पी-टेस्ट क्या है?
एक पी-टेस्ट एक सांख्यिकीय पद्धति है जो अशक्त परिकल्पना की वैधता का परीक्षण करती है जो जनसंख्या के बारे में आम तौर पर स्वीकृत दावे को बताती है। यद्यपि यह शब्द अशक्त है, यह भ्रामक है, लेकिन इसका उद्देश्य यह है कि इसे स्वीकार या अस्वीकार करने का प्रयास करके स्वीकार किए गए तथ्य का परीक्षण किया जाए। पी-परीक्षण उन सबूतों को प्रदान कर सकता है जो या तो अस्वीकार कर सकते हैं या अस्वीकार करने में विफल हो सकते हैं (व्यापक रूप से स्वीकृत दावे के लिए आंकड़े 'अनिर्णायक' के लिए बोलते हैं)।
चाबी छीन लेना
- एक पी-टेस्ट एक सांख्यिकीय पद्धति है जो अशक्त परिकल्पना की वैधता का परीक्षण करती है जो जनसंख्या के बारे में आम तौर पर स्वीकार किए गए दावे को बताती है। पी-मूल्य जितना छोटा होता है, उतना ही मजबूत सबूत कि शून्य परिकल्पना को खारिज कर दिया जाना चाहिए और वैकल्पिक परिकल्पना हो सकती है अधिक विश्वसनीय हो। P- परीक्षण आँकड़ा आम तौर पर एक मानक सामान्य वितरण का अनुसरण करता है जब बड़े नमूना आकार का उपयोग किया जाता है।
पी-टेस्ट को समझना
एक पी-परीक्षण एक मूल्य की गणना करता है जो शोधकर्ता को स्वीकृत दावे की विश्वसनीयता निर्धारित करने में सक्षम बनाता है। संबंधित पी-मूल्य की तुलना सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण स्तर (विश्वास स्तर), अल्फा (α) से की जाती है, जिसे शोधकर्ता ने परिणामों की यादृच्छिकता का पता लगाने के लिए चुना है। पी-टेस्ट स्टेटिस्टिक आमतौर पर एक मानक सामान्य वितरण का अनुसरण करता है जब बड़े नमूना आकार का उपयोग किया जाता है।
शोधकर्ता आमतौर पर 5% या उससे कम के अल्फा स्तर का चयन करेंगे जो 95% या उससे अधिक के आत्मविश्वास के स्तर में बदल जाता है। दूसरे शब्दों में, 5% अल्फा स्तर से कम पी-मूल्य का मतलब है कि 95% से अधिक संभावना है कि आपके परिणाम यादृच्छिक नहीं हैं , इस प्रकार आपके परिणामों के महत्व को बढ़ाते हैं। यह सबूत है जो शोधकर्ता को अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने की अनुमति देगा।
- पी-मान जितना छोटा होगा (पी-वैल्यू <अल्फ़ा), उतने ही मजबूत सबूत कि शून्य परिकल्पना को खारिज कर दिया जाना चाहिए और वैकल्पिक परिकल्पना अधिक विश्वसनीय हो सकती है। पी-मूल्य (पी-वैल्यू> अल्फा) बड़ा अशक्त परिकल्पना के विरूद्ध साक्ष्य को कमजोर करने का अर्थ है कि इसे अस्वीकार नहीं किया जा सकता है जो परीक्षण को अनिर्णायक बनाता है।
एक दावे को मान्य करने के लिए एक परिकल्पना परीक्षण का आयोजन करते समय, शोधकर्ता दो परिकल्पनाओं को स्थगित करता है - अशक्त (एच 0) और वैकल्पिक (एच 1)। अशक्त और वैकल्पिक परिकल्पना का निरूपण उस उपयोगिता की कुंजी है जो एक पी-परीक्षण शोधकर्ता की पेशकश कर सकता है।
अशक्त परिकल्पना एक आम तौर पर आयोजित विश्वास या आधार है जो शोधकर्ता यह देखने के लिए परीक्षण करता है कि क्या वे इसे अस्वीकार कर सकते हैं। समझदारी की मुख्य बात यह है कि शोधकर्ता हमेशा इस परिकल्पना को अस्वीकार करना चाहता है और पी-टेस्ट उन्हें इस लक्ष्य को प्राप्त करने में मदद करता है। एक और ध्यान देने वाली बात यह है कि यदि पी-परीक्षण अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहता है, तो परीक्षण अनिर्णायक माना जाता है और किसी भी तरह से शून्य परिकल्पना की पुष्टि नहीं है।
वैकल्पिक परिकल्पना शोधकर्ता द्वारा जांच की जा रही घटना को बेहतर ढंग से समझाने के लिए प्रस्तुत की गई अलग व्याख्या है। जैसे, यह एकमात्र, या सबसे अच्छा, संभव वैकल्पिक स्पष्टीकरण होना चाहिए। इस तरह, यदि पी-मान शून्य परिकल्पना की अस्वीकृति को मान्य करता है तो वैकल्पिक परिकल्पना को विश्वसनीय होने के रूप में देखा जा सकता है।
जेड-टेस्ट और टी-टेस्ट
एक सामान्य और सरलीकृत प्रकार का सांख्यिकीय परीक्षण एक z- परीक्षण है, जो परिकल्पित जनसंख्या माध्य के लिए एक नमूने के सांख्यिकीय महत्व का परीक्षण करता है, लेकिन इसके लिए आवश्यक है कि जनसंख्या का मानक विचलन ज्ञात हो, जो अक्सर संभव नहीं होता है। टी-टेस्ट एक अधिक यथार्थवादी प्रकार का परीक्षण है, जिसमें जनसंख्या के मानक विचलन के विपरीत नमूने के केवल मानक विचलन की आवश्यकता होती है।
यह समझना कि आंकड़े उत्पाद विकास को कैसे प्रभावित कर सकते हैं, विशेष रूप से जैव प्रौद्योगिकी में, अधिक सूचित निवेश निर्णय लेने के लिए निवेशकों का मार्गदर्शन करने में काफी उपयोगी हो सकता है। उदाहरण के लिए, एक होनहार दवा के नैदानिक परीक्षण के लिए सांख्यिकीय परिणामों की एक बुनियादी समझ एक बायोटेक स्टॉक के संभावित रिटर्न का आकलन करने में अमूल्य हो सकती है।
