પૂર્વધારણા પરીક્ષણમાં સામેલ પગલાંઓનું વર્ણન કરો.

પૂર્વધારણા પરીક્ષણ એ બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં એક નિર્ણાયક પ્રક્રિયા છે, જે સંશોધકોને નમૂનાના ડેટાના આધારે વસ્તી વિશે તારણો કાઢવા સક્ષમ બનાવે છે. આ લેખમાં, અમે પૂર્વધારણા પરીક્ષણ અને બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સ બંને સાથે સુસંગત હોય તેવી વાસ્તવિક અને આકર્ષક સમજૂતી પૂરી પાડીને, પૂર્વધારણા પરીક્ષણમાં સામેલ પગલાંઓની તપાસ કરીશું.

1. નલ અને વૈકલ્પિક પૂર્વધારણાઓ ઘડવી

પૂર્વધારણા પરીક્ષણમાં પ્રથમ પગલું નલ પૂર્વધારણા ( Ho ) અને વૈકલ્પિક પૂર્વધારણા ( Ha ) ઘડવાનું છે. શૂન્ય પૂર્વધારણા સામાન્ય રીતે યથાવત સ્થિતિ અથવા કોઈ અસરનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જ્યારે વૈકલ્પિક પૂર્વધારણા કેટલાક તફાવત અથવા અસરની દરખાસ્ત કરે છે.

2. મહત્વ સ્તર પસંદ કરી રહ્યા છીએ

સંશોધકોએ મહત્ત્વનું સ્તર ( α ) પસંદ કરવું જોઈએ, જ્યારે તે સાચું હોય ત્યારે નલ પૂર્વધારણાને નકારવાની સંભાવનાને રજૂ કરે છે. સામાન્ય મહત્વના સ્તરોમાં 0.05 અથવા 0.01નો સમાવેશ થાય છે, જે અનુક્રમે પ્રકાર I ભૂલની 5% અથવા 1% શક્યતા દર્શાવે છે.

3. ડેટા એકત્ર કરવો અને ટેસ્ટના આંકડાની ગણતરી કરવી

આગળ, સંશોધકો સેમ્પલ ડેટા એકત્રિત કરે છે અને ટેસ્ટ સ્ટેટિસ્ટિકની ગણતરી કરે છે, જેમ કે t-statistic, z-statistic, અથવા chi-squared સ્ટેટિસ્ટિક, ડેટાના પ્રકાર અને પરીક્ષણ કરવામાં આવી રહેલી પૂર્વધારણાને આધારે.

4. નિર્ણાયક પ્રદેશ

મહત્વના સ્તર અને પસંદ કરેલા પરીક્ષણ આંકડાઓના આધારે, સંશોધકો નિર્ણાયક ક્ષેત્રની સ્થાપના કરે છે, જે મૂલ્યોની શ્રેણીને સૂચવે છે, જે જો અવલોકન કરવામાં આવે તો, નલ પૂર્વધારણાના અસ્વીકાર તરફ દોરી જશે.

5. પી-વેલ્યુની ગણતરી

P-મૂલ્ય એ સંભવિતતા છે, જે નલ પૂર્વધારણા સાચી છે એમ ધારી રહ્યા છીએ, નમૂનાના ડેટામાંથી ગણતરી કરાયેલા ઓછામાં ઓછા તેટલા આત્યંતિક પરીક્ષણ આંકડા મેળવવાની. એક નાનું P-મૂલ્ય નલ પૂર્વધારણા સામે મજબૂત પુરાવા સૂચવે છે.

6. નિર્ણય લેવો

પી-મૂલ્યની ગણતરી કર્યા પછી, સંશોધકો તેની મહત્વના સ્તર સાથે સરખામણી કરે છે. જો P-મૂલ્ય મહત્વના સ્તર કરતા ઓછું હોય, તો વૈકલ્પિક પૂર્વધારણાની તરફેણમાં શૂન્ય પૂર્વધારણાને નકારી કાઢવામાં આવે છે. નહિંતર, શૂન્ય પૂર્વધારણા નકારવામાં આવતી નથી.

7. તારણો દોરવા

છેલ્લે, સંશોધકો પરિણામોના આંકડાકીય મહત્વનું અર્થઘટન કરે છે અને બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સના સંદર્ભમાં તારણોના વ્યવહારિક અસરોને ધ્યાનમાં રાખીને સંશોધન પૂર્વધારણાને લગતા તારણો કાઢે છે.

બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં પૂર્વધારણા પરીક્ષણ હાથ ધરવા માટે આ પગલાંને સમજવું જરૂરી છે, તે સુનિશ્ચિત કરવું કે નમૂનાના ડેટામાંથી કાઢવામાં આવેલા તારણો સખત આંકડાકીય વિશ્લેષણ પર આધારિત છે અને તે મોટી વસ્તીને લાગુ પડે છે.