स्टाटा फॉरेक्स में एक नमूना साइन परीक्षा

स्टेटा परिचय का उपयोग करते हुए एक-नमूना टी-टेस्ट एक नमूना टी-टेस्ट का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या कोई नमूना एक विशिष्ट अर्थ के साथ जनसंख्या से आता है। यह आबादी का मतलब हमेशा ज्ञात नहीं होता है, लेकिन कभी-कभी इसका अनुमान लगाया जाता है उदाहरण के लिए, कल्पना कीजिए कि आप वजन पर अध्ययन कर रहे हैं और आप यह देखना चाहते हैं कि आपके 40 प्रतिभागियों के बॉडी मास इंडेक्स (बीएमआई) ने राष्ट्रीय औसत बीएमआई लगभग 26 (2) को दर्शाया है। आप राष्ट्रीय औसत से अपने 40 प्रतिभागियों के बीएमआई की तुलना करने के लिए एक नमूना टी-परीक्षण का उपयोग कर सकते हैं। वैकल्पिक रूप से, कल्पना करें कि एक बीमा कंपनी यह जांचना चाहता था कि टैक्सी ड्राइवर प्रति सप्ताह 80 घंटे से ज्यादा काम कर रहे थे, जो एक नई रिपोर्ट ने सड़क दुर्घटनाओं के जोखिम में काफी वृद्धि का सुझाव दिया। आप एक-नमूना टी-टेस्ट का प्रयोग कर सकते हैं, जिसमें 50 टैक्सी ड्राइवरों के नमूने के साप्ताहिक ड्राइविंग घंटों की फिर से 80 घंटे की अनुशंसित सीमा की तुलना हो सकती है। इस गाइड में, हम आपको दिखाते हैं कि स्टाटा का उपयोग करके एक-नमूना टी-परीक्षण कैसे करें, साथ ही साथ इस परीक्षा से परिणाम की व्याख्या और रिपोर्ट करें। हालांकि, इससे पहले कि आप इस प्रक्रिया में शामिल हो जाएं, आपको अलग-अलग मान्यताओं को समझना होगा कि आपके डेटा को एक वैध नमूने के लिए एक नमूना टी-परीक्षण के लिए मिलना चाहिए। हम इन धारणाओं पर चर्चा करते हैं। धारणाएं ऐसे चार धारणाएं हैं जो एक-नमूना टी-टेस्ट को आगे बढ़ाते हैं। अगर इन चार मान्यताओं में से कोई भी नहीं मिले, तो आप एक-नमूना टी-परीक्षण का उपयोग करके अपने डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम नहीं हो सकते हैं क्योंकि आपको एक वैध परिणाम नहीं मिल सकता है चूंकि मान्यताओं 1 और 2 आपके अध्ययन डिजाइन और चर के विकल्प से संबंधित हैं, इसलिए उन्हें स्टाटा का उपयोग करने के लिए परीक्षण नहीं किया जा सकता है। हालांकि, आपको यह तय करना चाहिए कि आगे बढ़ने से पहले आपका अध्ययन इन मान्यताओं को पूरा करता है या नहीं। धारणा 1: आपके निरंतर चर निरंतर स्तर पर मापा जाना चाहिए (यानी यह अंतराल या अनुपात चर) निरंतर चर के उदाहरणों में ऊँचाई (पैर और इंच में मापा जाता है), तापमान (डीजेसी में मापा जाता है), वेतन (यूएस डॉलर में मापा जाता है), संशोधन समय (घंटों में मापा जाता है), खुफिया (आईक्यू स्कोर का उपयोग करके मापा जाता है), प्रतिक्रिया समय मिलीसेकंड्स), परीक्षण प्रदर्शन (0 से 100 तक मापा जाता है), विक्रय (प्रति माह लेन-देन की संख्या में मापा जाता है), और आगे भी। यदि आप अनिश्चित हैं कि आपके निरंतर चर निरंतर है (यानी अंतराल या अनुपात स्तर पर मापा जाता है), तो हमारे प्रकार के वैरिएबल मार्गदर्शिका देखें। धारणा 2: डेटा स्वतंत्र (यानी correlatedrelated नहीं) है, जिसका मतलब है कि टिप्पणियों के बीच कोई संबंध नहीं है। यह आप के लिए परीक्षण कर सकते हैं कुछ की तुलना में एक अध्ययन डिजाइन मुद्दा से अधिक है, लेकिन यह एक नमूना टी-परीक्षा का एक महत्वपूर्ण धारणा है सौभाग्य से, आप स्टेटा का उपयोग करके मान्यताओं 3 और 4 को देख सकते हैं। जब धारणाएं 3 और 4 पर चलती हैं, तो हम उन्हें इस क्रम में जांचने का सुझाव देते हैं क्योंकि यह एक आदेश का प्रतिनिधित्व करता है, जहां धारणा का उल्लंघन सही नहीं है, तो आप अब एक-नमूना टी-टेस्ट का उपयोग करने में सक्षम नहीं होंगे। असल में, अगर आपके डेटा में इनमें से एक या अधिक मान्यताओं में विफल रहता है, तो आश्चर्यचकित न हो क्योंकि पाठयक्रम उदाहरणों के बजाय वास्तविक-दुनिया के आंकड़ों के साथ काम करते समय यह अक्सर सामान्य है, जो अक्सर आपको एक-नमूना टी-परीक्षण जब सबकुछ ठीक हो जाता है हालांकि, चिंता न करें क्योंकि जब भी आपका डेटा कुछ मान्यताओं में विफल रहता है, तो इसका समाधान करने के लिए अक्सर एक समाधान होता है (जैसे कि आपके डेटा को