ယူဆချက် စမ်းသပ်ခြင်း။

ဤဆောင်းပါးသည် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင် သီအိုရီစမ်းသပ်ခြင်းဟူသည်ကို ဖော်ပြသည်။ ထို့ကြောင့်၊ hypothesis test လုပ်နည်းနှင့် hypothesis test ပြုလုပ်ရန် သင်သိရန်လိုအပ်သည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အယူအဆများအားလုံးကို သင်တွေ့လိမ့်မည်။

hypothesis test ဆိုတာ ဘာလဲ။

ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင်၊ သီအိုရီစစ်ဆေးမှု သည် အယူအဆတစ်ခုကို ငြင်းပယ်ရန် သို့မဟုတ် လက်ခံရန်အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် လူဦးရေ၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အတိုင်းအတာတစ်ခု၏တန်ဖိုးနှင့်ပတ်သက်သည့် အယူအဆတစ်ခုကို ငြင်းပယ်ခြင်း သို့မဟုတ် လက်ခံခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို အသုံးပြုသည်။

စမ်းသပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်တွင်၊ ဒေတာနမူနာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ရရှိသောရလဒ်များအပေါ် အခြေခံ၍ လူဦးရေကန့်သတ်ချက်တစ်ခု၏ ယခင်သတ်မှတ်ထားသော အယူအဆတစ်ခုကို ငြင်းပယ်ရန် သို့မဟုတ် လက်ခံရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။

သီအိုရီစမ်းသပ်ခြင်း၏ ဝိသေသလက္ခဏာများထဲမှတစ်ခုမှာ အယူအဆတစ်ခုကို ငြင်းပယ်ခြင်း သို့မဟုတ် လက်ခံရန် ဆုံးဖြတ်ချက်သည် မှန်ကန်ခြင်းရှိ၊ ထို့ကြောင့်၊ သီအိုရီစမ်းသပ်ခြင်းတွင်၊ အယူအဆတစ်ခုသည် အမှန်ဖြစ်နိုင်ခြေအရှိဆုံးအပေါ် အခြေခံ၍ ငြင်းဆိုခြင်း သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်သော်လည်း၊ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အထောက်အထားများကို ငြင်းပယ်ခြင်း သို့မဟုတ် လက်ခံခြင်းပင်လျှင် အယူအဆအမှားတစ်ခု အမြဲကျူးလွန်နိုင်သည်။ အောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် သီအိုရီစမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ရာတွင် ပြုလုပ်နိုင်သည့် အမှားများအကြောင်း အသေးစိတ်ကို အောက်တွင် ဖော်ပြပါမည်။

Null hypothesis နှင့် အစားထိုးယူဆချက်

စမ်းသပ်မှုယူဆချက်တစ်ခုတွင် အောက်ပါအတိုင်းသတ်မှတ်ထားသော null hypothesis နှင့် အခြား hypothesis တစ်ခုရှိသည်၊

• Null hypothesis (H ₀ ) : လူဦးရေကန့်သတ်ချက်တစ်ခုနှင့်ပတ်သက်ပြီး ပြုလုပ်ခဲ့သော ကနဦးယူဆချက်သည် မှားယွင်းကြောင်း ထိန်းသိမ်းထားသည့် အယူအဆဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် null hypothesis သည် ကျွန်ုပ်တို့ ငြင်းပယ်လိုသော ယူဆချက်ဖြစ်သည်။
• Alternative hypothesis (H ₁ ) : သက်သေပြရန် ရည်ရွယ်သော သုတေသန အယူအဆ ဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် အစားထိုးယူဆချက်သည် သုတေသီ၏ ကြိုတင်ယူဆချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အမှန်ဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြရန် ကြိုးပမ်းရာတွင် သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို ဆောင်ရွက်မည်ဖြစ်သည်။

null hypothesis နှင့် အခြား hypothesis အကြောင်း ပိုမိုလေ့လာရန်၊ အောက်ပါ link ကို နှိပ်ပါ။

