သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ စွမ်းအား
ဤဆောင်းပါးသည် သီအိုရီစမ်းသပ်မှု မည်မျှ အစွမ်းထက်ကြောင်း ရှင်းပြထားသည်။ အလားတူပင်၊ ယူဆချက်စမ်းသပ်မှု (ဖော်မြူလာ) ၏ ပါဝါကို တွက်ချက်နည်းနှင့် ၎င်း၏ ဝိသေသလက္ခဏာများ မည်ကဲ့သို့ တွက်ချက်ရမည်ကို သင် တွေ့ရှိမည်ဖြစ်သည်။
သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခုသည် မည်မျှအားကောင်းသနည်း။
စာရင်းဇယားများတွင်၊ သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ ပါဝါသည် မှားယွင်းနေသည့်အခါ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ ပါဝါကို ၎င်းသည် အမှန်ဖြစ်သည့်အခါ အခြားယူဆချက်တစ်ခုကို လက်ခံနိုင်ခြေအဖြစ်လည်း သတ်မှတ်နိုင်သည်။
သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ စွမ်းအားကို ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ စွမ်းအား ဟုလည်း ခေါ်သည်။
မှားယွင်းနေသည့်အခါ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ခြင်း သို့မဟုတ် တစ်နည်းအားဖြင့် ၎င်းသည် အမှန်ဖြစ်သည့်အခါ အခြားယူဆချက်တစ်ခုကို လက်ခံခြင်းသည် သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခုလုပ်ဆောင်သောအခါ ကျွန်ုပ်တို့စိတ်ဝင်စားသောအရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ စွမ်းအားကို ပိုမိုမြင့်မား၊ ပိုကောင်းစေလိုပါသည်။
ဤသဘောအရ၊ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် ပါဝါတန်ဖိုးမြင့်မားသောအခါ၊ ၎င်းကို အလွန်အားကောင်းသော ယူဆချက်စမ်းသပ်မှုဟု ဆိုကြသည်။
အယူအဆစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ ပါဝါ၊ Type I အမှားနှင့် Type II အမှား
သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ အမှားနှစ်မျိုးကို ပြုလုပ်နိုင်သည်-
- Type I error : null hypothesis သည် အမှန်တကယ်မှန်သော်လည်း ၎င်းသည် null hypothesis ကို ပယ်ချသောအခါတွင် ပြုလုပ်ထားသော error ဖြစ်ပါသည်။
- Type II error : ၎င်းသည် အမှန်တကယ် မှားယွင်းနေချိန်တွင် null hypothesis ကို လက်ခံသောအခါတွင် ဤအရာသည် အမှားဖြစ်သည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အမှားအမျိုးအစားတစ်ခုစီကို ကျူးလွန်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို အောက်ပါအတိုင်း ခေါ်သည်-
- Alpha probability (α) : သည် အမျိုးအစား I အမှားကို ကျူးလွန်ခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြစ်သည်။
- ဘီတာဖြစ်နိုင်ခြေ (β) : သည် အမျိုးအစား II အမှားကို ကျူးလွန်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြစ်သည်။
ထို့ကြောင့် β သည် မှားယွင်းနေသည့်အခါ null hypothesis ကိုလက်ခံနိုင်ခြေဖြစ်နိုင်သည်ဆိုပါက null hypothesis သည် မှားယွင်းနေသောအခါ (စမ်းသပ်မှု၏ပါဝါ) သည် ၎င်း၏နောက်ထပ်ဖြစ်သော 1-β ဖြစ်သည်။
![P[\text{rechazar }H_0| H_0 \text{ falsa}]=1-\beta](https://statorials.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-d1ac96f9a49134f7edcdd9e0815059b9_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ ပါဝါသည် 1-β နှင့် ညီမျှသည် ၊ သို့မဟုတ် တစ်နည်းအားဖြင့်၊ စမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ ပါဝါသည် Type II အမှားကိုကျူးလွန်နိုင်ခြေရှိသည့် အနုတ်တစ်ခုနှင့် ညီမျှသည်။
Hypothesis Test တစ်ခု၏ Power Properties
သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ စွမ်းအားသည် အောက်ပါဂုဏ်သတ္တိများကို ကျေနပ်စေသည်။
- သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ ပါဝါတန်ဖိုးသည် အမျိုးအစား II အမှားအယွင်းဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ဖြည့်စွက်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ဘီတာကြီးလေ၊ ဆန့်ကျင်ဘက်စွမ်းအား နိမ့်လေဖြစ်သည်။
- ဆန့်ကျင်ဘက်တစ်ခု၏ ပါဝါသည် အယူအဆဆန့်ကျင်ဘက်များ၏ အရေးပါမှုအဆင့် နှင့် တိုက်ရိုက်အချိုးကျပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ Type I error တစ်ခုပြုလုပ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေ ပိုများလေ၊ hypothesis test သည် ပိုမိုအားကောင်းလေဖြစ်သည်။
- ဆန့်ကျင်ဘက်တစ်ခု၏ ပါဝါသည် အယူအဆစမ်းသပ်မှု၏ ယုံကြည်မှုအဆင့် နှင့် ပြောင်းပြန်အချိုးကျသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဆန့်ကျင်ဘက်၏ယုံကြည်မှုအဆင့်မြင့်လေ၊ ဆန့်ကျင်ဘက်၏စွမ်းအားနိမ့်လေဖြစ်သည်။
- သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ ပါဝါတန်ဖိုးသည် နမူနာအရွယ်အစား နှင့် တိုက်ရိုက်အချိုးကျပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ နမူနာအရွယ်အစားကြီးလေ၊ ဆန့်ကျင်ဘက်စွမ်းအား မြင့်မားလေဖြစ်သည်။
စာရေးသူအကြောင်း
Benjamin Anderson
မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။