बदलना या इसके बजाय एक अन्य सांख्यिकीय परीक्षण का उपयोग करना)। बस याद रखें कि यदि आप यह नहीं मानते कि आपका डेटा इन मान्यताओं से मिलता है या आप उनके लिए गलत तरीके से परीक्षण करते हैं, तो आपको एक नमूना टी-परीक्षण चलाने पर प्राप्त होने वाले परिणाम मान्य नहीं हो सकते हैं। धारणा 3: कोई महत्वपूर्ण आउटलाइनर नहीं होना चाहिए। एक आउटएयर केवल आपके डेटा सेट के भीतर एक मामला है जो सामान्य पैटर्न का पालन नहीं करता (उदाहरण के लिए 100 छात्रों के IQ स्कोर के अध्ययन में, जहां औसत स्कोर 108 था, छात्रों के बीच केवल एक छोटे बदलाव, एक छात्र के पास 156 का स्कोर था, जो बहुत ही असामान्य है, और उसे विश्व स्तर पर आईक्यू स्कोर के शीर्ष 1 में भी लगा सकते हैं)। आउटलेटर्स के साथ समस्या ये है कि वे एक-नमूना टी-परीक्षण पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकते हैं, जिससे आपके परिणामों की सटीकता कम हो सकती है। सौभाग्य से, जब आप अपने डेटा पर एक-नमूना टी-परीक्षण चलाने के लिए स्टेटा का उपयोग करते हैं, तो आप आसानी से संभावित आउटलेटर्स का पता लगा सकते हैं। धारणा 4: आपके आश्रित चर को लगभग सामान्य रूप से वितरित किया जाना चाहिए। आपके डेटा को केवल एक-नमूना टी-परीक्षण चलाने के लिए लगभग सामान्य होना चाहिए क्योंकि यह सामान्यता के उल्लंघन के लिए काफी मजबूत है, जिसका अर्थ है कि यह धारणा थोड़ा उल्लंघन करती है और फिर भी वैध परिणाम प्रदान करती है। आप सामान्यता के शापिरो-विल्क टेस्ट का उपयोग करके सामान्यता के लिए परीक्षण कर सकते हैं, जिसे स्ताटा का उपयोग करने के लिए आसानी से जांच की जाती है। प्रैक्टिस में, अनुमानों 3 और 4 की जांच करना संभवतः आपके सबसे अधिक समय ले लेगा जब एक-नमूना टी-परीक्षण किया जाएगा। हालांकि, यह एक कठिन काम नहीं है, और Stata आपको ऐसा करने के लिए आवश्यक सभी उपकरण प्रदान करता है। अनुभाग में, स्टेटा में टेस्ट प्रक्रिया हम यह मानते हैं कि कोई मान्यताओं का उल्लंघन नहीं किया गया है, यह मानते हुए एक नमूना टी-परीक्षण करने के लिए आवश्यक स्टेटा प्रक्रिया को दर्शाता है। सबसे पहले, हम उदाहरण का उपयोग करते हैं जो हम स्टेटा में एक-नमूना टी-परीक्षण प्रक्रिया को समझाने के लिए उपयोग करते हैं। एक व्याख्याता यह निर्धारित करना चाहता है कि कैसे छात्रों को चिंता का परीक्षण एक संमोहन कार्यक्रम के उपयोग से प्रभावित होता है। जैसे, प्राध्यापक एक अध्ययन को पूरा करने की योजना बनाते हैं जहां 40 छात्रों को बेतरतीब ढंग से दो समान समूहों में विभाजित किया जाता है: hypnotherapy कार्यक्रम प्राप्त करने वाले 20 छात्रों के एक समूह और hypnotherapy कार्यक्रम प्राप्त नहीं करते हैं, जो 20 छात्रों का एक दूसरा समूह। फिर, सभी 40 छात्रों से पहले एक परीक्षा में बैठते हैं, व्याख्याता अपने परीक्षण की चिंता का मूल्यांकन करता है। छात्रों के दो समूहों के बीच परीक्षण की चिंता में अंतर को मापने के लिए, व्याख्याता तब एक स्वतंत्र टी-परीक्षण का उपयोग कर सकता था। हालांकि, लेक्चरर इस अध्ययन को पूरा करने से पहले, वह यह सुनिश्चित करना चाहता है कि 40 छात्रों ने भाग लेने वाले परीक्षण के स्तर को सामान्य माना जाता है। आइये सोचें कि 8.0 के स्कोर को सामान्य परीक्षण संबंधी चिंता का स्तर दर्शाया जाता है। लोअर स्कोर कम परीक्षण की चिंता का संकेत देते हैं और उच्च स्कोर से अधिक परीक्षण चिंता का संकेत मिलता है। इसलिए, सभी 40 प्रतिभागियों के परीक्षण की चिंता को मापा जाता है और एक नमूना टी-टेस्ट का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या यह नमूना सामान्य जनसंख्या का प्रतिनिधि है (यानी प्रतिभागियों का मतलब है कि परीक्षण चिंता स्कोर सांख्यिकीय रूप से 8.0 से अलग है)। परीक्षण चिंता स्कोर चर में दर्ज किया गया है, TestAnxiety। Stata In Stata में सेटअप, हमने निर्भर चर के लिए स्कोर दर्ज किया, TestAnxiety। डेटा संपादक (संपादित करें) स्प्रेडशीट में, जैसा कि नीचे दिखाया गया है: StataCorp LP से लिखित अनुमति के साथ प्रकाशित स्टेटा में टेस्ट प्रक्रिया इस खंड में, हम आपको दिखाते हैं कि स्टैट में एक-नमूना टी-टेस्ट का उपयोग करके अपने डेटा का विश्लेषण कैसे किया जाए, जब पिछली खंड में चार धारणाएं, आकलन का उल्लंघन नहीं किया गया है। आप कोड या स्टैट्स ग्राफ़िकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) का उपयोग कर एक नमूना टी-परीक्षण कर सकते हैं। आपके विश्लेषण के बाद, हम आपको दिखाते हैं कि आपके परिणामों का विवरण कैसे लें। सबसे पहले, चुनें कि क्या आप कोड या स्टेटस ग्राफ़िकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) का उपयोग करना चाहते हैं। आपके डेटा पर एक-नमूना टी-टेस्ट चलाने के लिए कोड का रूप लेता है: टेटेस्ट निर्भर, वैरिएबल हाइपोथेस्साइज वैल्यू StataCorp LP से लिखित अनुमति के साथ प्रकाशित। हमारे उदाहरण का उपयोग करना है जहां पर निर्भर चर टेस्टएन्सीटिइटी है और प्रॉपर्टीज्ड मान 8.0 है। आवश्यक कोड होगा: सबसे तेज़ TestAnxiety 8.0 इसलिए, कोड दर्ज करें, टेस्ट एक्टिच 8.0 8.0। और अपने कीबोर्ड पर ReturnEnter बटन दबाएं। StataCorp LP से लिखित अनुमति के साथ प्रकाशित आप स्टेटा आउटपुट देख सकते हैं जो यहां निर्मित किया जाएगा। ग्राफ़िकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) स्टेटा में एक-नमूना टी-टेस्ट चलाने के लिए आवश्यक चार चरणों को नीचे दिखाया गया है: सांख्यिकी टैग सारांश, तालिकाओं, और परीक्षणों पर क्लिक करें। परिकल्पनाओं का टेस्टिकल परीक्षण gt t परीक्षण (मतलब-तुलना परीक्षण) शीर्ष मेनू, जैसा कि नीचे दिखाया गया है: स्टाटाकार्प एलपी से लिखित अनुमति के साथ प्रकाशित आपको टी परीक्षण (औसत-तुलना परीक्षण) संवाद बॉक्स के साथ प्रस्तुत किया जाएगा: स्टेटाकार्प एलपी से लिखित अनुमति के साथ प्रकाशित Ndasht-testsndash क्षेत्र में वन-नमूना विकल्प रखें, जैसा कि नीचे दिखाया गया है: StataCorp LP से लिखित अनुमति के साथ प्रकाशित निर्भर चर, TestAnxiety चुनें। वैरिएबल नाम से: ड्रॉप-डाउन बॉक्स, और hypothesized मतलब, 8.0 का मान दर्ज करें। Hypothesized मतलब में: बॉक्स आप नीचे दी गई तस्वीर के समान एक स्क्रीन के साथ समाप्त होंगे: स्टेटाकार्प एलपी से लिखित अनुमति के साथ प्रकाशित नोट: डिफ़ॉल्ट रूप से, स्ताटा 95 आत्मविश्वास अंतराल का उपयोग करता है, जो कि पीटीटी .05 स्तर पर सांख्यिकीय महत्व को घोषित करने के समान है। यदि आप आत्मविश्वास के अंतराल के मूल्य को बदलना चाहते हैं, तो नए मान दर्ज करें या विश्वास के स्तर में पूर्व-निर्धारित मानों का उपयोग करें (जैसे 99 का मान पी लेफ्टिनेंट .01 स्तर पर सांख्यिकीय महत्व घोषित करने के लिए समरूप होता है), नीचे लाल रंग में हाइलाइट किया गया: बटन पर क्लिक करें स्टेटा उत्पादन का उत्पादन नीचे दिखाया गया है स्टेटा में एक-नमूना टी-टेस्ट का आउटपुट यदि आपके डेटा ने धारणा 3 पार कर दी है (यानी कोई महत्वपूर्ण आउटलीयर नहीं है) और धारणा 4 (अर्थात आपके निर्भर चर को लगभग सामान्य रूप से वितरित किया गया था), जिसे हमने पहले समझाए गए खंडों में समझाया था, तो आप केवल एक-नमूना टी-परीक्षण के लिए निम्नलिखित स्टेटा आउटपुट की व्याख्या करने की आवश्यकता है: स्टेटाकार्प एलपी से लिखित अनुमति के साथ प्रकाशित यह आउटपुट मतलब (मीन) और 95 विश्वास अंतराल (सीआई) (95 कॉन्फ्रेंस अंतराल), साथ ही एक नमूना टी-परीक्षण से वास्तविक परिणाम सहित उपयोगी वर्णनात्मक आंकड़े प्रदान करता है। हम देख सकते हैं कि औसत परीक्षण की चिंता और 8.0 के राष्ट्रीय जनसंख्या मूल्य के बीच एक सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर है, जैसा कि पी (टी टी) पंक्ति में पी-वेल्यू (हा: 8.0 के नीचे) 0.05 से कम है (अर्थात 2-पूंछ महत्वपूर्ण स्तर)। नोट: हम उपरोक्त एक-नमूना टी-परीक्षण से आउटपुट पेश करते हैं। हालांकि, चूंकि हमने धारणाओं के बारे में पहले समझाए गए मान्यताओं के लिए अपने डेटा का परीक्षण किया था, इसलिए आपको उन स्टेटा आउटपुट की व्याख्या भी करनी होगी जो आपने उनके लिए जांच की