Null hypothesis

အားဖြင့် Benjamin Anderson ဩဂုတ် 3, 2023 စာရင်းအင်းများ 0 မှတ်ချက်များ

ဤဆောင်းပါးသည် စာရင်းဇယားများတွင် null hypothesis ဖြစ်သည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ null hypothesis ၏နမူနာများအပြင် null hypothesis နှင့် hypothesis testing တွင်ပေါ်လာသော အခြားသော concepts များကြား ဆက်စပ်မှုကိုလည်း တင်ပြထားပါသည်။

null hypothesis ဆိုတာ ဘာလဲ။

စာရင်းဇယားများတွင်၊ null hypothesis သည် နမူနာလေ့လာထားသော parameter တစ်ခုနှင့်ပတ်သက်သော နိဂုံးတစ်ခုကို ငြင်းဆို သို့မဟုတ် အတည်ပြုသော အယူအဆတစ်ခုဖြစ်သည်။ အတိအကျအားဖြင့်၊ သီအိုရီစမ်းသပ်ခြင်းတွင်၊ စမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏နိဂုံးသည် မှားယွင်းကြောင်း null hypothesis က ခံယူသည်။

ထို့ကြောင့် null hypothesis သည် ကျွန်ုပ်တို့ ငြင်းပယ်လိုသော ယူဆချက်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ သုတေသီသည် null hypothesis ကို ငြင်းဆိုပါက၊ ကိန်းဂဏန်းလေ့လာမှုတွင် သက်သေပြလိုသော ယူဆချက်သည် အမှန်ဖြစ်နိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ တစ်ဖက်တွင်မူ null hypothesis ကို ပယ်ချ၍မရပါက၊ စမ်းသပ်လိုသော ယူဆချက်သည် လွဲမှားနိုင်ချေများသည်ဟု ဆိုလိုသည်။ null hypothesis ကို ပယ်ချနိုင်သောအခါတွင် အောက်တွင် တွေ့ရမည်ဖြစ်ပါသည်။

null hypothesis အတွက် သင်္ကေတသည် H ₀ ဖြစ်သည်။

$H_0: \text{Hip\'otesis nula}$

ပုံမှန်အားဖြင့်၊ null hypothesis တွင် research hypothesis သည် မှားယွင်းသည်ဟု ယူဆသောကြောင့် ၎င်း၏ထုတ်ပြန်ချက်တွင် “ မရှိ” သို့မဟုတ် “ ကွဲပြားသည်” ပါဝင်သည်။

Null Hypothesis ဥပမာ

null hypothesis ၏အဓိပ္ပါယ်ကိုကျွန်ုပ်တို့မြင်ပြီးသည်နှင့်၎င်း၏အဓိပ္ပါယ်ကိုပိုမိုနားလည်ရန်ဤစာရင်းအင်းဆိုင်ရာယူဆချက်၏ဥပမာတစ်ခုကိုကြည့်ကြပါစို့။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သောအမှတ်တံဆိပ်တစ်ခု၏လက်ပ်တော့တစ်လုံး၏ဘက်ထရီသည် ပျမ်းမျှ 5 နာရီကြာကြောင်း ကိန်းဂဏန်းလေ့လာမှုတစ်ခုက သက်သေပြလိုပါက၊ ဤလက်ပ်တော့၏ဘက်ထရီသည် 5 နာရီထက်အခြားပျမ်းမျှကြာချိန်ဖြစ်သည်ဟူသော null hypothesis ဖြစ်လိမ့်မည်။

$H_0: \mu \neq 5$

နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့်၊ null hypothesis သည် ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်လိုသော ကြေငြာချက်နှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့ ငြင်းပယ်လိုသော သုတေသနပြုချက်ဖြစ်သည်။

Null hypothesis နှင့် အစားထိုးယူဆချက်

အစားထိုးယူဆချက် သည် သင်သက်သေပြလိုသော လုပ်ဆောင်နေသော အယူအဆဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ သီအိုရီစမ်းသပ်ခြင်းတွင်၊ ပန်းတိုင်မှာ အခြားယူဆချက်မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုရန်ဖြစ်သည်။ အခြားယူဆချက်အား H ₁ သင်္ကေတဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည်။

