टी-टेस्ट का आयोजन करते समय क्या धारणाएं बनाई जाती हैं?

टी-टेस्ट करते समय की गई आम धारणाओं में माप के पैमाने, यादृच्छिक नमूनाकरण, डेटा वितरण की सामान्यता, नमूना आकार की पर्याप्तता और मानक विचलन में समानता की समानता के बारे में शामिल हैं।

टी टेस्ट

टी-टेस्ट को गिनीज ब्रूइंग कंपनी के लिए काम करने वाले एक रसायनज्ञ द्वारा विकसित किया गया था ताकि स्टाउट की सुसंगत गुणवत्ता को मापा जा सके। इसे आगे विकसित और अनुकूलित किया गया था, और अब एक सांख्यिकीय परिकल्पना के किसी भी परीक्षण को संदर्भित करता है जिसमें जिस सांख्यिकीय के लिए परीक्षण किया जा रहा है वह शून्य परिकल्पना का समर्थन करने पर एक टी-वितरण के अनुरूप होने की उम्मीद है।

एक टी-टेस्ट सांख्यिकीय परीक्षा के उपयोग के माध्यम से दो आबादी के विश्लेषण का मतलब है; दो नमूनों के साथ एक टी-परीक्षण आमतौर पर छोटे नमूना आकारों के साथ उपयोग किया जाता है, जब दो सामान्य वितरणों के भिन्नताओं का पता नहीं होता है तो नमूनों के बीच अंतर का परीक्षण किया जाता है।

टी-वितरण मूल रूप से किसी भी निरंतर संभाव्यता वितरण है जो एक छोटे नमूने के आकार और आबादी के लिए एक अज्ञात मानक विचलन का उपयोग करके सामान्य रूप से वितरित आबादी के माध्यम के अनुमान से उत्पन्न होता है। अशक्त परिकल्पना डिफ़ॉल्ट धारणा है कि दो अलग-अलग मापा घटनाओं के बीच कोई संबंध नहीं है। (संबंधित पढ़ने के लिए, देखें: एक मजबूत शून्य परिकल्पना का क्या मतलब है? )

टी-टेस्ट मान्यताओं

टी-परीक्षणों के संबंध में की गई पहली धारणा माप के पैमाने की चिंता करती है। टी-टेस्ट के लिए धारणा यह है कि एकत्र किए गए डेटा पर लागू माप का पैमाना एक निरंतर या क्रमिक पैमाने का अनुसरण करता है, जैसे कि आईक्यू टेस्ट के लिए स्कोर।

दूसरी धारणा यह है कि एक साधारण रैंडम सैंपल, यह है कि डेटा को कुल आबादी के बेतरतीब ढंग से चुने गए प्रतिनिधि से इकट्ठा किया जाता है।

तीसरी धारणा डेटा है, जब प्लॉट किया जाता है, तो सामान्य वितरण, घंटी के आकार का वितरण वक्र होता है।

चौथी धारणा एक बहुत बड़ा नमूना आकार का उपयोग किया जाता है। एक बड़ा नमूना आकार का मतलब है कि परिणामों का वितरण सामान्य घंटी के आकार का वक्र होना चाहिए।

अंतिम धारणा विचरण की एकरूपता है। सजातीय, या समान, विचरण मौजूद है जब नमूनों के मानक विचलन लगभग बराबर हैं।