थी। इसमें शामिल हैं: (ए) आप जो बॉक्सप्लेट देख रहे थे, वहां कोई महत्वपूर्ण आउटलाइज़र थे और (बी) आउटटाटा स्टैटा ने सामान्यता का निर्धारण करने के लिए सामान्यता की आपके शापिरो-विल्क टेस्ट का उत्पादन किया है। इसके अलावा, याद रखें कि यदि आपके डेटा में इन मान्यताओं में से कोई भी विफल रहा है, तो एक नमूना टी-परीक्षण प्रक्रिया (जो कि हम ऊपर चर्चा करते हैं, उत्पादन) से प्राप्त आउटपुट मान्य नहीं हो सकता है, और आपको स्टैटा आउटपुट की व्याख्या करने की आवश्यकता होगी तब उत्पन्न होता है जब वे विफल हो जाते हैं (यानी इसमें विभिन्न परिणाम शामिल हैं)। एक-नमूना टी-टेस्ट के आउटपुट की रिपोर्टिंग जब आप अपने एक-नमूना टी-टेस्ट के आउटपुट की रिपोर्ट करते हैं, तो यह शामिल करने के लिए एक अच्छा अभ्यास है: ए। आपके द्वारा किए गए विश्लेषण का परिचय। B. नमूना आकार (ऑब्स) सहित अपने नमूने के बारे में जानकारी। सी। क्या इसका नमूना है कि नमूना-अनुमानित आबादी का मतलब और अनुमानित आबादी के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर है, मतलब (मतलब) और माध्य का 95 विश्वास अंतराल (सीआई) (95 कॉन्फ। अंतराल) के साथ-साथ मनाया गया टी-मूल्य (टी), स्वतंत्रता की डिग्री (स्वतंत्रता की डिग्री), और महत्व स्तर, या अधिक विशेष रूप से, 2-पूंछ पी-मान (पीटी (टीटी)) के रूप में। उपरोक्त स्टाटा आउटपुट के आधार पर। हम निम्नानुसार इस अध्ययन के परिणामों की रिपोर्ट कर सकते हैं: एक नमूना टी-परीक्षण यह निर्धारित करने के लिए चला गया था कि क्या 40 छात्रों के परीक्षण की चिंता का स्कोर सामान्य से भिन्न था, जो कि 8.0 की एक परीक्षण चिंता स्कोर के रूप में परिभाषित है। औसत परीक्षण चिंता स्कोर (7.62, 95 सीआई, 7.31 से 7.93) 8.0 के सामान्य परीक्षण की चिंता के स्कोर से कम थी, सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर, टी (39) -2765, पी .0177। नोट: आईडीईआर सांख्यिकीय परामर्श समूह होगा रखरखाव और नई सामग्री के निर्माण की सुविधा के लिए फ़रवरी में वर्डप्रेस सीएमएस के लिए वेबसाइट माइग्रेट करना। हमारे कुछ पुराने पृष्ठों को हटा दिया जाएगा या संग्रहीत किया जाएगा ताकि उन्हें अब बनाए रखा नहीं जाएगा हम रीडायरेक्ट बनाए रखने का प्रयास करेंगे ताकि पुरानी यूआरएल हम जितनी अच्छी तरह काम कर सकें उतना काम जारी रहेगा। डिजिटल रिसर्च और एजुकेशन फॉर डिजिटल इंस्टीट्यूट फॉर स्टेट कंसल्टिंग ग्रुप को उपहार देने के लिए धन्यवाद। स्टेटा एनोटेटेड आउटपुट टी-टेस्ट। टीटीस्ट कमांड एक नमूना, दो नमूनों और युग्मित अवलोकनों के लिए टी-टेस्ट करती है। सिंगल-नमूना टी-टेस्ट नमूने का मतलब किसी दिए गए नंबर पर (जो आप आपूर्ति करते हैं) की तुलना करता है। स्वतंत्र नमूने टी-टेस्ट दो समूहों से दिए गए मान (आमतौर पर 0) के साधनों में अंतर की तुलना करता है। दूसरे शब्दों में, यह परीक्षण करता है कि क्या साधन में अंतर 0 है। आश्रित-नमूना या पेयर टेस्ट-टेस्ट, विषयों के समान सेट (आमतौर पर 0) पर मापा गया दो चर से मतलब की तुलना करता है, जबकि इस तथ्य को ध्यान में रखते हुए कि स्कोर स्वतंत्र नहीं हैं हमारे उदाहरणों में, हम एचएसबी 2 डेटा सेट का उपयोग करेंगे। एक नमूना टी-टेस्ट एकल नमूना टी-परीक्षा में रिक्त परिकल्पना की जांच होती है, जो कि जनसंख्या का मतलब विकल्प लिखने के द्वारा निर्दिष्ट संख्या के बराबर है। इस उदाहरण के लिए, हम 50 के पूर्व-चयनित मान के साथ वेरिएबल लिखने के माध्य की तुलना करेंगे। व्यवहार में, जिस मूल्य के मुकाबले औसत की तुलना की गई है वह सैद्धांतिक विचारों और पिछले अनुसंधान पर आधारित होना चाहिए। Stata धारणा है कि नमूना लगभग सामान्य वितरण से आता है के तहत टी-आंकड़ा और उसके पी मूल्य की गणना। यदि टी-टी के साथ जुड़े पी-वैल्यू छोटा है (0.05 अक्सर थ्रेशोल्ड के रूप में उपयोग किया जाता है), तो सबूत हैं कि इसका मतलब अनुमानित मान से अलग है। अगर टी-टैस्ट के साथ जुड़े पी-वैल्यू छोटा नहीं है (पीजीटी 0.05), तो रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार