Null hypothesis ရေးနည်း (ဥပမာ ၅ ခု)

သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခုသည် လူဦးရေကန့်သတ်ချက် တစ်ခုနှင့်ပတ်သက်၍ ထုတ်ပြန်ချက်တစ်ခုဟုတ်၊မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ရန် ဒေတာနမူနာများကို အသုံးပြုသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် သီအိုရီစမ်းသပ်မှုတစ်ခုပြုလုပ်သည့်အခါတိုင်း၊ အောက်ပါပုံစံများယူဆောင်သည့် null hypothesis နှင့် အခြား hypothesis တစ်ခုကို အမြဲရေးပါသည်။

H ₀ (null hypothesis): လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက် =, ≤, ≥ အချို့သော တန်ဖိုး

H _A (alternative hypothesis): လူဦးရေ ကန့်သတ်ချက် <, >, ≠ အချို့သော တန်ဖိုး

null hypothesis တွင် တူညီသော လက္ခဏာ အမြဲပါရှိကြောင်း သတိပြုပါ။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ယူဆချက်များအား အောက်ပါအတိုင်း အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပါသည်။

Null Hypothesis- ဥပမာ data သည် လူတစ်ဦးတစ်ယောက်၏ အရေးဆိုမှုကို ထောက်ခံရန် အထောက်အထားမရှိပါ။

အစားထိုးယူဆချက်- ဒေတာနမူနာများသည် တစ်ဦးချင်းစီ၏တောင်းဆိုချက်ကို ပံ့ပိုးရန် လုံလောက်သောအထောက်အထားများ ပေးဆောင်သည် ။

ဥပမာအားဖြင့် အပင်မျိုးစိတ်တစ်ခု၏ ပျမ်းမျှအမြင့်သည် လက်မ 20 ဖြစ်သည်ဆိုပါစို့။ သို့သော် ရုက္ခဗေဒပညာရှင်တစ်ဦး၏ အဆိုအရ ပျမ်းမျှအရပ်သည် လက်မ 20 ကျော်သည်။

ဤတောင်းဆိုချက်ကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် သူမသည် အပြင်ထွက်၍ ကျပန်းပင် နမူနာကို ကောက်ယူနိုင်သည်။ ထို့နောက် သူမသည် အောက်ပါယူဆချက်နှစ်ခုကို အသုံးပြု၍ သီအိုရီစမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ရန် ဤနမူနာဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

H ₀ : μ ≤ 20 (အမှန်တကယ် အပင်အမြင့်သည် 20 လက်မအောက် သို့မဟုတ် ညီမျှသည်)

H _A : μ > 20 (အမှန်တကယ် ပျမ်းမျှအပင်အမြင့်သည် လက်မ 20 ထက်ကြီးသည်)

ရုက္ခဗေဒပညာရှင်မှ စုဆောင်းရရှိသော နမူနာအချက်အလက်များအရ ဤအပင်မျိုးစိတ်များ၏ ပျမ်းမျှအမြင့်သည် လက်မ 20 ထက် သိသိသာသာကြီးနေပါက၊ သူမသည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်ပြီး ပျမ်းမျှအရပ်သည် လက်မ 20 ထက် ပိုကြီးသည်ဟု ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။

မတူညီသော အခြေအနေများတွင် null hypothesis ကို မည်သို့ရေးရမည်ကို ပိုမိုနားလည်ရန် အောက်ပါဥပမာများကို ဖတ်ပါ။

ဥပမာ 1- လိပ်များ၏အလေးချိန်

ဇီဝဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည် လိပ်မျိုးစိတ်များ၏ ပျမ်းမျှအလေးချိန်မှာ ပေါင် 300 ရှိ၊ မရှိ စစ်ဆေးလိုသည်။ ၎င်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ကျပန်းနမူနာ ၄၀ ၏ အလေးချိန်ကို တိုင်းတာမည်ဖြစ်သည်။

ဤအခြေအနေအတွက် null နှင့် အခြားအခြားသော ယူဆချက်များအား မည်သို့ရေးရမည်ကို ဤတွင် ဖော်ပြပါရှိသည်။

H ₀ : μ = 300 (အမှန်တကယ် ပျမ်းမျှအလေးချိန်သည် ပေါင် 300 နှင့် ညီမျှသည်)

H _A : μ ≠ 300 (စစ်မှန်သောပျမ်းမျှအလေးချိန်သည် ပေါင် 300 နှင့်ညီမျှသည်မဟုတ်ပါ)

ဥပမာ 2- အမျိုးသားများ၏ အရွယ်အစား

အချို့သောမြို့များတွင် အမျိုးသားများ၏ ပျမ်းမျှအရပ်သည် 68 လက်မရှိသည်ဟု ယူဆရသည်။ သို့သော်လည်း လွတ်လပ်သော သုတေသီတစ်ဦး၏ ခန့်မှန်းချက်အရ စစ်မှန်သော ပျမ်းမျှအရပ်သည် 68 လက်မကျော်သည်။ ဒါကို စမ်းသပ်ဖို့ အပြင်ထွက်ပြီး မြို့ထဲမှာ အထီး ၅၀ လောက်ကို စုဆောင်းတယ်။

ဤအခြေအနေအတွက် null နှင့် အခြားအခြားသော ယူဆချက်များအား မည်သို့ရေးရမည်ကို ဤတွင် ဖော်ပြပါရှိသည်။

H ₀ : μ ≤ 68 (အမှန်တကယ် ပျမ်းမျှအရပ်သည် 68 လက်မအောက် သို့မဟုတ် ညီမျှသည်)

H _A : μ > 68 ( ပျမ်းမျှ အရပ် သည် 68 လက်မထက် ကြီးသည် )

ဥပမာ 3- ဘွဲ့ရနှုန်း

တက္ကသိုလ်တစ်ခု၏ အစီရင်ခံစာအရ ကျောင်းသားအားလုံး၏ 80% သည် အချိန်မီဘွဲ့ရသည်။ သို့သော်၊ ကျောင်းသားအားလုံး၏ 80% ထက်နည်းသောအချိန်မီဘွဲ့ရသည်ဟုလွတ်လပ်သောသုတေသီတစ်ဦးကခန့်မှန်းသည်။ ၎င်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် သူမသည် ယခင်နှစ် တက္ကသိုလ်မှ အချိန်မီ ဘွဲ့ရခဲ့သော ကျောင်းသား အချိုးအစား အချက်အလက်များကို စုဆောင်းပါသည်။

ဤအခြေအနေအတွက် null နှင့် အခြားအခြားသော ယူဆချက်များအား မည်သို့ရေးရမည်ကို ဤတွင် ဖော်ပြပါရှိသည်။

H ₀ : p ≥ 0.80 (အချိန်မီဘွဲ့ရသော ကျောင်းသားများ၏ အချိုးအမှန်မှာ 80% သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပို၍)

H _A : μ < 0.80 (အချိန်မီ ဘွဲ့ရသော ကျောင်းသားများ၏ အချိုးအမှန်မှာ 80%) အောက်၊

ဥပမာ 4- ဟမ်ဘာဂါအလေးချိန်

စားသောက်ဆိုင်တစ်ခုရှိ ဟမ်ဘာဂါ၏ ပျမ်းမျှအလေးချိန်သည် 7 အောင်စရှိမရှိ အစားအသောက်သုတေသီတစ်ဦးက စမ်းသပ်လိုသည်။ ၎င်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ဤစားသောက်ဆိုင်မှ ဟမ်ဘာဂါ 20 ၏ ကျပန်းနမူနာတစ်ခု၏ အလေးချိန်ကို တိုင်းတာမည်ဖြစ်သည်။

ဤအခြေအနေအတွက် null နှင့် အခြားအခြားသော ယူဆချက်များအား မည်သို့ရေးရမည်ကို ဤတွင် ဖော်ပြပါရှိသည်။

H ₀ : μ = 7 (စစ်မှန်သောပျမ်းမျှအလေးချိန်သည် 7 အောင်စနှင့်ညီမျှသည်)

H _A : μ ≠ 7 (အမှန်တကယ် ပျမ်းမျှအလေးချိန်သည် 7 အောင်စနှင့် ညီမျှသည်မဟုတ်ပါ)

ဥပမာ 5- နိုင်ငံသားထောက်ခံမှု

အချို့သောမြို့များတွင် နိုင်ငံသားများ၏ 30% ထက်နည်းသော ဥပဒေအား ထောက်ခံသည်ဟု နိုင်ငံရေးသမားတစ်ဦးက အခိုင်အမာဆိုသည်။ ၎င်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် နိုင်ငံသား 200 သည် ဥပဒေကို ထောက်ခံခြင်း ရှိ/မရှိကို စစ်တမ်းကောက်ယူခဲ့သည်။

ဤအခြေအနေအတွက် null နှင့် အခြားအခြားသော ယူဆချက်များအား မည်သို့ရေးရမည်ကို ဤတွင် ဖော်ပြပါရှိသည်။

H ₀ : p ≥ .30 (ဥပဒေအား ထောက်ခံသည့် နိုင်ငံသားများ၏ အချိုးအစားသည် 30% ထက် ကြီးသည် သို့မဟုတ် ညီမျှသည်။

H _A : μ < 0.30 (ဥပဒေကို ထောက်ခံသည့် နိုင်ငံသားများ၏ စစ်မှန်သော အချိုးအစားမှာ 30%) အောက်၊

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

Hypothesis Testing နိဒါန်း
Confidence Intervals နိဒါန်း
P တန်ဖိုးများနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုဆိုင်ရာ ရှင်းလင်းချက်