पी वैल्यू बनाम अल्फ़ा: क्या अंतर है?

दो शब्द जिन्हें छात्र अक्सर सांख्यिकी में भ्रमित करते हैं वे हैं पी-वैल्यू और अल्फा ।

दोनों शब्दों का उपयोग परिकल्पना परीक्षण में किया जाता है, जो औपचारिक सांख्यिकीय परीक्षण हैं जिनका उपयोग हम किसी परिकल्पना को अस्वीकार करने या विफल करने के लिए करते हैं।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हम परिकल्पना करते हैं कि एक नई गोली वर्तमान मानक गोली की तुलना में रोगियों के रक्तचाप को अधिक कम करती है।

इसका परीक्षण करने के लिए, हम एक परिकल्पना परीक्षण कर सकते हैं जिसमें हम निम्नलिखित शून्य और वैकल्पिक परिकल्पनाओं को परिभाषित करते हैं:

शून्य परिकल्पना: नई गोली और मानक गोली में कोई अंतर नहीं है।

वैकल्पिक परिकल्पना: नई गोली और मानक गोली के बीच अंतर है ।

यदि हम मानते हैं कि शून्य परिकल्पना सत्य है, तो परीक्षण का पी-मूल्य हमें कम से कम उतना बड़ा प्रभाव प्राप्त करने की संभावना बताता है जितना हमने वास्तव में नमूना डेटा में देखा था।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हम पाते हैं कि परिकल्पना परीक्षण के लिए पी-मान 0.02 है।

यहां इस पी-वैल्यू की व्याख्या करने का तरीका बताया गया है: यदि नई गोली और मानक गोली के बीच वास्तव में कोई अंतर नहीं था, तो 2% बार जब हम इस परिकल्पना परीक्षण को चलाते हैं तो हमें डेटा के नमूने में देखा गया प्रभाव मिलेगा, या अधिक, केवल यादृच्छिक नमूनाकरण त्रुटि के कारण।

यह हमें बताता है कि यदि नई गोली और मानक गोली के बीच वास्तव में कोई अंतर नहीं होता तो हमारे द्वारा किए गए डेटा नमूने प्राप्त करना दुर्लभ होता।

इस प्रकार, हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने और यह निष्कर्ष निकालने के इच्छुक होंगे कि नई गोली और मानक गोली के बीच अंतर है ।

लेकिन यह निर्धारित करने के लिए हमें किस सीमा का उपयोग करना चाहिए कि क्या हमारा पी-मूल्य शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए पर्याप्त कम है?

यहीं पर अल्फ़ा आता है!

अल्फ़ा स्तर

परिकल्पना परीक्षण का अल्फा स्तर वह सीमा है जिसका उपयोग हम यह निर्धारित करने के लिए करते हैं कि क्या हमारा पी-मूल्य शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए पर्याप्त कम है। इसे अक्सर 0.05 पर सेट किया जाता है, लेकिन कभी-कभी इसे 0.01 या 0.10 पर भी सेट किया जाता है।

उदाहरण के लिए, यदि हम किसी परिकल्पना परीक्षण के अल्फा स्तर को 0.05 पर सेट करते हैं और 0.02 का पी-मान प्राप्त करते हैं, तो हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर देंगे क्योंकि पी-मान अल्फा स्तर से कम है। इस प्रकार, हम यह निष्कर्ष निकालेंगे कि हमारे पास यह कहने के लिए पर्याप्त सबूत हैं कि वैकल्पिक परिकल्पना सत्य है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि अल्फा स्तर एक सच्ची शून्य परिकल्पना को गलत तरीके से खारिज करने की संभावना को भी परिभाषित करता है।

उदाहरण के लिए, मान लें कि हम परीक्षण करना चाहते हैं कि नई गोली और वर्तमान गोली के बीच रक्तचाप में औसत कमी में अंतर है या नहीं। और मान लेते हैं कि दोनों गोलियों में कोई अंतर नहीं है।

यदि हम किसी परिकल्पना परीक्षण का अल्फा स्तर 0.05 पर निर्धारित करते हैं, तो इसका मतलब है कि यदि हम परिकल्पना परीक्षण प्रक्रिया को कई बार दोहराते हैं, तो हम लगभग 5% मामलों में अशक्त परिकल्पना को गलत तरीके से अस्वीकार करने की उम्मीद करेंगे। परीक्षण.

अल्फ़ा लेवल कैसे चुनें

जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एक परिकल्पना परीक्षण के अल्फा स्तर के लिए सबसे आम विकल्प 0.05 है। हालाँकि, कुछ स्थितियों में जहां गलत निष्कर्ष गंभीर परिणाम देते हैं, हम अल्फा स्तर को और भी कम, शायद 0.01, सेट कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, चिकित्सा क्षेत्र में, शोधकर्ताओं के लिए अल्फा स्तर को 0.01 पर सेट करना आम बात है क्योंकि वे यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि परिकल्पना परीक्षण के परिणाम विश्वसनीय हैं।

इसके विपरीत, मार्केटिंग जैसे क्षेत्रों में, अल्फा स्तर को अधिक, जैसे 0.10, सेट करना अधिक सामान्य हो सकता है, क्योंकि गलती करने के परिणाम न तो जीवन होते हैं और न ही मृत्यु।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि किसी परीक्षण के अल्फा स्तर को बढ़ाने से एक महत्वपूर्ण परीक्षण परिणाम प्राप्त करने की संभावना बढ़ जाएगी, लेकिन इससे यह संभावना भी बढ़ जाएगी कि हम एक सच्ची शून्य परिकल्पना को गलत तरीके से अस्वीकार कर देंगे।

सारांश:

इस लेख में हमने क्या सीखा:

1. एक पी-वैल्यू हमें कम से कम उतना बड़ा प्रभाव प्राप्त करने की संभावना बताता है जितना हमने वास्तव में नमूना डेटा में देखा था।

2. एक अल्फा स्तर एक सच्ची शून्य परिकल्पना को गलत तरीके से खारिज करने की संभावना है।

3. यदि किसी परिकल्पना परीक्षण का पी-मान अल्फा स्तर से कम है, तो हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर सकते हैं।

4. किसी परीक्षण के अल्फा स्तर को बढ़ाने से यह संभावना बढ़ जाती है कि हम एक महत्वपूर्ण परीक्षण परिणाम पा सकते हैं, लेकिन इससे यह संभावना भी बढ़ जाती है कि हम एक सच्ची शून्य परिकल्पना को गलत तरीके से अस्वीकार कर देंगे।

अतिरिक्त संसाधन

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