानी वैकल्पिक से कम या परीक्षण की तुलना में कम) परीक्षण के लिए पी-मान से मेल खाती है। अगर एक दो तरफ (यानी वैकल्पिक बराबर नहीं), तो सही पूंछ की संभावना को दोगुना करें पी-वेल्यू भी मिनिटैब एक्सप्रेस का उपयोग कर पाया जा सकता है। 4. रिक्त और वैकल्पिक hypotheses के बीच तय। यदि (पी लेक अल्फा) रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार करता है यदि (pgtalpha) शून्य अनुल्पना को अस्वीकार करने में विफल 5. एक वास्तविक दुनिया निष्कर्ष राज्य चरण 4 में अपने निर्णय के आधार पर, मूल शोध प्रश्न के संदर्भ में एक निष्कर्ष लिखें। नए पेजों में आपको दो अलग-अलग करने का मौका देने से पहले उदाहरणों के माध्यम से चलना होगा। नेविगेशन 8.2 - एक अनुपात के लिए हाइपोथीसिस्ट परीक्षण यहां हम एक समूह में अनुपात की तुलना में निर्दिष्ट आबादी अनुपात में तुलना करने के लिए परिकल्पना परीक्षणों का उपयोग करेंगे। उदाहरण: अनुसंधान प्रश्न निम्नलिखित अनुसंधान प्रश्न हैं जिनका एक अनुपात के लिए एक परिकल्पना परीक्षण का उपयोग करके उत्तर दिया जा सकता है। प्रत्येक मामले में, हम एक नमूने से डेटा की तुलना में अनुमानित जनसंख्या पैरामीटर के आधार पर अनुमान लगाने का परीक्षण करेंगे। शिशुओं। क्या बच्चे का जन्म अनुपात 50.5 से अलग है। 80 से अधिक अमेरिकियों ने आइस क्रीम का अधिकार दिया है क्रीमरी ग्राहकों का प्रतिशत, जो वेनिला के ऊपर चॉकलेट आइसक्रीम पसंद करते हैं, 80 से कम है पिछले खंड से याद करो पांच कदम परिकल्पना परीक्षण प्रक्रिया जिसे हम इस कोर्स में उपयोग करेंगे: पांच चरण की पूर्वपरीक्षा परीक्षण प्रक्रिया किसी भी आवश्यक मान्यताओं की जांच करें और रिक्त और वैकल्पिक लिखें परिकल्पना। मान्यताओं परीक्षण के आधार पर अलग-अलग होंगे। रिक्त और वैकल्पिक hypotheses भी आबादी मानकों के संदर्भ में लिखा जाएगा शून्य अवधारणा हमेशा समानता (यानी) () होगा उपयुक्त परीक्षण आंकड़ों की गणना करें यह परीक्षण के आधार पर अलग-अलग होगा, लेकिन आम तौर पर एक मानक त्रुटि से विभाजित नमूने में अंतर दिखाई देगा। इस वर्ग में हम देखेंगे (जेड), (टी), (ची), और (एफ) टेस्ट आँकड़े। टेस्ट आँकड़ों के साथ जुड़े पी-वेल निर्धारित करें यह परिशिष्ट ए में तालिकाओं का उपयोग करते हुए या मिनिटैब एक्सप्रेस का इस्तेमाल करते हुए पाया जा सकता है। रिक्त और वैकल्पिक hypotheses के बीच तय यदि (पी लेक अल्फा) रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार करता है यदि (pgtalpha) शून्य अनुल्पना को अस्वीकार करने में विफल एक वास्तविक दुनिया निष्कर्ष राज्य चरण 4 में अपने निर्णय के आधार पर, मूल शोध प्रश्न के संदर्भ में एक निष्कर्ष लिखें। परीक्षण के आधार पर कुछ कदम भिन्न हो सकते हैं। विशेष रूप से एक समूह के अनुपात की एक विशेष मूल्य के साथ तुलना करने के लिए इन पांच चरणों के माध्यम से चलने की सुविधा देता है। 