शून्य र वैकल्पिक परिकल्पना के हो?

शून्य र वैकल्पिक परिकल्पना के हो?

तथ्याङ्क र अनुसन्धान विधिहरूमा, शून्य परिकल्पना (H0) र वैकल्पिक परिकल्पना (H1 वा Ha) शब्दहरू दुई आधारभूत अवधारणाहरू हुन् जुन प्रायः अनुसन्धानकर्ताहरूले डेटा प्रयोग गरेर परिकल्पना परीक्षण गर्न चाहँदा उत्पन्न हुन्छन्। तिनीहरूले परिकल्पना परीक्षणको जग बनाउँछन्, नमूनाबाट प्रमाण जनसंख्याको बारेमा दावीलाई समर्थन गर्न पर्याप्त बलियो छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्ने प्रक्रिया। यो प्राविधिक सुनिए पनि, आधारभूत विचार वास्तवमा सरल छ: हामी दुई विपरीत कथनहरू बनाउँछौं, त्यसपछि कुन बढी प्रशंसनीय छ भनेर निर्धारण गर्न डेटा प्रयोग गर्छौं।

अनुसन्धानमा परिकल्पना बुझ्ने

सामान्यतया, परिकल्पना भनेको सत्यताको लागि परीक्षण गर्न सकिने एक अस्थायी धारणा वा कथन हो। मात्रात्मक अनुसन्धानमा, परिकल्पनाहरू सामान्यतया चरहरू बीचको सम्बन्ध वा समूहहरू बीचको भिन्नताको रूपमा तयार गरिन्छ। उदाहरणका लागि: "अध्ययन विधि A अध्ययन विधि B भन्दा बढी प्रभावकारी छ" वा "निद्रा अवधि र एकाग्रता स्तरहरू बीचको सम्बन्ध छ।"

यद्यपि, जब यी परिकल्पनाहरूलाई तथ्याङ्कीय विश्लेषणको दायरामा ल्याइन्छ, तिनीहरूलाई सामान्यतया दुई जोडीमा विभाजन गरिन्छ: शून्य परिकल्पना र वैकल्पिक परिकल्पना।

शून्य परिकल्पना (H0) के हो?

शून्य परिकल्पना (H0) एउटा कथन हो जसले सामान्यतया कुनै भिन्नता, कुनै प्रभाव, वा कुनै सम्बन्ध छैन भनी बताउँछ। H0 लाई प्रायः "पूर्वनिर्धारित" वा "यथास्थिति" स्थिति मानिन्छ। तथ्याङ्कीय परीक्षणहरूमा, अनुसन्धानकर्ताहरूले सामान्यतया H0 सत्य हो भन्ने धारणाबाट सुरु गर्छन् र त्यसपछि यसलाई अस्वीकार गर्न डेटाबाट प्रमाण खोज्छन्।

शून्य परिकल्पनाको सामान्य विशेषताहरू:
१. कुनै प्रभाव छैन वा कुनै फरक छैन भनी बताउने।
२. परीक्षणमा प्रारम्भिक सन्दर्भ बन्नुहोस्।
३. तथ्याङ्कीय परीक्षणको नतिजाको आधारमा अस्वीकृत वा अस्वीकृत हुन असफल।

शून्य परिकल्पनाको उदाहरण:
– “विधि A र विधि B प्रयोग गर्ने कक्षाहरू बीच औसत ग्रेडमा कुनै भिन्नता छैन।”
– “अध्ययन घण्टा र परीक्षाको अंक बीच कुनै सम्बन्ध छैन।”
– “विद्यार्थीहरूको औसत उचाइ १६५ सेन्टिमिटर छ।”

तथ्याङ्कीय सङ्केतनमा, शून्य परिकल्पनामा प्रायः = चिन्ह समावेश हुन्छ, उदाहरणका लागि μ = १६५ वा p = ०.५। बराबर चिन्ह महत्त्वपूर्ण छ किनभने H0 ले सामान्यतया जनसंख्या प्यारामिटर एक निश्चित मानमा छ भनी बताउँछ।

वैकल्पिक परिकल्पना (H1/Ha) के हो?