नहीं किया गया है और आप यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि इसका मतलब अनुमानित मान से अलग नहीं है। इस उदाहरण में, टी-आंकड़ा 4.1403 है, जिसमें 199 डिग्री स्वतंत्रता है। संबंधित दो-पूंछ पी-मान .0001 है, जो 0.05 से कम है। हम निष्कर्ष निकालते हैं कि चर लिखने का मतलब 50 से अलग है। सारांश आंकड़े एक। वेरिएबल - यह वह चर है जिसके लिए परीक्षण किया गया था। ख। ऑब्जेक्ट - टी-टेस्ट की गणना में उपयोग किए जाने वाले वैध (अर्थात गैर-अनुपलब्ध) टिप्पणियों की संख्या। सी। मतलब - यह चर का मतलब है घ। कक्षा। अरे। - यह नमूना मतलब का अनुमानित मानक विचलन है अगर हम आकार 200 के दोहराए गए नमूनों को आकर्षित करते हैं, तो हम उम्मीद करते हैं कि नमूना के मानक विचलन को मानक त्रुटि के करीब होना चाहिए। नमूना के वितरण के मानक विचलन का नमूना नमूना आकार के वर्गमूल द्वारा विभाजित नमूने के मानक विचलन के रूप में अनुमानित है: 9.478586 (sqrt (200)) .6702372। ई। कक्षा। देव। - यह चर का मानक विचलन है च। 95 आत्मविश्वास अंतराल - यह मतलब के लिए विश्वास अंतराल के निचले और ऊपरी बाध्य हैं। मतलब के लिए एक आत्मविश्वास अंतराल मूल्यों की एक श्रेणी को निर्दिष्ट करता है जिसमें अज्ञात जनसंख्या पैरामीटर, इस मामले में मतलब, झूठ हो सकता है। यह दिया जाता है कि जहां पर टिप्पणियों का नमूना विचलन है और एन वैध टिप्पणियों की संख्या है। फॉर्मूला में टी-मान की गणना किसी भी आंकड़े की किताब में की जा सकती है, जिसमें स्वतंत्रता की संख्या एन-1 और पी-वेल्यू 1-अल्फा 2 है, जहां अल्फा आत्मविश्वास का स्तर है और डिफ़ॉल्ट रूप से .95 है। टेस्ट सांख्यिकी जी मतलब - इसका मतलब परीक्षण किया जा रहा है इस उदाहरण में यह लेखन का मतलब है। एच। टी - यह छात्र टी-आंकड़ा है यह माध्य के मानक त्रुटि के लिए नमूना माध्य और दी गई संख्या के बीच के अंतर का अनुपात है: (52.775 - 50) .6702372 4.1403 चूंकि मतलब की मानक त्रुटि नमूना मतलब की परिवर्तनशीलता को मापते हैं, माध्य की मानक त्रुटि जितनी छोटी होती है, उतना ही अधिक होने की संभावना है कि हमारे नमूना का मतलब सही जनसंख्या के करीब है। यह निम्नलिखित तीन आंकड़ों के द्वारा स्पष्ट किया गया है। सभी तीन मामलों में, जनसंख्या के बीच के अंतर का मतलब समान है लेकिन नमूना के बड़े परिवर्तनशीलता के साथ, दूसरा ग्राफ, दो जनसंख्या एक महान सौदा ओवरलैप। इसलिए, अंतर संभवतः मौका से आ सकता है। दूसरी ओर, छोटे परिवर्तनशीलता के साथ, अंतर तीसरे ग्राफ के रूप में अधिक स्पष्ट है। मतलब की मानक त्रुटि जितनी छोटी है, टी-वैल्यू का आकार बड़ा और इसलिए, पी-वेल छोटा है। मैं। हो - यह नल परिकल्पना है जिसे परीक्षण किया जा रहा है। एकल नमूना टी-परीक्षा में अशक्त अभिकल्पना का मूल्यांकन किया जाता है कि आबादी का मतलब दिया संख्या के बराबर है। ञ। स्वतंत्रता की डिग्री - एक नमूना टी-परीक्षण के लिए स्वतंत्रता की डिग्री बस वैध टिप्पणियों की संख्या शून्य है। हम एक डिग्री स्वतंत्रता खो देते हैं क्योंकि हमने नमूने से मतलब का अनुमान लगाया है। हम मतलब का अनुमान लगाने के लिए डेटा से कुछ जानकारी का उपयोग किया है, इसलिए यह परीक्षण और इसके लिए स्वतंत्रता खातों की डिग्री के लिए उपयोग करने के लिए उपलब्ध नहीं है। कश्मीर। पीआर (टी एलटी टी), पीआर (टीजीटी टी) - ये विकल्प एक-पूंछ पी-वैल हैं, जो कि विकल्प के खिलाफ अशक्त का मूल्यांकन करते हैं, जिसका अर्थ 50 से कम (बाएं परीक्षण) और 50 से अधिक (सही परीक्षण) है। इन संभावनाओं को टी वितरण का उपयोग करके गणना की जाती है। दोबारा, यदि पी-मान पूर्व-निर्दिष्ट अल्फा स्तर (आमतौर पर .05 या .01) से कम है, तो हम यह निष्कर्ष निकाल लेंगे कि मतलब शून्य संकीर्ण मूल्य से सांख्यिकीय रूप से काफी अधिक या कम है। एल। पीआर (टी जी टी टी) - यह वैकल्पिक के खिलाफ अशक्त का मूल्यांकन करने वाला दो पूंछ वाला पी-मान है जिसका अर्थ 50 के बराबर नहीं है। यह शून्य अवधारणा के तहत टी के अधिक से अधिक मूल्य का निरीक्षण