स्तर का महत्व

यह आलेख बताता है कि सांख्यिकी में महत्व का स्तर क्या है। तो आपको महत्व स्तर का अर्थ, सबसे अधिक बार होने वाले महत्व स्तरों वाली एक तालिका और अन्य सांख्यिकीय अवधारणाओं के साथ महत्व स्तर का संबंध मिलेगा।

महत्व का स्तर क्या है?

महत्व स्तर यह संभावना है कि किसी जनसंख्या में सांख्यिकीय पैरामीटर का अनुमान विश्वास अंतराल के बाहर है। दूसरे शब्दों में, महत्व स्तर उस परिकल्पना को अस्वीकार करने की संभावना है जो वास्तव में सत्य है।

आंकड़ों में, महत्व के स्तर को ग्रीक प्रतीक α (अल्फा) द्वारा दर्शाया जाता है। इसीलिए इसे अल्फा लेवल भी कहा जाता है.

उदाहरण के लिए, यदि महत्व स्तर α=0.05 है, तो इसका मतलब है कि किसी परिकल्पना के सत्य होने पर उसे अस्वीकार करने की संभावना 5% है। दूसरे शब्दों में, एक सांख्यिकीय पैरामीटर का अनुमान लगाने और त्रुटि के मार्जिन से अधिक त्रुटि के साथ गलत होने की संभावना 5% है।

इसलिए, महत्व स्तर यह निर्धारित करने के लिए सीमा को चिह्नित करता है कि कोई परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या नहीं, जैसे कि यदि पी-मूल्य महत्व स्तर से कम है, तो परिणाम को सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण माना जाता है। नीचे हम महत्व स्तर और पी-वैल्यू के बीच संबंध देखेंगे।

महत्व स्तरों की तालिका

एक बार जब हमने महत्व स्तर की परिभाषा देख ली, तो सबसे सामान्य महत्व स्तरों के मूल्यों वाली एक तालिका नीचे प्रस्तुत की गई है।

विश्वास अंतराल की सीमा की गणना के लिए यह तालिका बहुत उपयोगी होगी।

जैसा कि आप तालिका में देख सकते हैं, आत्मविश्वास का स्तर बढ़ने से महत्व का स्तर कम हो जाता है, जिससे एक परिकल्पना को स्वीकार करते समय गलती करने का जोखिम कम हो जाता है और दूसरी ओर, सांख्यिकीय पैरामीटर के अनुमान में कम सटीकता होती है। . सामान्य तौर पर, 5% का महत्व स्तर आमतौर पर उपयोग किया जाता है (α=0.05)।

0% और 100% का महत्व स्तर

महत्व स्तर का मान 0% (α=0.00) से 100% (α=1) तक हो सकता है। हालाँकि, ये दो चरम मूल्य कभी भी आँकड़ों में प्रकट नहीं होने चाहिए क्योंकि ये दो अवास्तविक मूल्य हैं, हम नीचे देखेंगे कि क्यों।

0% के महत्व स्तर का मतलब है कि स्वीकृत परिकल्पना की सच्चाई के बारे में कोई संदेह नहीं है। हालाँकि, आंकड़ों में 0% का स्तर तब तक मौजूद नहीं है जब तक कि पूरी आबादी का विश्लेषण नहीं किया गया हो, और तब भी कोई पूरी तरह से आश्वस्त नहीं हो सकता है कि कोई त्रुटि या पूर्वाग्रह नहीं हुआ है। जांच के दौरान पेश किया गया।

इसके विपरीत, 100% के महत्व स्तर का मतलब है कि अस्वीकृत परिकल्पना बिना किसी संदेह के सत्य है। लेकिन, तार्किक रूप से, यदि कुछ परिणाम 100% के महत्व स्तर के साथ प्राप्त किए जाते हैं, तो उन्हें कभी भी प्रकाशित नहीं किया जाएगा क्योंकि सांख्यिकीय अध्ययन को दोहराने से पहले परिणामों की सटीकता के बारे में कोई निश्चितता नहीं होगी।

महत्व स्तर और आत्मविश्वास स्तर

सांख्यिकी में दो निकट संबंधी अवधारणाएँ जो स्पष्ट होनी चाहिए वे हैं महत्व स्तर और आत्मविश्वास स्तर। यही कारण है कि इस अनुभाग में हम देखेंगे कि महत्व के स्तर और आत्मविश्वास के स्तर के बीच क्या अंतर है।

महत्व स्तर और आत्मविश्वास स्तर के बीच का अंतर वह संभावना है जिसे वे परिभाषित करते हैं। आत्मविश्वास का स्तर एक परिकल्पना को स्वीकार करने की संभावना है और यह वास्तव में सच है, जबकि महत्व का स्तर एक परिकल्पना को अस्वीकार करने की संभावना है लेकिन यह वास्तव में सच है।

इसके अलावा, महत्व का स्तर और आत्मविश्वास का स्तर हमेशा एकता में परिणत होता है। इस प्रकार, यदि आत्मविश्वास अंतराल का आत्मविश्वास स्तर 1-α है, तो इसी अंतराल का महत्व स्तर α है।

उदाहरण के लिए, यदि आत्मविश्वास अंतराल का आत्मविश्वास स्तर 95% है, तो इसका महत्व स्तर 5% है। इसका मतलब यह है कि यदि हम सांख्यिकीय अध्ययन को 100 बार दोहराते हैं, तो 95 बार हम एक परिणाम प्राप्त करेंगे जो वास्तविक जनसंख्या के साथ मेल खाता है, जबकि 5 बार हम एक गलत परिणाम प्राप्त करेंगे।

महत्व स्तर और पी-मूल्य

अंत में, हम देखेंगे कि महत्व के स्तर और पी-वैल्यू के बीच क्या संबंध है, क्योंकि ये दो अवधारणाएं हैं जो परिकल्पनाओं के विरोध में व्यापक रूप से उपयोग की जाती हैं।

पी-वैल्यू , जिसे पी-वैल्यू भी कहा जाता है, 0 और 1 के बीच का एक मान है जो इस संभावना को इंगित करता है कि देखा गया अंतर संयोग के कारण है। तो, पी-वैल्यू परिणाम के महत्व को इंगित करता है और इसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि कोई परिकल्पना सत्य है या गलत।

इसलिए, परिकल्पना परीक्षण में, यदि पी-मान महत्व स्तर से अधिक है, तो शून्य परिकल्पना को सत्य माना जाता है। दूसरी ओर, यदि पी-मान महत्व स्तर से नीचे है, तो शून्य परिकल्पना खारिज कर दी जाती है और वैकल्पिक परिकल्पना को सत्य माना जाता है।