परिकल्पना परीक्षण निष्कर्ष कैसे लिखें: उदाहरणों के साथ

एक परीक्षण परिकल्पना का उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि जनसंख्या पैरामीटर के बारे में एक परिकल्पना सत्य है या नहीं।

वास्तविक दुनिया की परिकल्पना परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ता आबादी से एक यादृच्छिक नमूना प्राप्त करते हैं और एक शून्य और वैकल्पिक परिकल्पना का उपयोग करके नमूना डेटा पर एक परिकल्पना परीक्षण करते हैं:

• शून्य परिकल्पना (H ₀ ): नमूना डेटा अकेले संयोग से आता है।
• वैकल्पिक परिकल्पना ( _एचए ): नमूना डेटा एक गैर-यादृच्छिक कारण से प्रभावित होता है।

यदि परिकल्पना परीक्षण का पी-मूल्य एक निश्चित स्तर के महत्व से नीचे है (जैसे α = 0.05), तो हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर देते हैं ।

अन्यथा, यदि पी-मूल्य एक निश्चित स्तर के महत्व से कम नहीं है, तो हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं ।

जब हम किसी परिकल्पना परीक्षण का निष्कर्ष लिखते हैं, तो हम आम तौर पर इसमें शामिल होते हैं:

• हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं या नहीं।
• महत्व का स्तर.
• परिकल्पना परीक्षण के संदर्भ में एक संक्षिप्त विवरण।

उदाहरण के लिए, हम लिखेंगे:

हम 5% महत्व स्तर पर शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं ।

इस दावे का समर्थन करने के लिए पर्याप्त सबूत हैं कि…

या हमने लिखा:

हम 5% महत्व स्तर पर शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं ।

इस दावे का समर्थन करने के लिए पर्याप्त सबूत नहीं हैं कि…

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि दोनों परिदृश्यों में परिकल्पना परीक्षण निष्कर्ष कैसे लिखा जाए।

उदाहरण 1: शून्य परिकल्पना के निष्कर्ष को अस्वीकार करना

मान लीजिए कि एक जीवविज्ञानी सोचता है कि एक निश्चित उर्वरक से पौधे एक महीने में सामान्य से अधिक बढ़ जाएंगे, जो वर्तमान में 20 इंच है। इसका परीक्षण करने के लिए, वह अपनी प्रयोगशाला में प्रत्येक पौधे पर एक महीने तक उर्वरक लगाती है।

फिर वह निम्नलिखित मान्यताओं का उपयोग करके 5% महत्व स्तर पर एक परिकल्पना परीक्षण करती है:

• एच ₀ : μ = 20 इंच (उर्वरक का औसत पौधे की वृद्धि पर कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा)
• एच _ए : μ > 20 इंच (उर्वरक से पौधों की वृद्धि में औसत वृद्धि होगी)

मान लें कि परीक्षण का पी-मान 0.002 है।

यहां बताया गया है कि वह परिकल्पना परीक्षण के परिणामों की रिपोर्ट कैसे करेगी:

हम 5% महत्व स्तर पर शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं ।

इस दावे का समर्थन करने के लिए पर्याप्त सबूत हैं कि यह विशेष उर्वरक पौधों को एक महीने की अवधि में सामान्य से अधिक विकसित करता है।

उदाहरण 2: शून्य परिकल्पना के निष्कर्ष को अस्वीकार न करें

मान लीजिए कि एक विनिर्माण संयंत्र का प्रबंधक यह परीक्षण करना चाहता है कि क्या कोई नई विधि प्रति माह उत्पादित दोषपूर्ण विजेट्स की संख्या को बदलती है या नहीं, जो वर्तमान में 250 है। इसका परीक्षण करने के लिए, वह उपयोग से पहले और बाद में उत्पादित दोषपूर्ण विजेट्स की औसत संख्या को मापता है। नई विधि. एक महीने के लिए विधि.

यह निम्नलिखित मान्यताओं का उपयोग करके 10% महत्व स्तर पर एक परिकल्पना परीक्षण करता है:

• एच ₀ : μ _बाद = μ _पहले (नई विधि का उपयोग करने से पहले और बाद में दोषपूर्ण विजेट की औसत संख्या समान है)
• एच _ए : μ _{के बाद} ≠ μ _पहले (नई विधि का उपयोग करने से पहले और बाद में उत्पादित दोषपूर्ण विजेट की औसत संख्या अलग है)

मान लीजिए कि परीक्षण का पी-मान 0.27 निकला।

यहां बताया गया है कि यह परिकल्पना परीक्षण के परिणामों की रिपोर्ट कैसे करेगा:

हम 10% महत्व स्तर पर शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं ।

इस दावे का समर्थन करने के लिए पर्याप्त सबूत नहीं हैं कि नई पद्धति के परिणामस्वरूप प्रति माह उत्पादित दोषपूर्ण विजेट की संख्या में बदलाव आएगा।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल परिकल्पना परीक्षण के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान करते हैं:

परिकल्पना परीक्षण का परिचय
परिकल्पना परीक्षण के 4 वास्तविक जीवन के उदाहरण
शून्य परिकल्पना कैसे लिखें