शून्य परिकल्पना
अशक्त परिकल्पना आँकड़ों में प्रयुक्त एक प्रकार की परिकल्पना है जो प्रस्तावित करती है कि दिए गए अवलोकनों के सेट में कोई सांख्यिकीय महत्व नहीं है। अशक्त परिकल्पना यह दर्शाने का प्रयास करती है कि चर के बीच कोई भिन्नता मौजूद नहीं है या यह कि एकल चर अपने मतलब से अलग नहीं है। यह तब तक सही माना जाता है जब तक कि सांख्यिकीय प्रमाण इसे एक वैकल्पिक परिकल्पना के लिए स्पष्ट नहीं कर देते।
उदाहरण के लिए, यदि परिकल्पना परीक्षण की स्थापना की जाती है ताकि वैकल्पिक परिकल्पना में कहा गया हो कि जनसंख्या पैरामीटर दावा किए गए मूल्य के बराबर नहीं है। इसलिए, आबादी के मतलब के लिए खाना पकाने का समय 12 मिनट के बराबर नहीं है; बल्कि, यह बताए गए मूल्य से कम या अधिक हो सकता है। यदि शून्य परिकल्पना को स्वीकार किया जाता है या सांख्यिकीय परीक्षण इंगित करता है कि जनसंख्या का मतलब 12 मिनट है, तो वैकल्पिक परिकल्पना खारिज कर दी जाती है। और इसके विपरीत।
चाबी छीन लेना
- अशक्त परिकल्पना आँकड़ों में प्रयुक्त एक प्रकार का अनुमान है जो प्रस्तावित करता है कि दिए गए अवलोकनों के सेट में कोई सांख्यिकीय महत्व नहीं है।
- शून्य परिकल्पना को एक वैकल्पिक परिकल्पना के विरोध में स्थापित किया गया है और यह दिखाने का प्रयास किया गया है कि चर के बीच कोई भिन्नता मौजूद नहीं है, या यह कि एकल चर इसके अर्थ से अलग नहीं है।
- परिकल्पना परीक्षण एक गणितीय मॉडल को एक निश्चित आत्मविश्वास स्तर के भीतर एक अशांत परिकल्पना को मान्य या अस्वीकार करने की अनुमति देता है।
शून्य परिकल्पना
एक अशक्त परिकल्पना कैसे काम करती है
अशक्त परिकल्पना, जिसे अनुमान के रूप में भी जाना जाता है, मानती है कि डेटा के सेट में आपके द्वारा देखे जाने वाले किसी भी प्रकार का अंतर या महत्व संयोग के कारण है। अशक्त परिकल्पना के विपरीत को वैकल्पिक परिकल्पना के रूप में जाना जाता है।
अशक्त परिकल्पना प्रारंभिक सांख्यिकीय दावा है कि जनसंख्या का मतलब दावा के बराबर है। उदाहरण के लिए, पास्ता के विशिष्ट ब्रांड को पकाने का औसत समय 12 मिनट है। इसलिए, शून्य परिकल्पना के रूप में कहा जाएगा, "जनसंख्या का मतलब 12 मिनट के बराबर है।" इसके विपरीत, वैकल्पिक परिकल्पना वह परिकल्पना है जिसे यदि शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया जाता है।
परिकल्पना परीक्षण एक गणितीय मॉडल को एक निश्चित आत्मविश्वास स्तर के भीतर एक अशांत परिकल्पना को मान्य या अस्वीकार करने की अनुमति देता है। चार-चरणीय प्रक्रिया का उपयोग करके सांख्यिकीय परिकल्पनाओं का परीक्षण किया जाता है। पहला कदम विश्लेषक के लिए दो परिकल्पनाओं को बताता है ताकि केवल एक ही सही हो सके। अगला कदम एक विश्लेषण योजना तैयार करना है, जो यह बताता है कि डेटा का मूल्यांकन कैसे किया जाएगा। तीसरा कदम योजना को अंजाम देना है और शारीरिक रूप से नमूना डेटा का विश्लेषण करना है। चौथा और अंतिम चरण परिणामों का विश्लेषण करना है और या तो शून्य परिकल्पना को स्वीकार या अस्वीकार करना है।
जरूरी
विश्लेषकों ने ब्याज की घटनाओं को समझाने के रूप में कुछ चर (ओं) को बाहर निकालने के लिए अशक्त परिकल्पना को खारिज करने की कोशिश की।
अशक्त परिकल्पना उदाहरण
यहाँ एक सरल उदाहरण है: एक स्कूल के प्रिंसिपल की रिपोर्ट है कि उसके स्कूल के छात्र परीक्षा में 10 में से औसतन 7 अंक हासिल करते हैं। इस "परिकल्पना" का परीक्षण करने के लिए, हम स्कूल के पूरे छात्र आबादी (कहते हैं 300) से 30 छात्रों (नमूना) के निशान रिकॉर्ड करते हैं और उस नमूने के माध्य की गणना करते हैं। हम तब (परिकलित) नमूना माध्य (रिपोर्ट की गई) जनसंख्या माध्य की तुलना कर सकते हैं और परिकल्पना की पुष्टि करने का प्रयास कर सकते हैं।
