1. ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਨਮੂਨੇ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਆਬਾਦੀ ਲਈ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:
2. ਸਿਫ਼ਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਜਿਸਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ H0 ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਿਫ਼ਰ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਰੱਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਕੁਝ ਹੋਰ ਨਾ ਦਿਖਾਏ। ਸਿਫ਼ਰ ਕਥਨ ਵਿੱਚ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਾਨਤਾ (=, ≤, ਜਾਂ ≥) ਦਾ ਕੋਈ ਰੂਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
3. ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਿਕਲਪਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਲਿਖੋ, ਜਿਸਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ Ha ਜਾਂ H1 ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਘੱਟ, ਵੱਧ, ਜਾਂ ਬਰਾਬਰ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਭਾਵ, (≠, >, ਜਾਂ <)।
4. ਜੇ ਅਸੀਂ ਸਿਫ਼ਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਮੰਨ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਵਿਕਲਪਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਬੂਤ ਹਨ।
5. ਕਦੇ ਵੀ ਇਹ ਨਾ ਕਹੋ ਕਿ ਕੋਈ ਦਾਅਵਾ ਸੱਚਾ ਜਾਂ ਝੂਠਾ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਕਿ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕਾਨੂੰਨਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਕੇਵਲ ਗੈਰ-ਪੂਰਨ ਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
6. ਹਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਨਤੀਜੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗਲਤ ਗਣਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਸਮਝੇ ਗਏ ਸਾਰ ਅੰਕੜੇ ਗਲਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਟਾਈਪ I ਗਲਤੀ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸੱਚੀ ਸਿਫ਼ਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਟਾਈਪ II ਗਲਤੀ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਝੂਠੀ ਸਿਫ਼ਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
7. ਇਹਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਟਾਈਪ I ਅਤੇ ਟਾਈਪ II ਗਲਤੀ ਲਈ ਯੂਨਾਨੀ ਅੱਖਰ α ਅਤੇ β ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ, 1 – β, ਇੱਕ ਸੱਚੀ ਵਿਕਲਪਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਟੈਸਟ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ। ਉੱਚ ਸ਼ਕਤੀ ਇੱਛਾਯੋਗ ਹੈ।
8. ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਆਬਾਦੀ 'ਤੇ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਕੁਝ ਲੋੜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
9. ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਮਤਲਬ ਲਈ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ:
10. ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦਾ t-ਟੈਸਟ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਜਾਂ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਅਣਜਾਣ ਮਿਆਰੀ ਵਿਕਲਣ ਦੇ ਨਾਲ।
11. ਆਮ ਟੈਸਟ ਉਦੋਂ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ ਜੇਕਰ ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਜਾਂ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਕਲਣ ਦੇ ਨਾਲ।
12. ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਆਬਾਦੀ ਅਨੁਪਾਤ ਦੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਆਬਾਦੀ ਅਨੁਪਾਤ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਟੈਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਦੋਪਦੀ ਵੰਡ ਲਈ ਲੋੜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਸੰਖਿਆ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ: np > 5 ਅਤੇ nq > n ਜਿੱਥੇ n ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਹੈ, p ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ q ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
13. ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਘਟਨਾ ਦੇ ਵਾਪਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੁਰਲੱਭ ਘਟਨਾਵਾਂ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਫ਼ਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਨਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਇੱਛਾ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਿਫ਼ਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ, ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਲਈ p-ਮੁੱਲ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ ਕਰੋ। ਸਿਫ਼ਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ:
14. α > p-ਮੁੱਲ, ਸਿਫ਼ਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰੋ।
15. α ≤ p-ਮੁੱਲ, ਸਿਫ਼ਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਰੱਦ ਨਾ ਕਰੋ।
16. ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਸਥਾਪਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
17. H0 ਅਤੇ Ha ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਉਹ ਵਿਰੋਧੀ ਹਨ।
18. ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।
19. ਟੈਸਟ ਲਈ ਵੰਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।
20. ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਓ, ਟੈਸਟ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ p-ਮੁੱਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਸਟ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। (z-ਸਕੋਰ ਅਤੇ t-ਸਕੋਰ ਟੈਸਟ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ।)
21. ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ α ਦੀ p-ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲਓ (H0 ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰੋ ਜਾਂ ਰੱਦ ਨਾ ਕਰੋ), ਅਤੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਾਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਿੱਟਾ ਲਿਖੋ।
22. ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਸੀਂ α ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਨਾ ਕਿ β ਦੀ। β p-ਮੁੱਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ 1 – β ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ ਸ਼ਕਤੀ ਇੱਛਾਯੋਗ ਹੈ। ਜੇ ਸ਼ਕਤੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਅੰਕੜੇ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ α ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਸ਼ਕਤੀ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਫ਼ਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਰੱਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।