"रिक्त परिकल्पना": अवतरणों में अंतर
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'''रिक्त परिकल्पना ''' एक ऐसी [[अवधारणा]] है ([[सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण]] के [[फ़्रेक़ुएन्तिस्त]] संदर्भ में) जिसे अवलोकित डाटा के परीक्षण का उपयोग कर ग़लत साबित किया जा सकता
सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण के कुछ संस्करणों में (जैसे [[जेर्जी नीमन]] तथा [[एगों पियर्सन]] द्वारा विकसित)रिक्त परिकल्पना का परीक्षण एक [[वैकल्पिक अवधारणा]] के निमित्त किया जाता
उदाहरण के लिए,हो सकता है कि कोई इस दावे का परीक्षण करना चाहे कि एक निश्चित दवा दिल का दौरा होने के अवसरों को कम कर सकती
रिक्त परिकल्पना का चयन करते समय आपको ख्याल रखना चाहिए क्यूंकि विभिन्न विकल्पों का उत्तर अलग-अलग हो सकता
हालांकि,आप इसके बजाय वैकल्पिक परिकल्पना "सिक्का पक्षपाती है ",और रिक्त अवधारणा, " यह सिक्का निष्पक्ष है " का चयन भी कर सकते
इस दूसरे उदाहरण में परिकल्पना परीक्षण के एक खतरे के बारे में बताया गया है: यदि कोई डाटा के एक सेट का परीक्षण बड़ी संख्या में ऐसी रिक्त परिकल्पनायो के साथ करता है जो सभी सही हैं, फिर भी वह उनमें से कुछ को अस्वीकार कर सकता है, जिसके कारण गलत निष्कर्ष निकलता
== भिन्नताओं हेतु परीक्षण ==
वैज्ञानिक और चिकित्सा अनुप्रयोगों में, रिक्त परिकल्पना उपचार और [[नियंत्रण]] समूहों में मतभेद के महत्व का परीक्षण करने में एक प्रमुख भूमिका निभाती
प्रयोग की शुरुआत में धारणा यह होती है कि दो समूहों (जिनके वैरिएबल्स की तुलना हो रही है) के मध्य कोई अंतर नहीं हैं: यह इस उदाहरण में रिक्त परिकल्पना है अन्य प्रकार की रिक्त परिकल्पना के उदाहरण हैं:
* जनसंख्या के नमूनों से प्राप्त मानो को [[वितरण सांख्यिकीय]]के एक निश्चित वर्ग का उपयोग करके तैयार कर सकते
* अलग-अलग समूहों में डाटा की परिवर्तनशीलता समान है,हालांकि वे विभिन्न मूल्यों के आसपास केंद्रित हो सकते
=== उदाहरण ===
उदाहरण के लिए, आप महिलाओं और पुरुषों के मध्य हुए दो [[यादृच्छिक]] नमूना के परीक्षण के प्राप्तांकों से तुलना कर सकते हैं, तथा यह पूछ सकते हैं कि क्या एक जनसंख्या-समूह का औसत प्राप्तांक अन्य समूहों से अलग
: <math>H_0 : \mu_1 = \mu_2</math>
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: <math>H_0</math> = रिक्त परिकल्पना
:: <math>\mu_1</math> = जनसंख्या 1 का औसत है और
::: <math>\mu_2</math> = जनसंख्या 2 का औसत
वैकल्पिक रूप से, रिक्त परिकल्पना यह सुझाव प्रदान कर सकती है कि दोनों नमूने समान जनसंख्या से तैयार हुए हैं, इस प्रकार विचरण और वितरण का आकार बराबर होगा, इसी प्रकार औसत मान भी समान होगा.
रिक्त परिकल्पना का निरूपण [[सांख्यिकीय महत्व]] के परीक्षण में महत्वपूर्ण चरण
अर्थात, वैज्ञानिक प्रयोगात्मक डिजाइन में, आप यह परिकल्पना कर सकते है कि एक विशेष कारक हमारे निर्भर चर(वैरिएबल्स) पर एक प्रभाव उत्पन्न करेगा- यह वैकल्पिक परिकल्पना
== दिशात्मकता ==
रिक्त परिकल्पना के अधिकतर कथन इस प्रकार प्रदर्शित होते हैं जैसे उनमे "दिशात्मकता" ना हो, अर्थात ऐसा निश्चित है कि मान समान
यह समझने के लिए कि क्यों प्रभावी रिक्त परिकल्पना ही मान्य है, ऊपर उल्लिखित अवधारणा की प्रकृति पर विचार शिक्षाप्रद
: <math>H_1 : \mu_{drug} > \mu_{control}</math>
पंक्ति 54:
सत्य रिक्त परिकल्पना <math>H_T: \mu_{drug} \le \mu_{control}</math> .
न्यूनीकरण का कारण यह है कि वैकल्पिक परिकल्पना हेतु समर्थन का अनुमान लगाने के लिए,शास्त्रीय परिकल्पना परीक्षण हमें यह गणना करने के लिए मजबूर करता है कि कितनी बार हमारी प्रयोगात्मक टिप्पणियों की तुलना में हमें चरम परिणाम प्राप्त हुए
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
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
== नमूने का आकार ==
जब परिकल्पना परीक्षण किया जाता है तो बहुत सारी इकाइयों (जिन्हें नमूना आकार भी कहा जाता है) का उपयोग किया जाता
नमूना आकार से संबंधित मुद्दें अध्ययन के योजना चरण में संदर्भित होने चाहिए.
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