वैकल्पिक परिकल्पना (H1 वा Ha) एउटा कथन हो जसले शून्य परिकल्पनाको विरोध गर्दछ। H1 ले त्यहाँ भिन्नता, प्रभाव, वा सम्बन्ध छ भनी बताउँछ। यदि H0 लाई अस्वीकार गरियो भने, अनुसन्धानकर्ताले H1 को लागि समर्थन प्राप्त गर्दछ (यद्यपि प्राविधिक रूपमा, यो H0 लाई अस्वीकार गर्दैछ, H1 लाई निर्णायक रूपमा "प्रमाणित" गर्दैन)।

वैकल्पिक परिकल्पनाका सामान्य विशेषताहरू:
१. प्रभाव, भिन्नता, वा सम्बन्धको अस्तित्व बताउनु।
२. अनुसन्धानकर्ताहरूले समर्थन गर्न चाहेको मुख्य लक्ष्य बन्नुहोस्।
३. H0 अस्वीकृत हुँदा अप्रत्यक्ष रूपमा स्वीकृत।

वैकल्पिक परिकल्पनाका उदाहरणहरू:
– “वर्ग विधि A र विधि B बीचको औसत मानमा भिन्नता छ।”
– “अध्ययन घण्टा र परीक्षाको अंकको बीचमा सम्बन्ध छ।”
– “विद्यार्थीहरूको औसत उचाइ १६५ सेन्टिमिटर बराबर हुँदैन।”

नोटेशनमा, H1 ले प्रायः ≠, >, वा परीक्षणको प्रकारमा निर्भर गर्दै प्रतीक प्रयोग गर्दछ। H0 र H1 बीचको सम्बन्ध: पारस्परिक रूपमा विशेष कथनहरूको जोडी। H0 र H1 पारस्परिक रूपमा विशेष हुनुपर्छ, जसको अर्थ तिनीहरू एकै समयमा सत्य हुन सक्दैनन्। यदि H0 ले "कुनै फरक छैन" भन्छ भने, H1 ले "फरक छ" भन्छ। यो जोडी जानाजानी सिर्जना गरिएको हो ताकि अनुसन्धानकर्ताहरूले डेटाको आधारमा स्पष्ट निर्णयहरू गर्न सकून्। उदाहरणका लागि, यदि कुनै अध्ययनले नयाँ औषधिले रक्तचाप कम गर्छ कि गर्दैन भनेर पत्ता लगाउन चाहन्छ भने: - H0: नयाँ औषधिले रक्तचाप कम गर्दैन (वा घटाउने पुरानो औषधि जस्तै हो)। - H1: नयाँ औषधिले रक्तचाप कम गर्छ (अधिक प्रभावकारी रूपमा)। प्रयोगबाट प्राप्त डेटाको साथ, अनुसन्धानकर्ताहरूले प्रमाण H0 लाई अस्वीकार गर्न पर्याप्त बलियो छ कि छैन भनेर हेर्न तथ्याङ्कीय परीक्षणहरू गर्छन्। वैकल्पिक परिकल्पनाका प्रकारहरू: एक-पुच्छर र दुई-पुच्छर