करने की संभावना के बराबर है। अगर पी-मान पूर्व-निर्दिष्ट अल्फा स्तर (आमतौर पर .05 या .01, यहां पूर्व में) से कम है, तो हम यह निष्कर्ष निकालना चाहते हैं कि शून्य से सांख्यिकीय रूप से काफी अलग है। उदाहरण के लिए, लिखने के लिए p-value 0.05 से छोटा है। इसलिए हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि लिखने का मतलब 50 से अलग है। जोड़ी गई टी-टेस्ट ए बनाए गए (या कॉप्टेन्डन्डक्वॉट) टी-टेस्ट का प्रयोग तब किया जाता है जब अवलोकन एक दूसरे से स्वतंत्र न हो। नीचे दिए गए उदाहरण में, एक ही छात्र ने दोनों लेखन और पढ़ने का परीक्षण किया। इसलिए, आप उम्मीद करते हैं कि प्रत्येक छात्र द्वारा प्रदान किए गए स्कोर के बीच संबंध होने चाहिए। इस के लिए जोड़ा गया टी-परीक्षण खाते प्रत्येक छात्र के लिए, हम अनिवार्य रूप से दो चर के मूल्यों में अंतर देख रहे हैं और इन अंतरों का मतलब शून्य के बराबर है। इस उदाहरण में, टी-आंकड़ा 0.8673 है, जिसमें 199 डिग्री स्वतंत्रता है। संबंधित दो-पूंछ पी-मान 0.3868 है, जो 0.05 से अधिक है। हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि लिखने और पढ़ना का मतलब अंतर 0 से अलग नहीं है। सारांश सांख्यिकी एक। वेरिएबल - यह परीक्षण में प्रयुक्त चर की सूची है। ख। ऑब्जेक्ट - टी-टेस्ट की गणना में उपयोग किए जाने वाले वैध (अर्थात गैर-अनुपलब्ध) टिप्पणियों की संख्या। सी। मतलब - यह चर के साधनों की सूची है आखिरी पंक्ति में दो साधनों के बीच साधारण अंतर प्रदर्शित होता है घ। कक्षा। अरे। - यह नमूना मतलब का अनुमानित मानक विचलन है अगर हम आकार 200 के दोहराए गए नमूनों को आकर्षित करते हैं, तो हम उम्मीद करते हैं कि नमूना के मानक विचलन को मानक त्रुटि के करीब होना चाहिए। नमूनों के वितरण के मानक विचलन का अनुमान नमूने के वर्गमूल से विभाजित नमूने के मानक विचलन के रूप में किया गया है। यह नमूना मतलब की परिवर्तनशीलता का एक उपाय प्रदान करता है। केंद्रीय सीमा प्रमेय हमें बताता है कि नमूना का मतलब लगभग सामान्य रूप से वितरित किया जाता है जब नमूना आकार 30 या अधिक होता है ई। कक्षा। देव। - यह चर का मानक विचलन है अंतिम पंक्ति अंतर के लिए मानक विचलन प्रदर्शित करती है जो प्रत्येक समूह के लिए मानक विचलन के अंतर के बराबर नहीं है। च। 95 आत्मविश्वास अंतराल - यह मतलब के लिए विश्वास अंतराल के निचले और ऊपरी बाध्य हैं। मतलब के लिए एक आत्मविश्वास अंतराल मूल्यों की एक श्रेणी को निर्दिष्ट करता है जिसमें अज्ञात जनसंख्या पैरामीटर, इस मामले में मतलब, झूठ हो सकता है। यह दिया जाता है कि जहां पर टिप्पणियों का नमूना विचलन है और एन वैध टिप्पणियों की संख्या है। फॉर्मूला में टी-मान की गणना किसी भी आंकड़े की किताब में की जा सकती है, जिसमें स्वतंत्रता की संख्या एन -1 है और पी-वेल्यू 1-अल्फा 2 है, जहां अल्फा आत्मविश्वास का स्तर है और डिफ़ॉल्ट रूप से .95 है। टेस्ट सांख्यिकी अर्थ (अंतर) मतलब (लिखना - पढ़ें) जीटी 0.8673 एच हो: अर्थ (अंतर) 0 स्वतंत्रता की डिग्री 1 99 मैं हा: मतलब (अंतर) लेफ्टिनेंट 0 किलो हा: मतलब (अंतर) 0 जम्मू: मतलब (अंतर) जी 0 टी पी (टी एल टी टी) 0.8066 पीआर (टीजीटी टी) 0.3868 पीआर (टीजीटीटी) 0.1 9 34 जी। माध्य (अंतर) मतलब (var1 - var2) - निर्भर समूहों के लिए टी-टेक्स्ड जोड़ीदार अंतर से एक यादृच्छिक नमूना बनाता है, जो साधारण यादृच्छिक नमूना परीक्षण के रूप में कार्य करता है। टी-वैल्यू और पी-वैल्यू के लिए व्याख्या समान यादृच्छिक नमूने के मामले में समान है। एच। टी - यह टी आंकड़ा है यह अंतर के मानक त्रुटि (.545.6283822) के अंतर के मतलब का अनुपात है। मैं। स्वतंत्रता की डिग्री - युग्मित टिप्पणियों के लिए स्वतंत्रता की डिग्री केवल अवलोकन की संख्या शून्य से 1 है। यह इसलिए है क्योंकि युग्मित अंतर के एक नमूने पर परीक्षण किया जाता है। ञ। पीआर (टी जी टी टी) - यह टी-वितरण का उपयोग करके गणना की गई दो पूंछ पी-मान है। यह अशक्त परिकल्पना के तहत टी के अधिक से अधिक निरपेक्ष मूल्य