दो पूंछ वाले परिकल्पनाएं क्या हैं?

विषय

• पूंछ
• अशक्त परिकल्पना
• जेड और टी परीक्षण
• एकल-पूंछ वाला परीक्षण

दो-पूंछ वाली परिकल्पना एकल-पूंछ वाले से भिन्न होती है क्योंकि दो-पूंछ में दो अलग-अलग अस्वीकृति क्षेत्र होते हैं, आमतौर पर जब प्रासंगिक संख्या बहुत बड़ी या बहुत छोटी होती है। वैज्ञानिक इन मान्यताओं का उपयोग अधिक जटिल परीक्षणों में उनकी सहायता करने के लिए करते हैं।

दो-पूंछ वाली परिकल्पना वैज्ञानिकों को बेहतर प्रयोग विकसित करने में मदद करती है (रयान मैकवे / फोटोडिस्क / गेटी इमेज)

पूंछ

पूंछ एक परवलय के दो पार्श्व क्षेत्र हैं जो वक्र के केंद्रीय उन्नयन से बहुत दूर हैं। वक्र के आकार के अनुसार, रेखाएं निरंतर होती हैं और अनंत तक फैलने की क्षमता रखती हैं। वक्र में विभिन्न स्तरों पर पूंछ शुरू हो सकती है, जो वैज्ञानिक कठोरता के विभिन्न स्तरों पर निर्भर करती है। हालांकि, अधिकांश प्रयोगों में कम से कम दो मानक विचलन की आवश्यकता होती है, जो वक्र के 5 और 95% स्तरों के बराबर है।

अशक्त परिकल्पना

शून्य परिकल्पना दो-पूंछ वाली परिकल्पना के साथ एक प्रयोग की मानक स्थिति है। एक नए सिद्धांत में अशक्त परिकल्पना की अस्वीकृति शामिल है। उदाहरण के लिए, शून्य परिकल्पना यह हो सकती है कि गुरुत्वाकर्षण वस्तुओं को 9.8 मीटर प्रति सेकंड की दर से तेज करता है। इस परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए, कई प्रयोग किए जाने चाहिए। यदि दो-पूंछ वाली परिकल्पना के लिए सुझाए गए संख्या के ऊपर या नीचे अधिक महत्वपूर्ण परिणाम थे, तो अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार किया जा सकता है और एक नया त्वरण प्रदान किया जा सकता है।

जेड और टी परीक्षण

दो-पूंछ वाली परिकल्पना को एक मानक गाऊसी वक्र या अधिक अराजक वक्र द्वारा पूरा डेटा सेट के साथ दर्शाया जा सकता है। जब गूसियन वक्र का उपयोग किया जाता है, तो एक टी परीक्षण का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया गया है। जब पूर्ण डेटा सेट का उपयोग किया जाता है, तो यह निर्धारित करने के लिए एक जेड परीक्षण का उपयोग किया जाता है कि क्या नल की परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया गया है।प्रत्येक परीक्षण में एक संबद्ध सांख्यिकीय तालिका होती है, जो डेटा के मानक विचलन से संबंधित होती है।

एकल-पूंछ वाला परीक्षण

एकल-पूंछ परीक्षण भी परिकल्पना के मूल्यांकन के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। हालांकि, इसका उपयोग केवल एक दिशा में डेटा का परीक्षण करते समय किया जाता है, जो कई उदाहरणों में उपयोगी और सार्थक हो सकता है। उदाहरण के लिए, एक नई दवा का परीक्षण करते समय, यह संभव है कि ब्याज की तुलना केवल तभी की जाए जब यह वर्तमान बाजार विकल्प से कम प्रभावी हो। दूसरे शब्दों में, अनुमोदन के लिए, यह परीक्षण करना आवश्यक नहीं है कि क्या दवा वैकल्पिक से बेहतर है; लेकिन केवल अगर यह बदतर है।