ထို့ကြောင့်၊ null hypothesis နှင့် အခြား hypothesis အကြား ခြားနားချက် မှာ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ စုံစမ်း စစ်ဆေးမှုများ ပြုလုပ်သောအခါ ရည်မှန်းချက်မှာ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ဖြစ်ပြီး ပန်းတိုင်မှာ အခြား hypothesis မှန်ကန်ကြောင်း သက်သေပြရန် ဖြစ်သည်။

ယခင်ဥပမာအတိုင်းဆိုလျှင်၊ အချို့သောအမှတ်တံဆိပ်တစ်ခု၏ laptop တစ်လုံး၏ ဘက်ထရီသည် ပျမ်းမျှ 5 နာရီကြာကြောင်း ကိန်းဂဏန်းလေ့လာမှုတစ်ခုတွင် အတည်ပြုလိုပါက၊ အခြားယူဆချက်မှာ၊ ဤလက်ပ်တော့၏ဘက်ထရီသည် 5 နာရီနှင့် ညီမျှကြောင်း၊ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ null hypothesis သည် အစားထိုး hypothesis နှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်လိမ့်မည်။

$\begin{array}{c}H_0: \mu \neq 5\\[2ex]H_1: \mu =5\end{array}$

ထို့ကြောင့်၊ လက်တွေ့တွင်၊ သုတေသနတစ်ခုတွင်၊ အစားထိုးယူဆချက်အား ပထမဦးစွာပုံဖော်ပြီးနောက် null hypothesis ကို ဖော်မြူလာပြုလုပ်သည်၊ ၎င်းသည် အခြားသီအိုရီနှင့်ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်လိမ့်မည်။

➤ ကြည့်ပါ- အခြားယူဆချက်တစ်ခုကား အဘယ်နည်း။

Null hypothesis နှင့် p-value

နောက်ဆုံးတွင်၊ ၎င်းတို့သည် ကိန်းဂဏာန်းဆိုင်ရာ အယူအဆနှစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် null hypothesis နှင့် p-value အကြား ဆက်စပ်မှုကို ကြည့်ကြပါစို့။

p-value ဟုခေါ်သော p-value သည် 0 နှင့် 1 ကြားရှိတန်ဖိုးတစ်ခုဖြစ်ပြီး သတိပြုမိသောကွာခြားချက်သည် အခွင့်အလမ်းကြောင့်ဖြစ်နိုင်ခြေကိုညွှန်ပြသည်။ ထို့ကြောင့် p-value သည် ရလဒ်တစ်ခု၏ အရေးပါမှုကို ညွှန်ပြပြီး null hypothesis ကို လက်ခံခြင်း သို့မဟုတ် ငြင်းပယ်ခြင်း ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။

ဒါဆို… null hypothesis ကို ဘယ်အချိန်မှာ ငြင်းပယ်မလဲ။

p-value နှင့် အရေးပါမှုအဆင့်ကြား ဆက်နွယ်မှုအပေါ်မူတည်၍ null hypothesis ကို လက်ခံသည် သို့မဟုတ် ငြင်းပယ်သည် :

p-value သည် အရေးပါမှုအဆင့်ထက်နည်းပါက၊ null hypothesis ကို ပယ်ချပါသည်။
p-value သည် အရေးပါမှုအဆင့်ထက် ကြီးပါက၊ null hypothesis ကို လက်ခံပါသည်။

null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ခြင်းသည် အခြား သီအိုရီကို လက်ခံခြင်း ကို ဆိုလိုပြီး အပြန်အလှန်အားဖြင့်၊ null hypothesis ကို လက်ခံခြင်းသည် အခြား သီအိုရီကို ငြင်းပယ်ခြင်း ကို ဆိုလိုကြောင်း သတိရပါ။

ထို့အပြင်၊ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုတစ်ခုအတွင်း ကောက်ချက်ဆွဲသည့် ကောက်ချက်များသည် မှားယွင်းနေနိုင်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် သီအိုရီစစ်ဆေးမှုသည် ရွေးချယ်ထားသော ယုံကြည်မှုအဆင့် အပေါ်အခြေခံ၍ အယူအဆတစ်ခုကို လက်ခံခြင်း သို့မဟုတ် ငြင်းပယ်ခြင်းအပေါ်တွင် မူတည်သောကြောင့် အယူအဆတစ်ခုကို လက်ခံခြင်း သို့မဟုတ် ငြင်းပယ်ခြင်းအပေါ် မူတည်ပါသည်။

စာရေးသူအကြောင်း

Benjamin Anderson

မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။