वैकल्पिक परिकल्पनाहरू दुई-पुच्छर वा एक-पुच्छर हुन सक्छन्। १. दुई-पुच्छर परीक्षण - H1 ले ठूलो वा कम निर्दिष्ट नगरी "फरक" बताउँछ। - उदाहरण: - H0: μ = १६५ - H1: μ ≠ १६५ यो परीक्षण प्रयोग गरिन्छ यदि अनुसन्धानकर्ताले कुनै निश्चित दिशा बिना मात्र भिन्नता छ कि छैन भनेर जान्न चाहन्छ भने। २. एक-पुच्छर परीक्षण - H1 ले भिन्नताको दिशा बताउँछ: ठूलो वा कम। - उदाहरण: - H0: μ ≤ १६५ - H1: μ > १६५
वा
– H0: μ ≥ १६५
– H1: μ < 165 यदि अनुसन्धानकर्तासँग पहिले नै सिद्धान्त वा अघिल्ला अध्ययनहरूमा आधारित दिशात्मक धारणा छ भने यो परीक्षण प्रयोग गरिन्छ। एक-पुच्छर वा दुई-पुच्छर परीक्षणको छनोट महत्त्वपूर्ण छ किनभने यसले अस्वीकृति क्षेत्र कसरी निर्धारण गरिन्छ र परिणामहरूको व्याख्यालाई असर गर्छ। निर्णय कसरी गर्ने: H0 अस्वीकार वा असफल परिकल्पना परीक्षणमा, सामान्य निर्णयहरू हुन्: - H0 अस्वीकार गर्नुहोस्: डेटाले परिणामहरू H0 सँग असंगत छन् भनेर बताउन पर्याप्त बलियो प्रमाण प्रदान गर्दछ। - H0 अस्वीकार गर्न असफल: डेटा H0 अस्वीकार गर्न पर्याप्त बलियो छैन (यसको अर्थ H0 सत्य प्रमाणित भएको होइन)। "अस्वीकार गर्न असफल" शब्द प्रयोग गरिन्छ किनभने नमूना-आधारित अनुसन्धानमा सधैं अनिश्चितता हुन्छ। हामी पूर्ण निश्चितताका साथ केहि "प्रमाणित" गर्न सक्छौं; हामीले गर्न सक्ने भनेको उपलब्ध प्रमाण कति बलियो छ भनेर मूल्याङ्कन गर्नु हो। एउटा लोकप्रिय निर्णय गर्ने उपकरण p-मान हो: - यदि p-मान < α (उदाहरणका लागि, α = 0,05), भने H0 अस्वीकार गरिन्छ। - यदि p-मान ≥ α छ भने, H0 अस्वीकार गर्न असफल हुन्छ। यहाँ α महत्व स्तर हो, H0 अस्वीकार गर्दा त्रुटि गर्ने सम्भावनाको लागि अनुसन्धानकर्ताको सहनशीलता सीमा। परिकल्पना परीक्षणमा त्रुटिहरू: प्रकार I र प्रकार II तथ्याङ्कीय निर्णयहरू सधैं सही नहुने भएकोले, दुई प्रकारका त्रुटिहरू पहिचान गरिन्छ: १. प्रकार I त्रुटि (α) - H0 सत्य हुँदा H0 अस्वीकार गर्ने। - उदाहरण: औषधि प्रभावकारी नभएको बेला यो प्रभावकारी हुन्छ भन्ने निष्कर्ष निकाल्ने। २. प्रकार II त्रुटि (β) - H0 गलत हुँदा H0 अस्वीकार गर्न असफल हुनु। - उदाहरण: औषधि वास्तवमा प्रभावकारी हुँदा अप्रभावी हुने निष्कर्ष निकाल्नु। अनुसन्धानकर्ताहरूले सामान्यतया α (जस्तै, ०.०५) मार्फत प्रकार I त्रुटिको जोखिम नियन्त्रण गर्छन्। यसैबीच, प्रकार II त्रुटिको जोखिम अध्ययनको शक्ति, नमूना आकार, र डेटा परिवर्तनशीलतासँग सम्बन्धित छ। दैनिक जीवनबाट एउटा साधारण उदाहरण कल्पना गर्नुहोस् कि तपाईं मेसिनहरू परिवर्तन गरेपछि उत्पादन टोलीले गुणस्तर सुधार गर्छ कि गर्दैन भनेर परीक्षण गर्न चाहनुहुन्छ। - H0: मेसिन परिवर्तनले उत्पादनको औसत गुणस्तर सुधार गर्दैन। - H1: मेसिन परिवर्तनले उत्पादनको औसत गुणस्तर सुधार गर्छ। तपाईंले मेसिन परिवर्तन हुनु अघि र पछि उत्पादन दोषहरूमा डेटा सङ्कलन गर्नुहुन्छ। यदि विश्लेषण परिणामहरूले महत्त्वपूर्ण भिन्नता देखाउँछन् (जस्तै, दोषहरू घट्छन् र p-मान < ०.०५), तपाईंले H0 अस्वीकार गर्नुहुन्छ र नयाँ मेसिनले मद्दत गरेको समर्थन गर्नुहुन्छ। निष्कर्ष शून्य परिकल्पना र वैकल्पिक परिकल्पना तथ्याङ्कमा परिकल्पना परीक्षणको मुटु हो। शून्य परिकल्पना (H0) ले सामान्यतया कुनै प्रभाव वा भिन्नता नभएको बताउँछ, जबकि वैकल्पिक परिकल्पना (H1/Ha) ले प्रभाव वा भिन्नता रहेको बताउँछ। डेटाको साथ, अनुसन्धानकर्ताहरूले प्रमाण H0 लाई अस्वीकार गर्न पर्याप्त बलियो छ कि छैन भनेर परीक्षण गर्छन्। यो अवधारणा बुझ्नाले हामीलाई अनुसन्धान परिणामहरू अझ आलोचनात्मक रूपमा पढ्न, राम्रो प्रयोगहरू डिजाइन गर्न र थप तर्कसंगत, डेटा-संचालित निर्णयहरू गर्न मद्दत गर्दछ। यदि तपाईं चाहनुहुन्छ भने, म तपाईंलाई उपयुक्त तथ्याङ्कीय परीक्षणहरू सहित तपाईंको अनुसन्धान विषय (जस्तै, शिक्षा, स्वास्थ्य, व्यवसाय) सँग सम्बन्धित शून्य र वैकल्पिक परिकल्पनाहरूको उदाहरणहरू सिर्जना गर्न मद्दत गर्न सक्छु।