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कैसे पी मूल्य की गणना करने के लिए

मूल्य पी

एक सांख्यिकीय उपाय है जो वैज्ञानिकों को यह निर्धारित करने में सहायता करता है कि उनकी परिकल्पना सही है या नहीं। इन मानों का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या खोज परिणामों को देखे जाने वाले ईवेंट के सामान्य श्रेणी के भीतर हैं। सामान्यतया, यदि डेटासेट का पी-मान एक पूर्वनिर्धारित राशि से नीचे होता है (जैसे, 0.05), वैज्ञानिक अपने अनुसंधान के "रिक्त परिकल्पना" को अस्वीकार करेंगे - दूसरे शब्दों में, वे इस परिकल्पना को छोड़ देंगे अपने अनुसंधान के चर नहीं था कोई परिणामों पर प्रभाव आज, पी मान आमतौर पर संदर्भ सारणी में मिलते हैं, पहले एक मूल्य की गणना करते हैं ची-स्क्वायर से.

चरणों

चित्र शीर्षक पी मूल्य चरण 1 की गणना करें
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परिणाम निर्धारित करें अपेक्षित आपके शोध का आम तौर पर, जब वैज्ञानिक एक प्रयोग करते हैं और परिणाम का पालन करते हैं, तो उनका यह एक प्रारंभिक विचार है कि परिणाम कैसे सामने आएंगे साधारण या विशिष्ट हो जाएगा। यह भविष्यवाणी पिछले अनुसंधान, विश्वसनीय अवलोकन डाटासेट्स, वैज्ञानिक साहित्य और / या अन्य स्रोतों के परिणामों पर आधारित है। अपने शोध के लिए, आपके अपेक्षित परिणाम निर्धारित करें और उन्हें संख्याओं में व्यक्त करें।
  • उदाहरण: मान लीजिए कि पिछले अध्ययनों ने दिखाया है कि, राष्ट्रीय स्तर पर, तेज टिकट नीले कारों की तुलना में लाल कारों पर अधिक बार लागू होते हैं। मान लीजिए कि राष्ट्रीय औसत लाल कारों के लिए 2: 1 प्राथमिकता दिखाता है। हमने यह जानने के लिए हमारे शहर में लागू जुर्माना का विश्लेषण किया है कि क्या स्थानीय पुलिस भी इस प्रवृत्ति को दिखाती है अगर हम हमारे शहर में लाल और नीले रंग के कारों के लिए लागू 150 स्पीड टिकटों के यादृच्छिक समूह लेते हैं, तो हमें इस कुल के लिए इंतजार करना होगा 100 चाहे लाल कारों के लिए या 50 नीली कारों के लिए, अगर स्थानीय गश्ती राष्ट्रीय जुर्माना लागू करने की प्रवृत्ति का पालन करें.
  • चित्र शीर्षक पी मूल्य चरण 2 की गणना करें
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    परिणाम निर्धारित करें मनाया आपके शोध का अब जब आप अपेक्षित मान निर्धारित करते हैं, तो आप खोज कर सकते हैं और वास्तविक (या "मनाया") मान पा सकते हैं। फिर, इन परिणामों को संख्याओं के रूप में व्यक्त करें यदि हम एक प्रयोगात्मक स्थिति में हेरफेर करते हैं और मनाया परिणाम हैं विभिन्न इन अपेक्षित परिणामों में, दो संभावनाएं हो सकती हैं: तथ्य मौके या प्रायोगिक चर के हेरफेर से हो सकता है वजह से अंतर पी मूल्य खोजने का उद्देश्य मूल रूप से यह निर्धारित करने के लिए है कि क्या नतीजे के परिणाम अपेक्षित परिणामों से भिन्न होते हैं, ताकि "शून्य अनुल्पना" - परिकल्पना है कि प्रयोगात्मक चर (ओं) के बीच कोई संबंध नहीं है और परिणाम मनाया - काफी अस्वीकार्य होने की संभावना नहीं है
    • उदाहरण: मान लीजिए कि हमारे शहर में, हमने बेतरतीब ढंग से लाल और नीले दोनों कारों पर लगाए गए 150 शुल्कों का चयन किया। हमने पाया कि 90 जुर्माना लाल पर लागू किया गया था और 60नीली कारों के लिए ये मूल्य हमारे अपेक्षित परिणामों से अलग थे 100 और 50, क्रमशः। हमारी प्रायोगिक हेरफेर (इस मामले में, हमारे डेटा के स्रोत को एक राष्ट्रीय पहुंच से क्षेत्रीय पहुंच तक स्थानांतरित करना) परिणामों में इस परिवर्तन का कारण बना है, या स्थानीय गश्ती झुका हुआ राष्ट्रीय औसत का सुझाव कितना है, और इसलिए हम केवल बदलाव में बदलाव देख रहे हैं? एक पी मूल्य हमें इन सवालों के जवाब में मदद मिलेगी
  • चित्र शीर्षक पी मान चरण 3 की गणना करें
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    निर्धारित करें स्वतंत्रता की डिग्री आपके शोध का सर्वेक्षण में शामिल विविधता की मात्रा को मापने के द्वारा ये कारक प्राप्त किए जाते हैं, जो आपके द्वारा मूल्यांकन किए जा रहे श्रेणियों की संख्या से निर्धारित होता है। स्वतंत्रता की डिग्री के लिए समीकरण है स्वतंत्रता की डिग्री = एन -1, जहाँ n श्रेणियों या वेरिएबल की संख्या है जो आपकी खोज में विश्लेषण किए जा रहे हैं
    • उदाहरण: हमारे प्रयोग में दो श्रेणियों के परिणाम हैं: एक लाल कारों के लिए और एक नीली कारों के लिए इस प्रकार, हमारे शोध में हमारे पास 2-1 = है 1 डिग्री स्वतंत्रता. अगर हम लाल, नीले और हरे रंग की कारों के बीच तुलना करते हैं तो हमारे पास होगा 2 स्वतंत्रता की डिग्री, और इतने पर।
  • चित्र शीर्षक पी मान चरण 4 की गणना करें



