सांख्यिकीय महत्व का मूल्यांकन कैसे करें
परिकल्पना परीक्षण सांख्यिकीय विश्लेषण द्वारा निर्देशित है। सांख्यिकीय महत्व का मूल्यांकन मूल्य का उपयोग करके किया जाता है पी, जो आपको बताता है कि आपके परिणाम को देखते हुए संभावना है कि एक निश्चित बयान (शून्य अनुल्पना) सच है यदि यह मान
सामग्री
- चरणों
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- युक्तियाँ
- चेतावनी
चरणों
भाग 1
अपने प्रयोग को व्यवस्थित करें
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अपनी अवधारणा को परिभाषित करें सांख्यिकीय महत्व का मूल्यांकन करने के लिए पहला कदम यह है कि उस प्रश्न को परिभाषित करना है जिसे आप उत्तर देना चाहते हैं और अपनी परिकल्पना घोषित कर सकते हैं। परिकल्पना आपके प्रयोगात्मक डेटा के बारे में एक बयान है और आबादी में जो अंतर हो सकता है। किसी भी प्रयोग के लिए, दोनों एक नल परिकल्पना और एक वैकल्पिक परिकल्पना है। सामान्य तौर पर, आप दो समूहों की तुलना करके देखेंगे कि क्या वे समान हैं या अलग हैं
- रिक्त परिकल्पना (एच0) आमतौर पर कहता है कि डेटा के आपके दो सेटों में कोई अंतर नहीं है। उदाहरण के लिए: कक्षा से पहले सामग्री पढ़ने वाले छात्र उच्च अंतिम ग्रेड प्राप्त नहीं करते हैं।
- वैकल्पिक परिकल्पना (एचको) शून्य परिकल्पना के विपरीत है और यह कथन है कि आप अपने प्रयोगात्मक डेटा के साथ पीछे जाने का प्रयास करते हैं। उदाहरण के लिए: कक्षा से पहले सामग्री पढ़ने वाले छात्र उच्च अंतिम ग्रेड प्राप्त करते हैं।
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निर्धारित करने के लिए महत्व का स्तर निर्धारित करें कि आपके डेटा को कितना असामान्य होना चाहिए इससे पहले कि इसे महत्वपूर्ण माना जा सके महत्व का स्तर (जिसे अल्फा भी कहा जाता है) वह सीमा है जिसे आप महत्व निर्धारित करने के लिए सेट करते हैं। यदि आपका मूल्य पी स्थापित महत्व के स्तर से कम या बराबर है, डेटा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण माना जाता है
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एक या दो पूंछ की एक परीक्षा का उपयोग करने के लिए चुनें। एक अनुमान है कि एक परीक्षण बनाता है टी यह है कि डेटा सामान्य रूप से वितरित किया जाता है एक सामान्य डेटा वितरण एक घंटी वक्र बनाता है, जिसमें अधिकांश नमूने बीच में होते हैं। परीक्षा टी एक गणितीय परीक्षा है यह देखने के लिए कि क्या डेटा सामान्य वितरण से बाहर है, या तो ऊपर या नीचे, में "कतारों" वक्र का
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पावर विश्लेषण के साथ नमूने के आकार का निर्धारण करें एक परीक्षण की शक्ति एक विशिष्ट नमूना आकार के अनुसार अपेक्षित परिणाम देखने की संभावना है। बिजली (या बीटा) के लिए आम सीमा 80% है कुछ प्रारंभिक आंकड़ों के बिना एक पावर विश्लेषण थोड़ा जटिल हो सकता है क्योंकि आपको प्रत्येक समूह और उनके मानक विचलन के बीच आपके अपेक्षित साधनों के बारे में जानकारी की आवश्यकता होती है। अपने डेटा के लिए इष्टतम नमूना आकार निर्धारित करने के लिए एक ऑनलाइन पावर विश्लेषण कैलकुलेटर का उपयोग करें।
भाग 2
मानक विचलन की गणना करें
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मानक विचलन के लिए सूत्र को परिभाषित करें मानक विचलन डेटा का वितरण कैसे करता है इसका एक उपाय है यह आपको इस बारे में जानकारी देता है कि नमूना में प्रत्येक डेटा बिंदु कितना समान है। पहली नज़र में, समीकरण थोड़ा जटिल लग सकता है लेकिन ये कदम आपको गणना प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करेंगे। सूत्र है s = √Σ ((एक्समैं - μ) / (एन -1))एस मानक विचलन हैΣ इंगित करता है कि आप सभी एकत्रित नमूना मान जोड़ देंगे। एक्समैं आपके डेटा के प्रत्येक व्यक्तिगत मूल्य का प्रतिनिधित्व करता हैμ प्रत्येक समूह के लिए आपके डेटा का औसत (या औसत) हैएन नमूना की कुल संख्या है।
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प्रत्येक समूह में नमूने औसत। मानक विचलन की गणना करने के लिए, आपको सबसे पहले व्यक्तिगत समूहों में नमूनों का औसत लेना होगा। औसत ग्रीक अक्षर के साथ नामित किया गया है म्यू या μ। ऐसा करने के लिए, बस प्रत्येक नमूने जोड़ें और फिर नमूने की कुल संख्या से परिणाम विभाजित करें।
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औसत से प्रत्येक नमूना घटाएं गणना के अगले भाग में भाग शामिल है (एक्समैं - μ) समीकरण का आप प्रत्येक नमूना को औसत की गणना से घटा देंगे। हमारे उदाहरण के लिए, आप चार उपशीर्षक के साथ समाप्त होंगे।
