आचरण करते समय क्या धारणाएँ बनाई जाती हैं

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• टी टेस्ट
• टी-टेस्ट मान्यताओं

टी-टेस्ट का उपयोग आमतौर पर सांख्यिकी और अर्थमिति में किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि दो परिणामों या चर का मान एक दूसरे से भिन्न हो। उदाहरण के लिए यदि आप जानना चाहते हैं कि 400 पाउंड से अधिक लोगों द्वारा खाए गए पाई की मात्रा सांख्यिकीय रूप से 400 पाउंड से कम है या नहीं।

टी-टेस्ट करते समय की गई आम धारणाओं में माप के पैमाने, यादृच्छिक नमूनाकरण, डेटा वितरण की सामान्यता, नमूना आकार की पर्याप्तता और मानक विचलन में समानता की समानता के बारे में शामिल हैं।

चाबी छीन लेना

• एक टी-टेस्ट एक आँकड़ों को निर्धारित करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है, अगर डेटा के नमूने के आधार पर दो समूहों के साधनों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है। परीक्षण सही तरीके से और वैधता के साथ व्याख्या करने के लिए मान्यताओं के एक सेट पर निर्भर करता है। इन मान्यताओं के अलावा डेटा को ब्याज की आबादी से बेतरतीब ढंग से नमूना होना चाहिए और डेटा चर एक सामान्य वितरण का पालन करते हैं।

टी टेस्ट

टी-टेस्ट को गिनीज ब्रूइंग कंपनी के लिए काम करने वाले एक रसायनज्ञ द्वारा विकसित किया गया था ताकि स्टाउट की सुसंगत गुणवत्ता को मापा जा सके। इसे आगे विकसित और अनुकूलित किया गया था, और अब एक सांख्यिकीय परिकल्पना के किसी भी परीक्षण को संदर्भित करता है जिसमें जिस सांख्यिकीय के लिए परीक्षण किया जा रहा है, वह शून्य परिकल्पना का समर्थन करने पर एक टी-वितरण के अनुरूप होने की उम्मीद है।

एक टी-परीक्षण सांख्यिकीय परीक्षा के उपयोग के माध्यम से दो आबादी का मतलब है; दो नमूनों के साथ एक टी-परीक्षण आमतौर पर छोटे नमूना आकारों के साथ प्रयोग किया जाता है, जब दो सामान्य वितरणों के प्रकारों का पता नहीं होता है तो नमूनों के बीच अंतर का परीक्षण किया जाता है।

टी-वितरण मूल रूप से किसी भी निरंतर संभाव्यता वितरण है जो एक छोटे नमूना आकार और आबादी के लिए एक अज्ञात मानक विचलन का उपयोग करके सामान्य रूप से वितरित आबादी के माध्यम के अनुमान से उत्पन्न होता है। अशक्त परिकल्पना डिफ़ॉल्ट धारणा है कि दो अलग-अलग मापा घटनाओं के बीच कोई संबंध नहीं है। (संबंधित पढ़ने के लिए, देखें: एक मजबूत शून्य परिकल्पना का क्या मतलब है? )

टी-टेस्ट मान्यताओं

1. टी-परीक्षणों के संबंध में की गई पहली धारणा माप के पैमाने की चिंता करती है। एक टी-टेस्ट के लिए धारणा यह है कि एकत्र किए गए डेटा पर लागू माप का पैमाना एक निरंतर या क्रमिक पैमाने का अनुसरण करता है, जैसे कि एक आईक्यू टेस्ट के लिए स्कोर। दूसरी धारणा यह है कि एक सरल यादृच्छिक नमूना है, कि डेटा है कुल आबादी का एक प्रतिनिधि, यादृच्छिक रूप से चयनित भाग से एकत्र किया गया। तीसरी धारणा डेटा है, जब प्लॉट किया जाता है, तो एक सामान्य वितरण, घंटी के आकार का वितरण वक्र होता है। जब एक सामान्य वितरण ग्रहण किया जाता है, तो एक स्वीकृति के मानदंड के रूप में संभाव्यता के स्तर (अल्फा स्तर, महत्व का स्तर, पी ) निर्दिष्ट कर सकता है। ज्यादातर मामलों में, 5% मूल्य ग्रहण किया जा सकता है। चौथी धारणा एक बड़े नमूना आकार का उपयोग किया जाता है। एक बड़ा नमूना आकार का मतलब है कि परिणामों का वितरण सामान्य घंटी के आकार का वक्र होना चाहिए। अंतिम धारणा विचरण की समरूपता है। समरूप, या समान, विचरण मौजूद है जब नमूनों के मानक विचलन लगभग बराबर हैं।