को देखने की संभावना है। यदि पी-मान पूर्व-निर्दिष्ट अल्फा स्तर (आमतौर पर .05 या .01, यहां पूर्व में) से कम है, तो हम यह निष्कर्ष निकाल लेंगे कि लेखन और पढ़े जाने के बीच अंतर अंतर सांख्यिकीय रूप से शून्य से अलग है। उदाहरण के लिए, लिखने और पढ़ने के बीच के अंतर के लिए पी-मान 0.05 से अधिक है इसलिए हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि माध्य अंतर सांख्यिकीय से काफी महत्वपूर्ण नहीं है। पीआर (टी एल टी टी), पीआर (टीजीटी टी) - ये क्रमशः विकल्प के मूल्यांकन के लिए एक-पूंछ पी-वैल्यू (मतलब एलटी एच 0 मूल्य) और (एचडी मूल्य का मतलब है)। पीआर (टी जीटी टी) की तरह वे टी वितरण का उपयोग करके गणना की जाती हैं। दोबारा, यदि पी-मान पूर्व-निर्दिष्ट अल्फा स्तर (आमतौर पर .05 या .01) से कम है, तो हम यह निष्कर्ष निकाल लेंगे कि माध्य अंतर सांख्यिकीय से काफी अधिक है या शून्य से कम है। स्वतंत्र समूह टी-परीक्षण यह टी-परीक्षण दो समूहों के बीच एक ही चर के साधनों की तुलना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमारे उदाहरण में, हम महिला छात्रों के समूह और पुरुष छात्रों के समूह के बीच माध्य लेखन स्कोर की तुलना करते हैं। आदर्श रूप से, इन विषयों को विषयों की एक बड़ी आबादी से बेतरतीब ढंग से चुना जाता है। परीक्षण मानता है कि दो जनसंख्या के लिए भिन्नता समान हैं। पी-वैल्यू के लिए व्याख्या अन्य प्रकार के टी-टेस्ट के समान है। इस उदाहरण में, टी-आंकड़ा 3.7341 है, जिसमें 198 डिग्री स्वतंत्रता है। संबंधित दो-पूंछ पी-मान 0.0002 है, जो कि 0.05 से कम है। हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि पुरुषों और महिलाओं के बीच लिखित में अंतर का अंतर 0. से अलग है। सारांश सांख्यिकी एक। समूह - यह कॉलम स्वतंत्र चर की श्रेणियां देता है, हमारे मामले में महिला। इस चर को (महिला) कथन द्वारा निर्दिष्ट किया गया है। ख। ऑब्जेक्ट - यह प्रत्येक समूह में वैध (अर्थात गैर-अनुपलब्ध) टिप्पणियों की संख्या है। सी। मतलब - यह स्वतंत्र चर के प्रत्येक स्तर के लिए निर्भर चर का मतलब है। अंतिम पंक्ति में मतलब के बीच अंतर दिया जाता है। घ। Std Err - यह स्वतंत्र चर के प्रत्येक स्तर के लिए माध्य के मानक त्रुटि है। ई। एसटीडी देव - यह स्वतंत्र चर के प्रत्येक स्तर के लिए निर्भर चर का मानक विचलन है। अंतिम पंक्ति में अंतर के लिए मानक विचलन दिया जाता है। च। 95 Conf अंतराल - ये साधनों के निचले और उच्च आत्मविश्वास सीमा हैं। टेस्ट सांख्यिकी अंतर (पुरुष) - मतलब (महिला) gt -3.7341 एच हो: स्वतंत्रता की स्वतंत्रता 0 डिग्री 198 I हा: अंतर एलटीटी 0 एच हा: अंतर 0 जी हा: अंतर जी 0 टी पी (टी एल टी टी) 0.0001 पीआर (टीजीटीटी) 0.0002 पीआर (टीजीटीटी) 0.9999 जी। अंतर अर्थ (पुरुष) - मतलब (मादा) - टी-परीक्षण दो समूहों के बीच के साधनों की तुलना करता है, शून्य परिकल्पना यह है कि साधनों के बीच का अंतर शून्य है। एच। टी - यह टी आंकड़ा है यह अंतर की मानक त्रुटि के अंतर के माध्य का अनुपात है: (-4.869 9471.304191) मैं। स्वतंत्रता की डिग्री - युग्मित टिप्पणियों के लिए आजादी की डिग्री केवल शून्य से 2 की संख्या है। हम प्रत्येक समूह के मतलब के आकलन के लिए एक डिग्री स्वतंत्रता का उपयोग करते हैं, और क्योंकि दो समूह हैं, हम दो डिग्री स्वतंत्रता घटा देते हैं। ञ। पीआर (टी जी टी टी) - यह टी-वितरण का उपयोग करके गणना की गई दो पूंछ पी-मान है। यह अशक्त परिकल्पना के तहत टी के अधिक से अधिक निरपेक्ष मूल्य को देखने की संभावना है। यदि पी-मान पूर्व-निर्दिष्ट अल्फा स्तर (आमतौर पर .05 या .01, यहां पूर्व में) से कम है, तो हम यह निष्कर्ष निकालना चाहते हैं कि शून्य से सांख्यिकीय रूप से काफी भिन्न है। उदाहरण के लिए, महिलाओं और पुरुषों के बीच के अंतर के लिए पी-मान 0.05 से कम है, इसलिए हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि मतलब में अंतर 0.04 से सांख्यिकीय रूप से काफी अलग है। पीआर (टी एल टी टी), पीआर (टीजीटीई) - यह