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    के साथ मनाया परिणामों के संबंध में अपेक्षित परिणाम की तुलना करें ची-स्क्वायर. ची-स्क्वायर (लिखित "x2") एक संख्यात्मक मान है जो मूल्यों के बीच अंतर को मापता है अपेक्षित और मनाया एक सर्वेक्षण के ची-स्क्वायर के लिए समीकरण है: एक्स2 = Σ ((ओ-ई)2/ ई), जहां "ओ" मनाया मूल्य है और "ई" अपेक्षित मूल्य है। सभी समस्त परिणामों के लिए इस समीकरण के परिणामों की गणना करें (नीचे देखें)।
    • ध्यान दें कि इस समीकरण में एक ऑपरेटर शामिल है Σ (सिग्मा)। दूसरे शब्दों में, आपको गणना करने की आवश्यकता होगी ((| o-e | -, 05)2/ ई) प्रत्येक संभव परिणाम के लिए, और फिर ची-वर्ग मान प्राप्त करने के लिए परिणामों का योग करें। हमारे उदाहरण में, हमारे पास दो परिणाम हैं - कारें जो ठीक प्राप्त हुईं हैं लाल या नीले रंग इस प्रकार, हमें गणना करना होगा (ओ-ई)2/ ई) दो बार - एक लाल कारों के लिए और एक नीली कारों के लिए।
    • उदाहरण: चलो समीकरण एक्स में अपेक्षित और देखे गए मूल्यों को एकीकृत करें2 = Σ ((ओ-ई)2/ ई) ध्यान रखें कि, सिग्मा ऑपरेटर के कारण, हमें समीकरण ((ए)2/ ई) दो बार - एक लाल कारों के लिए और एक नीली कारों के लिए। हमारा समीकरण होगा:
      • एक्स2 = ((90-100)2/ 100) + (60-50)2/ 50)
      • एक्स2 = ((-10)2/ 100) + (10)2/ 50)
      • एक्स2 = (100/100) + (100/50) = 1 + 2 = 3 .
  • चित्र शीर्षक पी मूल्य चरण 5 की गणना करें
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    एक चुनें महत्त्व का स्तर. अब जब कि हम अनुसंधान की स्वतंत्रता और ची-स्क्वायर के मूल्य की जानकारी जानते हैं, तो हमें मूल्य पी मिलने से पहले केवल एक आखिरी चीज है- हमें महत्व के स्तर को परिभाषित करने की आवश्यकता है असल में, महत्व का स्तर निश्चितता की एक निश्चित माप है जो हम अपने परिणामों से प्राप्त करना चाहते हैं - महत्व का कम मूल्य कम संभावना के अनुरूप होता है जो प्रायोगिक परिणाम मौके से उत्पन्न होते हैं और इसके विपरीत। महत्व का स्तर दशकों (जैसे 0.01) के रूप में व्यक्त किया जाता है, जो मौलिकता के प्रतिशत से मेल खाती है, जो प्रयोगात्मक परिणाम यादृच्छिक (इस मामले में, 1%) पर आते हैं।
    • सम्मेलन के अनुसार वैज्ञानिकों ने अपनी खोजों के लिए आम तौर पर महत्व मूल्य निर्धारित किया है, जो 0.05 या 5 प्रतिशत हैं। इसका अर्थ है कि प्रायोगिक परिणाम जो महत्व के इस स्तर तक पहुंचते हैं, केवल मौके का नतीजा होने का अधिकतम 5% मौका है। दूसरे शब्दों में, एक 95% मौका है कि परिणाम मौके के कारण होने के बजाय, प्रयोगात्मक डेटा में हेर-फेर करने वाले शोधकर्ताओं के कारण होते हैं। ज्यादातर सर्वेक्षणों के लिए, दो चर के बीच के संबंध के बारे में 95% की कुछ निश्चित रूप से दो के बीच एक संबंध के "सफल" प्रदर्शन के रूप में माना जाता है
    • उदाहरण: लाल और नीले रंग के उदाहरण के लिए, हम वैज्ञानिक सम्मेलन का पालन करेंगे और हमारे महत्व के स्तर को परिभाषित करेंगे 0.05.
  • चित्र शीर्षक पी मूल्य चरण 6 गणना करें
