"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 है।<ref>{{Cite web |url=http://statistics.berkeley.edu/~stark/SticiGui/Text/gloss.htm#null_hypothesis |title=संग्रहीत प्रति |access-date=18 मई 2010 |archive-url=https://web.archive.org/web/20130308045920/http://statistics.berkeley.edu/~stark/SticiGui/Text/gloss.htm#null_hypothesis |archive-date=8 मार्च 2013 |url-status=live }}</ref> इस तरह का परीक्षण एक रिक्त परिकल्पना की विधिवत रचना कर, डाटा का संग्रह कर, तथा इस बात की गणना करके कि डाटा कितना संभावित है, कार्य करता है, तथा इस परीक्षण हेतु ऐसी कल्पना की जाती है कि रिक्त परिकल्पना सही थी। यदि डाटा बहुत असम्भाव्य प्रतीत होता है (आमतौर पर ऐसा डाटा होता है जो 5% से भी कम अवलोकित होता है), तो प्रयोगकर्ता यह निष्कर्ष निकालता है कि रिक्त परिकल्पना गलत है। यदि डाटा रिक्त परिकल्पना के तहत यथोचित प्रतीत होता है तो कोई निष्कर्ष नहीं निकाला जाता है। इस मामले में, रिक्त परिकल्पना सच भी हो सकती है, या यह अभी भी गलत हो सकती है; ऐसा डाटा किसी भी निष्कर्ष पर पहुँचने के लिए अपर्याप्त साक्ष्य देता हैं। रिक्त परिकल्पना आमतौर पर, एक सामान्य या डिफ़ॉल्ट स्थिति प्रस्तुत करती है, जैसे कि दो परिमापों के मध्य कोई रिश्ता ही नहीं है,<ref>{{Cite web |url=http://www.businessdictionary.com/definition/null-hypothesis.html |title=संग्रहीत प्रति |access-date=18 मई 2010 |archive-url=https://web.archive.org/web/20100704125422/http://www.businessdictionary.com/definition/null-hypothesis.html |archive-date=4 जुलाई 2010 |url-status=live }}</ref>अथवा उपचार और नियंत्रण के मध्य कोई अंतर ही नहीं है।<ref>{{Cite web |url=http://www.nlm.nih.gov/nichsr/hta101/ta101014.html |title=संग्रहीत प्रति |access-date=18 मई 2010 |archive-url=https://web.archive.org/web/20100411013111/http://www.nlm.nih.gov/nichsr/hta101/ta101014.html |archive-date=11 अप्रैल 2010 |url-status=live }}</ref> यह शब्द मूल रूप से [[अंग्रेज़ी भाषा|अंग्रेजी]] [[अनुवांशिकी विज्ञानी]] तथा सांख्यिकीविद् [[रोनाल्ड फिशर]]द्वारा रचित है।
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 है। यह विकल्प रिक्त परिकल्पना का तार्किक निषेध हो सकता है और नहीं भी हो सकता है। वैकल्पिक परिकल्पना का उपयोग [[रोनाल्ड फिशर]] के सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण का भाग नहीं था, हालांकि वैकल्पिक अवधारणा आज मानक के रूप में उपयोग की जाती 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 https://web.archive.org/web/20170512041747/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 और वन-टैलेद वैकल्पिक: mean > 10. अगर x-बार के माध्यम से प्राप्त सेम्पल एविडेंस का मान -200 है और इसी के अनुकूल टी-परीक्षण आंकड़ा -50 के बराबर है, तो निष्कर्ष क्या होगा? रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए क्या पर्याप्त सबूत नहीं हैं? निश्चित रूप से नहीं! लेकिन हम इस मामले में एक पक्षीय विकल्प स्वीकार नहीं कर सकते. इसलिए, इस संदिग्धता को दूर करने के लिए, अगर परीक्षण एक तरफा है तो प्रभाव की दिशा को शामिल कर लेना बेहतर है। सांख्यिकीय सिद्धांत जो यहां समझाए गए सरल मामलों और अधिक जटिल मामलों के साथ संचालन हेतु आवश्यक है वह [[निष्पक्ष परीक्षण]] परिकल्पना का उपयोग करता है।
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== बाहरी कड़ियाँ ==
* [https://web.archive.org/web/20100210184835/http://davidmlane.com/hyperstat/A29337.html हाइपरस्टैट ऑनलाइन: रिक्त परिकल्पना]
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