Left vs. ညာစမ်း

စာရင်းဇယားများတွင်၊ လူဦးရေကန့်သတ်ချက် တစ်ခု၏ထုတ်ပြန်ချက်သည် မှန်ကန်သည်ဖြစ်စေ မမှန်ကန်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန် သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် hypothesis စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်သည့်အခါတိုင်း၊ အောက်ဖော်ပြပါပုံစံများဖြစ်သည့် null hypothesis နှင့် အခြား hypothesis တစ်ခုကို အမြဲရေးပါသည်။

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

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

ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်း အမျိုးအစားသုံးမျိုးရှိသည်။

• အမြီးနှစ်ကြောင်းစမ်းသပ်မှု- အခြားယူဆချက်တွင် “≠” လက္ခဏာပါရှိသည်။
• ဘယ်ဘက်စမ်းသပ်မှု- အခြားယူဆချက်တွင် “<” လက္ခဏာပါရှိသည်။
• မှန်ကန်သောစမ်းသပ်မှု- အခြားယူဆချက်တွင် “>” လက္ခဏာပါရှိသည်။

အခြားယူဆချက်ရှိ နိမိတ်ကိုကြည့်ရုံဖြင့် ယူဆချက်စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။

ဘယ်ဘက်စမ်းသပ်မှု- အခြားယူဆချက်တွင် “<” လက္ခဏာပါရှိသည်။

မှန်ကန်သောစမ်းသပ်မှု- အခြားယူဆချက်တွင် “>” လက္ခဏာပါရှိသည်။

အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် လက်တွေ့တွင် ဘယ်နှင့်ညာစမ်းသပ်မှုများကို မည်သို့ခွဲခြားသတ်မှတ်ကြောင်းပြသထားသည်။

ဥပမာ- ဘယ်ဘက်စမ်းသပ်မှု

စက်ရုံတစ်ခုတွင်ထုတ်လုပ်သည့် gadget တစ်ခု၏ပျမ်းမျှအလေးချိန်မှာ 20 ဂရမ်ဖြစ်သည်ဆိုပါစို့။ သို့ရာတွင်၊ စစ်ဆေးရေးမှူးတစ်ဦးသည် အမှန်တကယ် ပျမ်းမျှအလေးချိန် 20 ဂရမ်အောက်ရှိမည်ဟု ခန့်မှန်းသည်။

၎င်းကို စမ်းသပ်ရန်၊ ၎င်းသည် ဝစ်ဂျက် 20 ၏ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာကို အလေးချိန်ပေးပြီး အောက်ပါအချက်အလက်များကို ရရှိသည်-

• n = ဝစ်ဂျက် 20
• x = 19.8 ဂရမ်
• s = 3.1 ဂရမ်

ထို့နောက် ၎င်းသည် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို အသုံးပြု၍ သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို လုပ်ဆောင်သည်-

H ₀ (null hypothesis): μ ≥ 20 ဂရမ်

H _A (အခြားယူဆချက်): μ < 20 ဂရမ်

စာမေးပွဲစာရင်းကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။

• t = ( X – µ) / (s/ √n )
• t = (19.8-20) / (3.1/√ 20 )
• t = -.2885

t ဖြန့်ချီရေးဇယားအရ၊ α = 0.05 နှင့် လွတ်လပ်မှု n-1 = 19 ဒီဂရီတွင် အရေးကြီးသောတန်ဖိုးမှာ – 1.729 ဖြစ်သည်။

စစ်ဆေးမှုစာရင်းအင်းသည် ဤတန်ဖိုးထက် မနည်းသောကြောင့် စစ်ဆေးရေးမှူးသည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ပျက်ကွက်ပါသည်။ ဤစက်ရုံတွင် ထုတ်လုပ်သည့် ဝစ်ဂျက်များ၏ ပျှမ်းမျှ အလေးချိန်မှာ 20 ဂရမ်ထက် နည်းသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိပါ။

ဥပမာ- အမြီးဖြောင့် စမ်းသပ်ခြင်း။

အပင်မျိုးစိတ်တစ်ခု၏ ပျမ်းမျှအမြင့်သည် 10 လက်မဟု ယူဆကြပါစို့။ သို့သော် ရုက္ခဗေဒပညာရှင်တစ်ဦး၏ အဆိုအရ ပျမ်းမျှအရပ်သည် ၁၀လက်မကျော်သာရှိသည်။

ဤတိုင်ကြားချက်ကို စမ်းသပ်ရန်၊ သူမသည် ရိုးရိုးကျပန်းနမူနာ ၁၅ ပင်၏ အမြင့်ကို တိုင်းတာပြီး အောက်ပါအချက်အလက်များကို ရယူသည်-

• n=အပင် ၁၅
• x = ၁၁.၄ လက်မ
• s = 2.5 လက်မ

ထို့နောက် ၎င်းသည် အောက်ပါ null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို အသုံးပြု၍ သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို လုပ်ဆောင်သည်-

H ₀ (null hypothesis): μ ≤ 10 လက်မ

H _A (အစားထိုးယူဆချက်): μ > 10 လက်မ

စာမေးပွဲစာရင်းကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။

• t = ( X – µ) / (s/ √n )
• t = (11.4-10) / (2.5/√ 15 )
• t = 2.1689

t ဖြန့်ချီရေးဇယားအရ၊ α = 0.05 နှင့် လွတ်လပ်မှု n-1 = 14 ဒီဂရီတွင် အရေးကြီးသောတန်ဖိုးမှာ 1.761 ဖြစ်သည်။

စမ်းသပ်မှုကိန်းဂဏန်းသည် ဤတန်ဖိုးထက် ကြီးသောကြောင့်၊ ရုက္ခဗေဒပညာရှင်သည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်သည်။ ဤအပင်မျိုးစိတ်များ၏ ပျမ်းမျှအမြင့်မှာ ၁၀ လက်မကျော်ရှိသည်ဟု ပြောရန် လုံလောက်သော အထောက်အထားရှိသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

ဖြန့်ချီရေးဇယား t ကိုဖတ်နည်း
t-test calculator ၏ဥပမာ
နမူနာ t-test ဂဏန်းတွက်စက် နှစ်ခု