စံပြုစမ်းသပ်စာရင်းအင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
Statistical hypothesis သည် လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက် နှင့် ပတ်သက်သော ယူဆချက် တစ်ခု ဖြစ်သည် ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုရှိ အမျိုးသားတစ်ဦး၏ ပျမ်းမျှအရပ်သည် လက်မ 70 ဖြစ်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယူဆနိုင်သည်။ အရပ်နှင့်ပတ်သက်သော ယူဆချက်မှာ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အယူအဆ ဖြစ်ပြီး အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုရှိ အမျိုးသားတစ်ဦး၏ ပျမ်းမျှအရပ်သည် လူဦးရေကန့်သတ်ချက် ဖြစ်သည်။
သီအိုရီစစ်ဆေးမှု သည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်တစ်ခုကို ငြင်းပယ်ရန် သို့မဟုတ် ပျက်ကွက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည့် တရားဝင်စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
သီအိုရီစမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အခြေခံလုပ်ငန်းစဉ်မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။
1. နမူနာဒေတာကို စုဆောင်းပါ။
2. နမူနာဒေတာအတွက် စံပြုစမ်းသပ်စာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ပါ။
3. စံပြုစမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းအား အရေးကြီးသောတန်ဖိုးနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။ အရေးကြီးသောတန်ဖိုးထက် ပိုလွန်ကဲပါက null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ပါ။ မဟုတ်ပါက၊ null hypothesis test ကို မငြင်းပယ်ပါနှင့်။
စံပြုစမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည့် ဖော်မြူလာသည် ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ဆောင်နေသည့် သီအိုရီစမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားပါသည်။
အောက်ဖော်ပြပါဇယားသည် အဓိကယူဆချက်လေးခုစမ်းသပ်ခြင်းအမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် စံပြုစမ်းသပ်စာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ရန် အသုံးပြုရမည့် ဖော်မြူလာကို ပြသသည်-
ပျမ်းမျှတွက်ဆမှု စမ်းသပ်ခြင်း။
နမူနာတစ်ခု t-test ကို လူဦးရေ၏ပျမ်းမျှတန်ဖိုးသည် အချို့သောတန်ဖိုးနှင့် ညီမျှခြင်းရှိ၊မရှိ စမ်းသပ်ရန်အသုံးပြုသည်။
ဤစစ်ဆေးမှုအမျိုးအစားအတွက် စံသတ်မှတ်ထားသော စစ်ဆေးမှုစာရင်းအင်းအား အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါသည်။
t = ( X – μ) / (s/√n)
ရွှေ-
- x: နမူနာကို ဆိုလိုတာပါ။
- μ 0 : မှန်းဆလူဦးရေ ပျမ်းမျှ
- s: နမူနာစံသွေဖည်
- n: နမူနာအရွယ်အစား
ဤစံနှုန်းသတ်မှတ်ထားသော စမ်းသပ်စာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ခြင်း ဥပမာတစ်ခုအတွက် ဤသင်ခန်းစာကို ကိုးကားပါ။
Hypothesis testing သည် ခြားနားမှုအတွက် ဆိုလိုသည်။
နမူနာနှစ်ခု t-test ကို လူဦးရေ နှစ်ခု၏ အဓိပ္ပါယ်သည် ညီမျှခြင်း ရှိ၊ မရှိ စမ်းသပ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။
ဤစစ်ဆေးမှုအမျိုးအစားအတွက် စံသတ်မှတ်ထားသော စစ်ဆေးမှုစာရင်းအင်းအား အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါသည်။
t = ( X 1 – X 2 ) / s p (√ 1/n 1 + 1/n 2 )
x 1 နှင့် x 2 သည် နမူနာဆိုလိုသည်မှာ အဘယ်မှာနည်း၊ n 1 နှင့် n 2 သည် နမူနာအရွယ်အစားဖြစ်ပြီး s p ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါသည်။
s p = √ (n 1 -1)s 1 2 + (n 2 -1)s 2 2 / (n 1 +n 2 -2)၊
s 1 2 နှင့် s 2 2 သည် နမူနာကွဲလွဲမှုများဖြစ်သည်။
ဤစံနှုန်းသတ်မှတ်ထားသော စမ်းသပ်စာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ခြင်း ဥပမာတစ်ခုအတွက် ဤသင်ခန်းစာကို ကိုးကားပါ။
အချိုးအစားအတွက် ယူဆချက် စမ်းသပ်ခြင်း။
one-proportion z-test ကို သီအိုရီအချိုးအစားနှင့် သတိပြုမိသောအချိုးအစားကို နှိုင်းယှဉ်ရန် အသုံးပြုသည်။
ဤစစ်ဆေးမှုအမျိုးအစားအတွက် စံသတ်မှတ်ထားသော စစ်ဆေးမှုစာရင်းအင်းအား အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါသည်။
z = (စစ 0 ) / √ p 0 (1-p 0 )/n
ရွှေ-
- p- နမူနာအချိုးအစားကို လေ့လာခဲ့သည်။
- p 0 : လူဦးရေ၏ အချိုးအစား အချိုးအစား
- n: နမူနာအရွယ်အစား
ဤစံနှုန်းသတ်မှတ်ထားသော စမ်းသပ်စာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ခြင်း ဥပမာတစ်ခုအတွက် ဤသင်ခန်းစာကို ကိုးကားပါ။
အချိုးအစားခြားနားမှုအတွက် ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်း။
လူဦးရေအချိုးအစားနှစ်ခုကြား ခြားနားချက်ကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် two-proportion z-test ကို အသုံးပြုသည်။
ဤစစ်ဆေးမှုအမျိုးအစားအတွက် စံသတ်မှတ်ထားသော စစ်ဆေးမှုစာရင်းအင်းအား အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါသည်။
z = (p 1 -p 2 ) / √ p(1-p)(1/n 1 +1/n 2 )
p 1 နှင့် p 2 သည် နမူနာအချိုးများ ရှိရာ၊ n 1 နှင့် n 2 သည် နမူနာအရွယ်အစားဖြစ်ပြီး p သည် အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ထားသော စုစုပေါင်းအချိုးအစားဖြစ်သည်။
p = (p 1 n 1 + p 2 n 2 )/(n 1 + n 2 )
ဤစံနှုန်းသတ်မှတ်ထားသော စမ်းသပ်စာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ခြင်း ဥပမာတစ်ခုအတွက် ဤသင်ခန်းစာကို ကိုးကားပါ။
စာရေးသူအကြောင်း
Benjamin Anderson
မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။