1. किसी भी आवश्यक धारणाएं देखें और नल और वैकल्पिक हाइपोथीसिस लिखें। पिछले पाठों की तरह, धारणा यह है कि दोनों (एन बार पी जीईक 10) और (एन बार (1-पी) जीआईक 10)। ध्यान दें कि कुछ पाठ्यपुस्तकों का मानना ​​है कि 10 बहुत उदार है और 10 के बजाय 15 का उपयोग करते हैं। हम अपनी चर्चा के लिए 10 का उपयोग जारी रखेंगे। परिकल्पना के संदर्भ में, रिक्त परिकल्पना में हमेशा समानता होती है, वैकल्पिक परिकल्पना में कभी भी समानता नहीं होती। नीचे रिक्त और वैकल्पिक hypotheses के संभव संयोजनों के साथ एक मेज है। (पी 0) जनसंख्या अनुपात का अनुमानित मूल्य है अनुपात पर परीक्षण करते समय, निम्न फार्मूले का उपयोग करके एक (जेड) परीक्षण आंकड़े का उपयोग कर रहे होंगे: टेस्ट आँकड़े: एक समूह अनुपात (विस्तृत) नमूना अनुपात (पी) जनसंख्या अनुपात (एन) का नमूना आकार नोट करें कि यह सूत्र वास्तव में अंतर है नमूना अनुपात और अनुमानित आबादी अनुपात (वाइडहैट) की मानक त्रुटि से विभाजित। ऐसा करने में, यह सूत्र नमूना अनुपात के पूर्वनिर्धारित वितरण के संदर्भ में मनाया गया नमूना के लिए z स्कोर पा रहा है। 3. परीक्षण मानदंड के साथ जुड़े पी मूल्य का निर्धारण। अब, हम टेस्ट आँकड़ों का उपयोग करते हैं जिसे हमने नमूना प्राप्त करने की संभावना का निर्धारण करने के लिए चरण 2 में गणना की है, जो कि हमारे द्वारा प्राप्त नमूने से अधिक या उससे अधिक के रूप में अनुमानित जनसंख्या से भटक जाता है। दूसरे शब्दों में, यह देखते हुए कि शून्य परिकल्पना सही है, संभावना है कि (एन) के एक यादृच्छिक रूप से चयनित नमूने के नमूने आँकड़े अलग होंगे जैसा कि एक प्राप्त (या अधिक अलग) पी-वेल्यू है ध्यान दें कि पी-वेल्यू को भी (पी) द्वारा चिन्हित किया गया है इस आबादी अनुपात के साथ भ्रमित न करें जो समान प्रतीक का हिस्सा है। मानक मानक तालिका या मिनिटैब एक्सप्रेस का उपयोग करके हम पी-वैल्यू देख सकते हैं। अगर हम एक एक-पूंछ परीक्षण का संचालन कर रहे हैं (यानी दाएं- या बाएं-पूंछ), तो हम नमूनाकरण के क्षेत्र को देखते हैं जो हमारे परीक्षण आंकड़ों से परे है। यदि हम एक दो-पूंछ (अर्थात गैर-दिशात्मक परीक्षण) का संचालन कर रहे हैं तो एक अतिरिक्त कदम है: हमें दाएं या बाएं पूंछ में होने की संभावना को ध्यान में रखने के लिए क्षेत्र के दो से अधिक की जरूरत है 4. अशक्त और वैकल्पिक हाइपोथीसेशंस के बीच का फैसला हम अपने मूल्यों की जांच करके शून्य और वैकल्पिक अनुमानों के बीच निर्णय ले सकते हैं। यदि (पी लेक अल्फा) रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार करता है यदि (pgtalpha) शून्य अनुल्पना को अस्वीकार करने में विफल जब तक अन्यथा नहीं कहा गया है, मान लें कि (alpha.05)। जब हम अशक्त अभिकल्पना को अस्वीकार करते हैं तो परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं। 5. एक वास्तविक दुनिया निष्कर्ष राज्य चरण 4 में हमारे निर्णय के आधार पर, हम मूल शोध प्रश्न के संबंध में हमारे फैसले के बारे में एक वाक्य या दो लिखेंगे। अगले कुछ पेज आपको कुछ पूर्ण उदाहरणों के माध्यम से चलेंगे इससे पहले कि आप अपने स्वयं के कुछ प्रयास करें। पथ प्रदर्शन