एक और उदाहरण लें: किसी विशेष म्यूचुअल फंड का वार्षिक रिटर्न 8% है। मान लें कि म्यूचुअल फंड 20 साल से अस्तित्व में है। हम कहते हैं, पांच साल (नमूना) के लिए म्यूचुअल फंड के वार्षिक रिटर्न का एक यादृच्छिक नमूना लेते हैं और इसके मतलब की गणना करते हैं। हम तब (गणना की गई) नमूना की तुलना (दावा की गई) जनसंख्या की परिकल्पना को सत्यापित करने के लिए करते हैं।
आमतौर पर, रिपोर्ट किए गए मान (या दावे के आंकड़े) को परिकल्पना के रूप में कहा जाता है और इसे सच माना जाता है। उपरोक्त उदाहरणों के लिए, परिकल्पना होगी:
- उदाहरण A: स्कूल के छात्र परीक्षा में 10 में से औसतन 7 अंक हासिल करते हैं।
- उदाहरण बी: म्यूचुअल फंड का वार्षिक रिटर्न 8% प्रति वर्ष है।
यह वर्णित विवरण " नल परिकल्पना (एच 0 ) " का गठन करता है और इसे सच माना जाता है - जिस तरह से एक जूरी ट्रायल में एक प्रतिवादी को निर्दोष माना जाता है, जब तक कि अदालत में प्रस्तुत सबूतों द्वारा दोषी साबित न हो जाए। इसी तरह, परिकल्पना परीक्षण एक "शून्य परिकल्पना" बताते हुए और मानकर शुरू होता है और फिर यह प्रक्रिया निर्धारित करती है कि क्या धारणा सही या गलत होने की संभावना है।
ध्यान देने वाली महत्वपूर्ण बात यह है कि हम अशक्त परिकल्पना का परीक्षण कर रहे हैं क्योंकि इसकी वैधता के बारे में संदेह का एक तत्व है। जो भी जानकारी कथित शून्य परिकल्पना के खिलाफ है, वह वैकल्पिक परिकल्पना (एच 1 ) में कैद है । उपरोक्त उदाहरणों के लिए, वैकल्पिक परिकल्पना होगी:
- छात्र एक औसत स्कोर करते हैं जो 7 के बराबर नहीं है ।
- म्यूचुअल फंड का वार्षिक रिटर्न 8% प्रति वर्ष के बराबर नहीं है ।
दूसरे शब्दों में, वैकल्पिक परिकल्पना शून्य परिकल्पना का प्रत्यक्ष विरोधाभास है।
निवेश के लिए परिकल्पना परीक्षण
वित्तीय बाजारों से संबंधित एक उदाहरण के रूप में, मान लें कि ऐलिस देखती है कि उसकी निवेश रणनीति केवल स्टॉक खरीदने और धारण करने की तुलना में उच्च औसत रिटर्न पैदा करती है। अशक्त परिकल्पना का दावा है कि दो औसत रिटर्न के बीच कोई अंतर नहीं है, और ऐलिस को इस पर विश्वास करना होगा जब तक कि वह अन्यथा साबित न हो जाए। अशक्त परिकल्पना का खंडन करने के लिए सांख्यिकीय महत्व दिखाने की आवश्यकता होगी, जिसे विभिन्न प्रकार के परीक्षणों का उपयोग करके पाया जा सकता है। इसलिए, वैकल्पिक परिकल्पना यह बताएगी कि निवेश की रणनीति में पारंपरिक खरीद और पकड़ की रणनीति की तुलना में अधिक औसत रिटर्न है।
पी-मूल्य का उपयोग परिणामों के सांख्यिकीय महत्व को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। एक पी-मान जो 0.05 से कम या उसके बराबर होता है, आमतौर पर यह इंगित करने के लिए उपयोग किया जाता है कि क्या शून्य परिकल्पना के खिलाफ मजबूत सबूत हैं। यदि ऐलिस इनमें से किसी एक परीक्षण का आयोजन करती है, जैसे कि सामान्य मॉडल का उपयोग करके परीक्षण, और यह साबित करता है कि उसके रिटर्न और बाय-एंड-होल्ड रिटर्न के बीच का अंतर महत्वपूर्ण है, या पी-मान 0.05 से कम या बराबर है, तो वह फिर शून्य परिकल्पना का खंडन कर सकते हैं और वैकल्पिक परिकल्पना को स्वीकार कर सकते हैं।
इनवेस्टमेंट अकाउंट्स प्रोवाइडर नाम की तुलना करें। विज्ञापनदाता का विवरण × इस तालिका में दिखाई देने वाले प्रस्ताव उन साझेदारियों से हैं जिनसे इन्वेस्टोपेडिया को मुआवजा मिलता है।