क्रमशः वैकल्पिक हाइपोथीसिस (अंतर अंतर लेफ्टिनेंट 0) और (मतलब अंतर 0 जी) के लिए एक पूंछ पी-मान हैं। पीआर (टी जीटी टी) की तरह वे टी वितरण का उपयोग करके गणना की जाती हैं। हमेशा की तरह, यदि पी-मान पूर्व-निर्दिष्ट अल्फा स्तर (आमतौर पर .05 या .01) से कम है, तो हम यह निष्कर्ष निकालेंगे कि यह मतलब सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या शून्य से कम है। स्वतंत्र नमूना टी-परीक्षण असमान रूपों को मानते हुए हम फिर दो समूहों के बीच एक ही चर के माध्यम की तुलना करने जा रहे हैं। हमारे उदाहरण में, हम महिला छात्रों के समूह और पुरुष छात्रों के समूह के बीच माध्य लेखन स्कोर की तुलना करते हैं। आदर्श रूप से, इन विषयों को विषयों की एक बड़ी आबादी से बेतरतीब ढंग से चुना जाता है। हमने पहले यह मान लिया था कि दो आबादी के लिए भिन्नताएं समान हैं यहां, हम अपने नमूनों में असमान भिन्नताओं की अनुमति देंगे। पी-वैल्यू के लिए व्याख्या अन्य प्रकार के टी-टेस्ट के समान है। इस उदाहरण में, 16 9 .707 डिग्री स्वतंत्रता के साथ -3.6564 टी आंकड़ा है। संबंधित दो-पूंछ पी-मान 0.0003 है, जो कि 0.05 से कम है। हम निष्कर्ष निकालते हैं कि पुरुषों और महिलाओं के बीच लिखने में मतलब के अंतर 0 से अलग है, जिससे समूहों के भिन्न भिन्नता में अंतर हो सकता है। सारांश सांख्यिकी एक। समूह - समूहों की सूची जिसका अर्थ तुलना की जा रही है। ख। Obs। - यह प्रत्येक समूह के साथ-साथ संयुक्त के वैध अवलोकन (अर्थात गैर-अनुपलब्ध) की संख्या है। सी। मतलब - यह प्रत्येक समूह के लिए ब्याज के चर का मतलब है जिसे हम तुलना कर रहे हैं। तीसरी पंक्ति पर संयुक्त मतलब दिया जाता है और अंतिम पंक्ति में साधन के बीच का अंतर दिया जाता है। घ। कक्षा। अरे। - यह मतलब के मानक त्रुटि है। ई। कक्षा। देव। - यह प्रत्येक समूह के लिए निर्भर चर का मानक विचलन है। च। 95 विश्वास अंतराल - प्रत्येक समूह के लिए मतलब के 95 विश्वास अंतराल के लिए ये कम और ऊपरी सीमाएं हैं। टेस्ट सांख्यिकी जी अंतर - यह मूल्य हम जांच कर रहे हैं: पुरुष समूह और महिला समूह के साधनों में अंतर एच। टी - यह टी आंकड़ा है यह परीक्षण आंकड़े हैं जो हम अपनी अवधारणा का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग करेंगे यह दो समूहों के अंतर के मानक त्रुटि के मतलब का अनुपात है: (-4.869 9471.331894) मैं। Satterthwaites स्वतंत्रता की डिग्री - Satterthwaites स्वतंत्रता की डिग्री की गणना करने के लिए एक वैकल्पिक तरीका है कि अंतर को असमान माना जाता है कि खाते में ले जाता है स्वतंत्रता की पारंपरिक डिग्री का उपयोग करने की तुलना में यह एक अधिक रूढ़िवादी दृष्टिकोण है यह इस गणना के तहत स्वतंत्रता की डिग्री है। ञ। पीआर (टी जी टी टी) - यह टी-वितरण का उपयोग करके गणना की गई दो पूंछ पी-मान है। यह अशक्त परिकल्पना के तहत टी के अधिक से अधिक निरपेक्ष मूल्य को देखने की संभावना है। यदि पी-मान पूर्व-निर्दिष्ट अल्फा स्तर (आमतौर पर .05 या .01, यहां पूर्व में) से कम है, तो हम यह निष्कर्ष निकाल लेंगे कि मतलब में अंतर शून्य से सांख्यिकीय रूप से काफी अलग है। उदाहरण के लिए, महिलाओं और पुरुषों के बीच के अंतर के लिए पी-मान 0.05 से कम है, इसलिए हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि अंतर में अंतर 0 से अलग है। L। पीआर (टी एलटी टी), पीआर (टीजीटी टी) - यह क्रमशः वैकल्पिक हाइपोथीसिस (अंतर एलटी 0) और (अंतर जीटी 0) के लिए एक पूंछ पी-मान हैं। पीआर (टी जीटी टी) की तरह वे टी वितरण का उपयोग करके गणना की जाती हैं। हमेशा की तरह, यदि पी-मान पूर्व-निर्दिष्ट अल्फा स्तर (आमतौर पर .05 या .01) से कम है, तो हम यह निष्कर्ष निकालेंगे कि यह मतलब सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या शून्य से कम है। इस वेब साइट की सामग्री को कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय द्वारा किसी विशेष वेब साइट, किताब या सॉफ़्टवेयर उत्पाद के समर्थन के रूप में नहीं समझा जाना चाहिए।