परिकल्पना परीक्षण का महत्व

एक परिकल्पना एक सिद्धांत या प्रस्ताव है जिसे कुछ प्रेक्षित घटना की घटना के लिए एक स्पष्टीकरण के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, जिसे या तो एक के रूप में कहा जाता है जांच का मार्गदर्शन करने के लिए अनंतिम अनुमान, एक कार्यशील परिकल्पना कहा जाता है, या स्थापित के बदले अत्यधिक संभावित के रूप में स्वीकार किया जाता है तथ्य। एक वैज्ञानिक परिकल्पना एक सिद्धांत या अंततः प्रकृति का एक नियम बन सकती है यदि इसे दोहराने योग्य प्रयोगों द्वारा सिद्ध किया जाता है। आंकड़ों का उपयोग करके निर्णय लेने की एक विधि के रूप में आंकड़ों में परिकल्पना परीक्षण आम है। दूसरे शब्दों में, एक परिकल्पना का परीक्षण यह निर्धारित करने का प्रयास कर रहा है कि क्या किसी घटना का आपका अवलोकन वास्तव में आंकड़ों के आधार पर हुआ है।

सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण, जिसे पुष्टिकरण डेटा विश्लेषण भी कहा जाता है, का उपयोग अक्सर यह तय करने के लिए किया जाता है कि क्या प्रयोगात्मक परिणामों में पारंपरिक ज्ञान पर संदेह करने के लिए पर्याप्त जानकारी है। उदाहरण के लिए, एक समय में यह सोचा जाता था कि कुछ जाति या रंग के लोगों में कोकेशियान की तुलना में हीन बुद्धि होती है। एक परिकल्पना की गई थी कि बुद्धि नस्ल या रंग पर आधारित नहीं है। विभिन्न जातियों, रंगों और संस्कृतियों के लोगों का बुद्धि परीक्षण किया गया और डेटा का विश्लेषण किया गया। सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण ने तब साबित किया कि परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण थे कि दौड़ के बीच बुद्धि के समान माप केवल नमूना त्रुटि नहीं हैं।

घटना के परीक्षण से पहले, आप एक परिकल्पना बनाते हैं कि क्या हो रहा है। क्या हो रहा है इसके बारे में आपकी परिकल्पना या अनुमान यह हो सकता है कि कुछ समूह एक दूसरे से भिन्न हैं, या वह बुद्धि का त्वचा के रंग से कोई संबंध नहीं है, या यह कि कुछ उपचारों का परिणाम माप पर प्रभाव पड़ता है, के लिए उदाहरण। इससे, दो संभावनाएं हैं: एक "शून्य परिकल्पना" कि कुछ नहीं हुआ, या कोई मतभेद नहीं थे, या कोई कारण और प्रभाव नहीं था; या कि आप अपने सिद्धांत में सही थे, जिसे "वैकल्पिक परिकल्पना" कहा जाता है। संक्षेप में, जब आप परीक्षण करते हैं a सांख्यिकीय परिकल्पना, आप यह देखने की कोशिश कर रहे हैं कि क्या कुछ हुआ है और इस संभावना से तुलना कर रहे हैं कि कुछ भी नहीं हो गई। भ्रामक रूप से, आप यह साबित करने की कोशिश कर रहे हैं कि कुछ नहीं हुआ। यदि आप इस बात का खंडन करते हैं कि कुछ नहीं हुआ, तो आप यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि कुछ हुआ था।

सैन जोस स्टेट यूनिवर्सिटी स्टैटिस्टिक्स डिपार्टमेंट के अनुसार, परिकल्पना परीक्षण आंकड़ों में सबसे महत्वपूर्ण अवधारणाओं में से एक है क्योंकि यह है कि कैसे आप तय करते हैं कि क्या वास्तव में कुछ हुआ है, या यदि कुछ उपचारों का सकारात्मक प्रभाव पड़ता है, या यदि समूह एक दूसरे से भिन्न होते हैं या यदि एक चर भविष्यवाणी करता है दूसरा। संक्षेप में, आप यह प्रमाणित करना चाहते हैं कि क्या आपका डेटा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है और अकेले संयोग से होने की संभावना नहीं है। संक्षेप में, एक परिकल्पना परीक्षण महत्व की एक परीक्षा है।

एक बार जब आँकड़े एकत्र कर लिए जाते हैं और आप संभावना की संभावना के विरुद्ध अपनी परिकल्पना का परीक्षण करते हैं, तो आप अपना अंतिम निष्कर्ष निकालते हैं। यदि आप शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं, तो आप दावा कर रहे हैं कि आपका परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है और यह भाग्य या संयोग से नहीं हुआ है। इस प्रकार, परिणाम वैकल्पिक परिकल्पना को सिद्ध करता है। यदि आप शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं, तो आपको यह निष्कर्ष निकालना होगा कि आपने अपने अध्ययन में कोई प्रभाव या अंतर नहीं पाया। यह विधि कितनी दवा दवाओं और चिकित्सा प्रक्रियाओं का परीक्षण करती है।