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• कदम बढ़ाने के लिए
• टिप्स

पी मूल्य, या संभाव्यता मूल्य, एक सांख्यिकीय उपाय है जो वैज्ञानिकों को उनकी परिकल्पना की जांच करने में मदद करता है। यह सीधे महत्व से संबंधित है, जो यह निर्धारित करने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है कि क्या वैज्ञानिक अनुसंधान से प्राप्त डेटा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है। अन्य सांख्यिकीय मानों की गणना के बाद पी-मान को खोजने के लिए एक तालिका का उपयोग करना संभव है। ची स्क्वायर उन मूल्यों में से एक है जिन्हें आपको पहले खोजना होगा।

कदम बढ़ाने के लिए

1. डेटा के 2 सेट की तुलना करने के लिए ची वर्ग की गणना करें। समीकरण है: (| o-e-| -.05) ^ 2 / e, जहां "ओ" मनाया डेटा के बराबर है और "ई" अपेक्षित डेटा के बराबर है। उदाहरण के लिए, आप इस सिद्धांत का परीक्षण कर सकते हैं कि एक लाल रंग की कार में लोगों को एक नीली कार की तुलना में तेजी से अपराध के लिए टिकट पर फेंकने की अधिक संभावना है।
   • निर्धारित करें कि आप पिछले शोध के आधार पर क्या निरीक्षण करने में सक्षम होने की उम्मीद करते हैं। उदाहरण के लिए, आप पाते हैं कि पिछले अध्ययनों से पता चला है कि लाल कार जुर्माना के लिए 2-टू -1 अनुपात है। इसलिए, 150 नीली और लाल कारों के एक काल्पनिक मामले में, आप उम्मीद करेंगे कि 100 लाल कारों में से 50 के खिलाफ जुर्माना लगाया जाएगा।
   • ची-स्क्वायर समीकरण का उपयोग करें। ची-स्क्वायर तब 2.970075 के बराबर होगा क्योंकि आपके शोध के परिणाम हैं कि 90 लाल कारों पर 60 नीली कारों के खिलाफ जुर्माना लगाया गया है।
2. स्वतंत्रता की डिग्री निर्धारित करें। स्वतंत्रता की कुछ हद तक अनिवार्य रूप से सर्वेक्षण में परिवर्तनशीलता की मात्रा के समान है, जो आपके द्वारा जांच की जाने वाली श्रेणियों की संख्या से सीमित है।
   • इस उदाहरण में स्वतंत्रता की एक डिग्री है, क्योंकि ची-स्क्वायर परीक्षण के लिए, स्वतंत्रता की डिग्री के लिए समीकरण है: n-1, जहां "n" श्रेणियों की संख्या के बराबर है (जैसे 2 अलग-अलग कारें, लाल और नीला)।
3. महत्व चुनें। महत्व शोधकर्ता द्वारा निर्धारित किया जाता है और आमतौर पर 0.05 या 5 प्रतिशत के बराबर होता है। इसका मतलब है कि 5 प्रतिशत मामलों में, आपके शोध का परिणाम पूरी तरह से यादृच्छिक होगा। लेकिन 95 प्रतिशत मामलों में, जांच में कहा गया चर जुर्माना का कारण होगा।
   • इस मामले में, 5 प्रतिशत मामलों में, आपके शोध का परिणाम पूरी तरह से यादृच्छिक होगा। लेकिन 95 प्रतिशत मामलों में, कार का रंग टिकट का कारण होगा।
4. पी-मान को खोजने के लिए ची-स्क्वायर क्रॉसस्टैब का उपयोग करें। एक ची-स्क्वायर क्रॉस टेबल स्वतंत्रता की डिग्री और ची-स्क्वायर गणना के आधार पर पी-मूल्य देता है। इन तालिकाओं को ऑनलाइन या सांख्यिकीय संदर्भ पुस्तकों में पाया जा सकता है। सभी ची-वर्ग मान तालिकाओं में नहीं हैं, इसलिए ची-वर्ग की अपनी गणना के निकटतम मूल्य चुनें।
   • उदाहरण में, ची वर्ग 2.970075 था। तो ची-स्क्वायर क्रॉसस्टैब का उपयोग करके, आप जानते हैं कि पी-मान 0.10 के बराबर है। इस प्रकार, इस नमूने के अध्ययन के परिणाम इस हद तक अलग नहीं हैं कि वे अधिक जुर्माना प्राप्त करने वाली लाल कारों के सिद्धांत को नापसंद करते हैं।

टिप्स

• एक वैज्ञानिक कैलकुलेटर गणनाओं को बहुत तेज और आसान बनाता है। यदि आपके पास एक अलग कैलकुलेटर नहीं है, तो डिफ़ॉल्ट रूप से विंडोज में एक है।
• आप व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली स्प्रेडशीट कार्यक्रमों और निश्चित रूप से अधिक विशिष्ट सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर सहित विभिन्न कार्यक्रमों के साथ पी-मूल्य की गणना कर सकते हैं।