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    ची-स्क्वायर वितरण तालिका का प्रयोग हमारे पी-वेल्यू को अनुमानित करने के लिए करें। वैज्ञानिक और सांख्यिकीविद उनके शोध के पी-मान की गणना करने के लिए मूल्यों की बड़ी सारणी का उपयोग करते हैं। इन तालिकाओं को आमतौर पर तालिका के शीर्ष पर लंबवत अक्ष के साथ तालिका के शीर्ष पर आजादी की डिग्री और क्षैतिज अक्ष से मिलान करने के लिए तालिका के बाईं ओर सेट होते हैं। आप इन तालिकाओं को स्वतंत्रता की अपनी डिग्री खोजने के लिए पहले उपयोग कर सकते हैं, और तब उस पंक्ति को पढ़ सकते हैं जो तालिका को बाएं से दायें को पार करते हैं, जब तक कि आपको पहला मान न मिले उच्चतर अपने ची-स्क्वायर मूल्य के लिए कॉलम के शीर्ष पर संबंधित पी मान को नोट करें - इसका पी मान उस मान और अगले उच्च मूल्य के बीच होगा (तुरंत इसके बाईं तरफ एक)।
    • ची स्क्वायर वितरण तालिकाओं को विभिन्न स्रोतों से प्राप्त किया जा सकता है - आप आसानी से इंटरनेट या विज्ञान या सांख्यिकीय पुस्तकों पर खोज करके उन्हें ढूंढ सकते हैं। यदि आपके पास कोई टेबल नहीं है, तो निशुल्क टेम्प्लेट ऑनलाइन निःशुल्क डाउनलोड करें।
    • उदाहरण: हमारा ची-स्क्वायर 3 था। तो आइए अनुमानित पी-मान को खोजने के लिए, ची-स्क्वायर वितरण तालिका का उपयोग करें, ऊपर चित्रित करें। जैसा कि हम जानते हैं कि हमारे प्रयोग केवल 1 स्वतंत्रता की डिग्री, हम उच्चतम स्तर से शुरू हो जाएगा आइए हम लाइन का विश्लेषण करें, जो बाएं से दाएं शुरू हो, जब तक हम मूल्य से अधिक नहीं पाते 3 - हमारे ची-वर्ग का मूल्य पहला मूल्य हम पाते हैं 3.84 इस कॉलम के शीर्ष पर देखते हुए, हम देखते हैं कि संबंधित पी मान 0.05 है। इसका मतलब यह है कि हमारे पी मूल्य है 0.05 और 0.1 के बीच (तालिका में अगले सबसे बड़े मूल्य)।
  • चित्र शीर्षक पी वैल्यू चरण 7 की गणना करें
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    यह तय करें कि क्या आप अपनी रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार या स्वीकार करेंगे। चूंकि आपको अपने अनुसंधान के लिए अनुमानित मूल्य का मूल्य मिल गया है, तो आप रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर सकते हैं (याद रखना कि यह इस परिकल्पना है कि आपने प्रयोगात्मक चर का हेरफेर किया मत करो मनाया परिणाम प्रभावित)। यदि आपकी खोज का पी-मान महत्व के मूल्य से कम है, तो बधाई - आप यह साबित करने में सक्षम हुए हैं कि आपके द्वारा किए गए वेरिएबल और आपके द्वारा किए गए परिणामों के बीच सहसंबंध होना बहुत संभव है। यदि इसका पी-मान महत्व के मूल्य से अधिक है, तो निश्चित तौर से यह कहना संभव नहीं है कि निषिद्ध परिणाम शुद्ध मौके या उसके शोध के हेरफेर के कारण प्राप्त किए गए थे।
    • उदाहरण: हमारा पी-मान 0.05 और 0.1 के बीच है। इसका अर्थ है कि वह मत करो निश्चित रूप से 0.05 से कम है, इसलिए दुर्भाग्य से, हम रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार नहीं कर सकते. इसका मतलब है कि हम 95% न्यूनतम सीमा तक नहीं पहुंच गए हैं, इसलिए हम दावा कर सकते हैं कि हमारे शहर की गश्ती राष्ट्रीय औसत की तुलना में काफी भिन्न दर पर लाल और नीले रंग की कारों के लिए ट्रैफिक टिकट लागू करती है।
    • दूसरे शब्दों में, 5-10% मौका है कि मनाया परिणाम विश्लेषण किए गए स्थान में बदलाव का प्रतिबिंब नहीं थे (अनुसंधान हमारे राष्ट्रीय स्तर पर पारगमन के नहीं बल्कि हमारे शहर के ट्रैफिक अनुक्रमित के साथ किया गया था), , परिणाम मौके से हुई। जैसा कि हम 5% से कम के मौके की तलाश में थे, हम यह नहीं कह सकते कि हमारे पास है यक़ीन कि हमारे शहर को गश्त करना लाल कारों की ओर कम पक्षपातपूर्ण है - कोई छोटा लेकिन सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण मौका नहीं है कि कोई पूर्वाग्रह नहीं होगा।
  • युक्तियाँ

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