पी मूल्य की गणना कैसे करें

पी-मान, या संभाव्यता मूल्य, एक सांख्यिकीय उपाय है जो वैज्ञानिकों को यह निर्धारित करने में सहायता करता है कि उनकी परिकल्पना सही है या नहीं। पी-मान का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि आपके प्रयोगों के परिणाम मनाया गया घटनाओं के मूल्यों की सामान्य श्रेणी के भीतर हैं या नहीं। सामान्य तौर पर, यदि डेटा सेट का पी-मान एक निश्चित पूर्वनिर्धारित राशि से नीचे होता है, जैसे कि 0.05, वैज्ञानिक अस्वीकार करते हैं "शून्य परिकल्पना" अपने प्रयोग का - दूसरे शब्दों में, वे उन अवधारणाओं को त्याग कर देंगे, जिनमें उनके प्रयोगों के चर "परिणाम नहीं" परिणामों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा। वर्तमान में, "ची-स्क्वायर" मान की गणना करते समय पी-वेल आमतौर पर संदर्भ तालिका में मिलते हैं।

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अपने प्रयोग के "मनाया" परिणाम निर्धारित करें अब जब आप अपने अनुमानित मूल्यों को निर्धारित करते हैं, तो आप अपना प्रयोग कर सकते हैं और अपना वास्तविक (या "देखे गए") मान पा सकते हैं। एक बार फिर, इन परिणामों को संख्याओं के रूप में व्यक्त करें अगर हम कुछ प्रयोगात्मक स्थितियों में हेरफेर करते हैं और इन अपेक्षित परिणामों से मनाया जाने वाला परिणाम "भिन्न" होते हैं-इसमें दो संभावनाएं होती हैं: यह मौके से हुआ या कि प्रयोगात्मक चर के हमारे हेरफेर ने "कारण" के कारण अंतर किया असल में, पी-मान खोजने का उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि क्या नतीजे के परिणाम अपेक्षित परिणामों से इस तरह भिन्न होते हैं कि "शून्य परिकल्पना", परिकल्पना है कि प्रायोगिक चर (ओं) और नतीजे के परिणामों के बीच कोई संबंध नहीं है, इसे अस्वीकार करने की पर्याप्त संभावना नहीं है।

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अपने प्रयोग की "स्वतंत्रता की डिग्री" का निर्धारण करें स्वतंत्रता की डिग्री एक जांच में शामिल विविधता की मात्रा का एक उपाय है, और यह आपके द्वारा जांच की जा रही श्रेणियों की संख्या से निर्धारित होता है। स्वतंत्रता की डिग्री का समीकरण "स्वतंत्रता की डिग्री = n-1" है, जहां "एन" उन श्रेणियों या वेरिएबल्स की संख्या है जो प्रयोग में विश्लेषण किए जाते हैं।

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"ची-स्क्वायर" के साथ परिणाम देखने के लिए अपेक्षित परिणाम की तुलना करें ची-स्क्वायर (लिखित "एक्स") एक संख्यात्मक मान है जो किसी प्रयोग के "अपेक्षित" और "मनाया गया" मानों के बीच अंतर को मापता है। ची-स्क्वायर के लिए समीकरण निम्न है: "एक्स = Σ ((ओ-ई) / ई)", जहां "ओ" मनाया गया मान है और "ई" अपेक्षित मूल्य है। सभी संभावित परिणाम प्राप्त करने के लिए इस समीकरण के परिणाम जोड़ें (नीचे देखें)।

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"महत्व का स्तर" चुनें अब जब हम अपने प्रयोग की स्वतंत्रता और ची-स्क्वायर मूल्य की डिग्री जानते हैं, तो पी-मूल्य की गणना करने से पहले एक आखिरी चीज है, हमें महत्व के स्तर पर फैसला करना होगा मूल रूप से, महत्व का स्तर यह है कि हम अपने परिणामों के बारे में कितना सुरक्षित रहना चाहते हैं, कम महत्व के मूल्यों में कम संभावना के अनुरूप है, जो प्रयोगात्मक परिणाम मौके से हुआ और इसके विपरीत। महत्व के स्तर को दशमलव (उदाहरण के लिए 0.01) के रूप में लिखा जाता है, जो प्रतिशत संभावना से मेल खाती है जो प्रायोगिक परिणाम मौके से हुआ (इस मामले में, 1%)।

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पी-मूल्य अनुमानित करने के लिए ची-स्क्वायर वितरण तालिका का उपयोग करें। वैज्ञानिक और सांख्यिकीविद उनके प्रयोगों के लिए पी-मान की गणना करने के लिए मूल्यों की बड़ी टेबल का उपयोग करते हैं। सामान्य तौर पर, इन तालिकाओं को बाईं ओर ऊर्ध्वाधर अक्ष के साथ तय किया जाता है जो कि स्वतंत्रता की डिग्री और ऊपरी भाग में क्षैतिज अक्ष को पी-मान के अनुरूप होता है। पहली बार स्वतंत्रता की डिग्री पाने के बाद इन टेबल का प्रयोग करें, फिर दाएं से दायें को सही तक पढ़ते समय तक आप अपने ची-स्क्वायर के मूल्य से पहले "बड़ा" मान पाते हैं कॉलम के शीर्ष पर संबंधित पी-मान देखें, आपका मान इस मान के बीच है और अगले उच्च मूल्य (बाईं तरफ तुरंत)।

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निर्णय लें कि क्या आप अपनी निरर्थक परिकल्पना को अस्वीकार या बनाए रखने जा रहे हैं जब से हम पहले से ही परीक्षण के लिए एक अनुमानित पी मूल्य मिल जाए, आप तय कर सकते शून्य परिकल्पना अपने प्रयोग को अस्वीकार करने के लिए कि क्या है (एक चेतावनी के रूप में, इस परिकल्पना है कि प्रयोगात्मक चर चालाकी से "नहीं" प्रभावित परिणाम आप मनाया है) पी मूल्य महत्व के मूल्य से कम है, बधाई हो, क्योंकि आपने दिखाया है कि यह अत्यधिक संभव है कि आपके द्वारा छेड़छाड़ किए गए वेरिएबल और उन परिणामों के बीच एक संबंध है जो आपने देखा है। अगर आपका पी महत्व महत्व के मूल्य से अधिक है, तो आप यह सुनिश्चित करने के लिए नहीं कह सकते हैं कि आपने जो नतीजे देखे हैं वह केवल मौका या प्रायोगिक हेरफेर का परिणाम है।

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