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इनमें से प्रत्येक नंबर को बढ़ाएं और उन्हें जोड़ें। आपके द्वारा गणना की गई ये सभी नई संख्याओं को अब स्क्वायर किया जाएगा। यह कदम किसी भी नकारात्मक संकेत को समाप्त करेगा। यदि आपके पास इस कदम के बाद या आपकी गणना के अंत में नकारात्मक चिन्ह है, तो आप इस चरण को भुला सकते हैं।
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नमूने की कुल संख्या शून्य से विभाजित करें I सूत्र N-1 के बीच विभाजित है क्योंकि यह इस तथ्य को सही करता है कि आपने पूरी आबादी गिना नहीं है, लेकिन आपने सभी छात्रों की आबादी का एक नमूना लिया है ताकि अनुमान लगाया जा सके।
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वर्गमूल लो। एक बार जब आप नमूनों की संख्या 1 से विभाजित करते हैं, तो इस अंतिम संख्या का वर्गमूल लें। मानक विचलन की गणना करने के लिए यह अंतिम चरण है ऐसे आंकड़े कार्यक्रम हैं जो कच्चे डेटा दर्ज करने के बाद आपके लिए यह गणना करेंगे।
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भाग 3
महत्त्व निर्धारित करें
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अपने दो नमूना समूहों के बीच भिन्नता की गणना करें इस बिंदु तक, उदाहरण में केवल एक नमूना समूह के साथ कार्य किया है यदि आप दो समूहों की तुलना करने की कोशिश करते हैं, तो जाहिर है आप दोनों का डेटा होगा। नमूने के दूसरे समूह के मानक विचलन की गणना करें और दो प्रायोगिक समूहों के बीच भिन्नता की गणना करने के लिए इसका उपयोग करें। विचरण के लिए सूत्र है रोंघ = √ ((रों1/एन1) + (रों2/एन2))।रोंघ यह समूहों के बीच भिन्नता हैरों1 समूह 1 का मानक विचलन है और एन1 समूह 1 का नमूना आकार हैरों2 समूह 2 का मानक विचलन है और एन2 समूह 2 का नमूना आकार हैहमारे उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि ग्रुप 2 डेटा (जो छात्र कक्षा से पहले पढ़ा नहीं गए थे) का नमूना आकार 5 था और 5.81 का मानक विचलन था। विचरण है: रोंघ = √ ((रों1) /एन1) + ((रों2) /एन2))रोंघ = √ (((4,51) / 5) + ((5,81) / 5)) = √ ((20,34 / 5) + (33,76 / 5)) = √ (4,07 + 6 , 75) = √10.82 = 3.2 9
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स्कोर की गणना करें आपके डेटा का टी स्कोर टी आपको अपने डेटा को ऐसे तरीके से रूपांतरित करने देता है जिससे आप अन्य डेटा के साथ उनकी तुलना कर सकते हैं। स्कोर टी आप एक परीक्षण करने की अनुमति टी कि आप संभावना है कि दो समूहों में एक दूसरे से काफी अलग हैं गणना करने की अनुमति देता है एक स्कोर के लिए सूत्र टी है टी = (μ1 - μ2) / रोंघ.
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अपने नमूने की स्वतंत्रता की डिग्री निर्धारित करें स्कोर का उपयोग करते समय टी, स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या नमूना आकार का उपयोग कर निर्धारित किया जाता है। प्रत्येक समूह के नमूनों की संख्या जोड़ें और फिर घटाना 2. हमारे उदाहरण के लिए, स्वतंत्रता की डिग्री (जीएल) 8 है क्योंकि पहले समूह में पांच नमूने हैं और दूसरे (5 + 5) में पांच नमूनों - 2 = 8 )।
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महत्व का मूल्यांकन करने के लिए एक तालिका का उपयोग करें आप एक अंक तालिका पा सकते हैं एक मानक या ऑनलाइन सांख्यिकीय पुस्तिका में टी और स्वतंत्रता की डिग्री। उस पंक्ति को देखें, जिसमें आपके डेटा की आजादी की डिग्री शामिल है और मूल्य की तलाश करें पी उस स्कोर से मेल खाती है टी।
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एक अनुवर्ती अध्ययन पर विचार करें कई शोधकर्ता एक छोटे से पायलट अध्ययन के लिए कुछ उपायों के साथ आते हैं ताकि उन्हें समझ सकें कि एक बड़ा अध्ययन कैसे तैयार किया जाए। अन्य उपायों के साथ एक अन्य अध्ययन को पूरा करने से आपके निष्कर्ष पर विश्वास बढ़ेगा।
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युक्तियाँ
- आंकड़े एक बड़े और जटिल क्षेत्र हैं। सांख्यिकीय हस्तक्षेप स्तर पर एक लो (या अधिक उन्नत अभी तक) स्कूल या विश्वविद्यालय बेशक आप सांख्यिकीय महत्व को समझने में मदद करने के लिए।
चेतावनी
- यह विश्लेषण एक परीक्षण के लिए विशिष्ट है दो सामान्य रूप से वितरित आबादी के बीच के मतभेदों का परीक्षण करने के लिए आपके डेटा सेट की जटिलता के आधार पर आपको अलग-अलग सांख्यिकीय परीक्षण का उपयोग करना पड़ सकता है।
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