परीक्षण सांख्यिकीय Hypotheses: सामान्य तर्क

परिकल्पना - विज्ञान र प्राविधिक प्रगति को विकास मा सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कारक को एक। विभिन्न घटना र तथ्य को परिणामस्वरूप अवलोकन, यो प्रणाली मूलतः एक सैद्धान्तिक धारणा छ। यी तथ्य र घटना को गहन अध्ययन यो काल्पनिक अनुमानको जाँच गर्न आवश्यक छ। यी अनुमानको परीक्षण को लागि प्रयोग विधि एक वैज्ञानिक आधार हुनुपर्छ। अर्को शब्दमा, राम्रो-स्थापित वैज्ञानिक सिद्धान्तमा आधारित अवलोकन वा अध्ययन को परिणाम हुन।

को सैद्धान्तिक अनुमानको को लोयल्टी निर्धारण गर्न त्यहाँ एक तथ्याङ्क परिकल्पना परीक्षण छ। यो विधि अनुसन्धान परिणाम वा अवलोकन (परीक्षण तथ्याङ्क) अनुसार कार्य को एक निश्चित प्रकार फेला मा निर्वाचकगण, समग्र तर्क सर्किट मा फिट जो एक तथ्याङ्क मापदण्ड, प्रयोग पनि समावेश छ। यस्तो तथ्याङ्क परिकल्पना परीक्षण तपाईं सैद्धान्तिक अनुमानको को लोयल्टी मा अन्तिम निर्णय गर्ने अनुमति दिन्छ।

प्रक्रिया तथ्याङ्क विश्लेषण अक्सर formulating र परीक्षण गर्ने आबादी बारेमा केही सैद्धान्तिक अनुमानको चर वा स्वतन्त्र मापदण्डहरू अध्ययन को आवश्यकता सँगसँगै छ। उपलब्ध डाटा नमूना यो सुझाव, उत्पादन को विश्वसनीयता को डिग्री को आकलन पछि, र केहि तथ्याङ्क मापदण्ड प्रयोग गरी कार्यान्वयन को तुलना, भनिन्छ - तथ्याङ्क परिकल्पना परीक्षण।

तथ्याङ्क hypotheses अन्तर्गत अनियमित तथ्याङ्क नमूना मा अध्ययन को परिणाम द्वारा निर्देशित निरीक्षण गर्न subjected सक्छ जो केही अनियमित चर को वितरण, प्रकृति र मापदण्डहरू बारेमा सैद्धान्तिक अनुमानको विभिन्न प्रकारका बुझे गर्नुपर्छ। अर्को शब्दमा, तथ्याङ्क परिकल्पना तपाईं तथ्याङ्क नमूना डाटा प्रयोग गर्न सक्ने परीक्षण गर्न, आबादी को गुण बारे अनुमानको भनिन्छ। यसरी, यो औसत को समानता को परिकल्पना परीक्षण गर्न सम्भव हुन्छ जनसंख्या र केही काल्पनिक मान।

अर्थ जो उपलब्ध तथ्याङ्क डाटा आधारमा पुष्टि गर्न वा त्रुटि वा गल्ती रोक्न न्यूनतम जोखिम संग सैद्धान्तिक धारणा खण्डन गर्न छ तथ्याङ्क परिकल्पना परीक्षण, एकदम प्रभावकारी र वैज्ञानिक अनुसन्धान को लोकप्रिय विधि हो। परिकल्पना परीक्षण कडाई परिभाषित नियम मा बाहिर छ।

तथ्याङ्क परिकल्पना परीक्षण प्रकृतिका probabilistic छ कि सधैं सम्झना। यो विधि तपाईंलाई, एक डिजिटल (प्रतिशत) मामलामा परिभाषित गर्न सक्नुहुन्छ गलत निर्णय वा घटना वा घटनाको तथ्याङ्क अध्ययन को परिणाम व्याख्या मा गलत निष्कर्षमा बनाउने सम्भावना। त्रुटि वा गल्ती को सम्भावना नगण्य छ भने, तथ्य वा घटना को अध्ययन मा गणना तथ्याङ्क सम्बन्ध, व्यावहारिक उद्देश्यका लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ त्रुटि को सानो जोखिम संग।