Hypothesis Testing အမျိုးအစားများ

Hypothesis test ကို အမျိုးအစား နှစ်မျိုး ခွဲခြားနိုင်သည်။

• Two-tailed hypothesis testing (သို့မဟုတ် two-tailed hypothesis testing) : hypothesis testing ၏ အခြား hypothesis သည် လူဦးရေ parameter သည် သီးခြားတန်ဖိုးတစ်ခုနှင့် “ ကွဲပြားသည်” ဟု ဖော်ပြထားသည်။
• One-tailed hypothesis testing (သို့မဟုတ် one-tailed hypothesis testing) : လူဦးရေအတိုင်းအတာသတ်မှတ်ချက်သည် “ ကြီးသည်” (ညာဘက်အမြီး) သို့မဟုတ် “ အောက်မြီးထက်” (ဘယ်ဘက်အမြီး) ထက်နည်းသည်ဟု ညွှန်ပြပါသည်။

ငြင်းဆိုမှုဒေသနှင့် အယူအဆစမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ လက်ခံမှုနယ်မြေ

အောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့အသေးစိတ်တွေ့မြင်ရမည်ဖြစ်ပြီး၊ hypothesis testing တွင် hypothesis test အမျိုးအစားတစ်ခုစီ၏ ဝိသေသတန်ဖိုးကို တွက်ချက်ခြင်းပါဝင်ပြီး ယင်းတန်ဖိုးကို hypothesis test statistics ဟုခေါ်သည်။ ထို့ကြောင့် စစ်ဆေးမှုစာရင်းအင်းကို တွက်ချက်ပြီးသည်နှင့် နိဂုံးချုပ်ရန် အောက်ပါဒေသနှစ်ခုတွင် မည်သည့်နေရာ၌ ရှိနေသည်ကို စောင့်ကြည့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

• ပယ်ချခံရသည့်ဒေသ (သို့မဟုတ် အရေးကြီးသောဒေသ) : ဤသည်မှာ null အယူအဆကို ငြင်းပယ်ခြင်း (နှင့် အခြားသီအိုရီကို လက်ခံခြင်း) တို့ပါ၀င်သော ကိုးကားဖြန့်ချီမှု စမ်းသပ်မှု၏ ဂရပ်၏ ဧရိယာဖြစ်သည်။
• လက်ခံမှုနယ်မြေ : ဤသည်မှာ null hypothesis ကိုလက်ခံခြင်း (နှင့် အခြားယူဆချက်အား ငြင်းပယ်ခြင်း) တို့ပါ၀င်သော သီအိုရီစမ်းသပ်ခြင်း ကိုးကားဖြန့်ဖြူးမှု၏ဂရပ်၏ ဧရိယာဖြစ်သည်။

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် ငြင်းဆိုမှုဇုန်အတွင်း ကျရောက်ပါက၊ null hypothesis ကို ပယ်ချပြီး အခြားယူဆချက်အား လက်ခံပါသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် လက်ခံမှုဧရိယာအတွင်း ကျရောက်ပါက၊ အချည်းနှီးသော အယူအဆကို လက်ခံပြီး အခြားယူဆချက်အား ပယ်ချပါသည်။

ငြင်းပယ်သည့်ဒေသ၏ နယ်နိမိတ်များကို ချမှတ်သည့်တန်ဖိုးများကို ဝေဖန်ပိုင်းခြားသည့်တန်ဖိုးများ ဟု ခေါ်သည်၊ အလားတူပင်၊ ငြင်းပယ်သည့်ဒေသကို သတ်မှတ်သည့် တန်ဖိုးများကြားကာလကို ယုံကြည်မှုကြားကာလ ဟုခေါ်သည်။ နှင့် တန်ဖိုးနှစ်ခုလုံးသည် ရွေးချယ်ထားသော အရေးပါမှုအဆင့် ပေါ် မူတည်ပါသည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ၊ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် သို့မဟုတ် လက်ခံရန် ဆုံးဖြတ်ချက်သည် သီအိုရီစမ်းသပ်မှုမှရရှိသော p-value (သို့မဟုတ် p-value) ကို ရွေးချယ်ထားသော အရေးပါမှုအဆင့်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်လည်း ပြုလုပ်နိုင်သည်။

hypothesis စမ်းသပ်နည်း

သီအိုရီစမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ရန်အတွက် အောက်ပါအဆင့်များကို လိုက်နာဆောင်ရွက်သင့်သည်-

