"रिक्त परिकल्पना": अवतरणों में अंतर
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: <math>H_0</math> = रिक्त परिकल्पना
:: <math>\mu_1</math> = जनसंख्या 1 का औसत है
::: <math>\mu_2</math> = जनसंख्या 2 का औसत है.
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ध्यान दें कि कुछ ऐसे व्यक्ति भी है जो तर्क देते है कि रिक्त परिकल्पना उतनी सामान्य नहीं है जितनी की ऊपर बताई गयी है: जैसेकि फिशर, जिन्होंने सर्वप्रथम " शून्य परिकल्पना "शब्दावली का निर्माण किया, ने कहा है, "शून्य अवधारणा एकदम सटीक होनी चाहिए, अर्थात यह अस्पष्टता और संदिग्धता से मुक्त होनी चाहिए क्योंकि इसे 'वितरण की समस्या',का आधार प्रदान करना चाहिए, महत्व का परीक्षण जिसका समाधान है."<ref>फिशर, आर.ए. (1966). ''द डिज़ाइन ऑफ़ एक्सपेरिमेंट्स'' . 8वां संस्करण. हफ्नर:एडिनबर्ग.</ref> इस दृष्टिकोण के अनुसार, रिक्त परिकल्पना संख्यानुसार सटीक होनी चाहिए- ऐसा निर्धारित होना चाहिए कि एक विशेष मात्रा या अंतर एक विशेष संख्या के बराबर होनी चाहिए. शास्त्रीय विज्ञान में, आम तौर पर यह कथन प्रसिद्ध है कि एक विशेष उपचार का कोई ''प्रभाव नहीं '' है,अवलोकन में,आमतौर पर यह है कि एक विशेष मूल्यांकित चर के मूल्य और भविष्यवाणी के बीच कोई ''अंतर नहीं '' है. इस दृष्टिकोण की उपयोगिता के बारे में पूछताछ होनी चाहिए- कोई भी यह नोट कर सकता है कि अभ्यास में बहुत से रिक्त परिकल्पना परीक्षण "सटीक" होने की इस कसौटी को पूरा नहीं करते. उदाहरण के लिए, सामान्य परीक्षण पर विचार करें कि दो मान समान हैं जहां variances(प्रसरण) के सच्चे मानो का पता नहीं हैं - variances के सटीक मानो का कोई उल्लेख नहीं हैं.
अधिकतर सांख्यिकीविदों का मानना है कि दिशा को रिक्त परिकल्पना के भाग के रूप में या शून्य अवधारणा/वैकल्पिक अवधारणा द्वय के एक भाग के रूप में निर्धारित करना वैध है, (उदाहरण के लिए http://davidmlane.com/hyperstat/A73079.html देखें ). तर्क काफी सरल है: अगर दिशा को छोड़ दिया जाता है, तो अगर रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया है तो निष्कर्ष की व्याख्या पूरी तरह भ्रामक है. ऐसा मान लें, रिक्त का अर्थ है जनसंख्या औसत = 10
== नमूने का आकार ==
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