1. သီအိုရီစမ်းသပ်မှု၏ null hypothesis နှင့် အခြား hypothesis ကို ဖော်ပြပါ။
2. အလိုရှိသော အယ်လ်ဖာ (α) အရေးပါမှုအဆင့်ကို သတ်မှတ်ပါ။
3. hypothesis test statistic ကို တွက်ချက်ပါ။
4. ငြင်းဆိုမှုဒေသနှင့် အယူအဆစမ်းသပ်မှု၏ လက်ခံမှုနယ်မြေကို သိရှိရန် အယူအဆစမ်းသပ်မှု၏ အရေးပါသောတန်ဖိုးများကို ဆုံးဖြတ်သည်။
5. အဆိုပြုချက်စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်းသည် ငြင်းပယ်သည့်ဒေသ သို့မဟုတ် လက်ခံသည့်ဒေသတွင်ရှိမရှိ စောင့်ကြည့်လေ့လာပါ။
6. ကိန်းဂဏန်းသည် ငြင်းဆိုမှုဧရိယာအတွင်း ကျရောက်ပါက၊ အချည်းနှီးသော အယူအဆကို ပယ်ချမည် (အခြားသော အယူအဆကို လက်ခံသည်)။ သို့သော် စာရင်းအင်းသည် လက်ခံမှုဇုန်အတွင်း ကျရောက်ပါက၊ null hypothesis ကို လက်ခံသည် (နှင့် အခြားယူဆချက်အား ငြင်းပယ်သည်)။

ယူဆချက် စမ်းသပ်ခြင်း အမှားများ

စမ်းသပ်ယူဆချက်တွင်၊ အယူအဆတစ်ခုကို ပယ်ချပြီး အခြားစမ်းသပ်မှုယူဆချက်တစ်ခုကို လက်ခံခြင်းဖြင့်၊ အမှားနှစ်ခုမှ တစ်ခုကို ပြုလုပ်နိုင်သည်-

• Type I error : ၎င်းသည် အမှန်တကယ် အမှန်ဖြစ်သည့်အခါ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ခြင်းဖြင့် ပြုလုပ်သော အမှားဖြစ်သည်။
• Type II error : ၎င်းသည် အမှန်တကယ် မှားယွင်းနေချိန်တွင် null hypothesis ကို လက်ခံခြင်းဖြင့် ပြုလုပ်သော အမှားဖြစ်သည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အမှားအမျိုးအစားတစ်ခုစီကို ကျူးလွန်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို အောက်ပါအတိုင်း ခေါ်သည်-

• Alpha probability (α) : သည် အမျိုးအစား I အမှားကို ကျူးလွန်ခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြစ်သည်။
• ဘီတာဖြစ်နိုင်ခြေ (β) : သည် အမျိုးအစား II အမှားကို ကျူးလွန်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြစ်သည်။

အလားတူပင်၊ မှားယွင်းသောယူဆချက် (H ₀ ) ကို ငြင်းပယ်ခြင်း၏ဖြစ်နိုင်ခြေအဖြစ် ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်း၏ ပါဝါကို ၎င်းသည် မှားယွင်းနေသည့်အခါ သို့မဟုတ် တစ်နည်းအားဖြင့် ၎င်းသည် အမှန်ဖြစ်သည့်အခါ အခြားယူဆချက် (H ₁ ) ကို ရွေးချယ်ခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြစ်သည်။ . ထို့ကြောင့် ယူဆချက်စမ်းသပ်မှု၏ စွမ်းအားသည် 1-β နှင့် ညီမျှသည်။