सरल शब्दों में, एक परिकल्पना एक ऐसे संदर्भ को संदर्भित करती है जिसे स्वीकार या अस्वीकार किया जाना है। दो परिकल्पना परीक्षण प्रक्रियाएँ हैं, यानी पैरामीट्रिक परीक्षण और गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण, जिसमें पैरामीट्रिक परीक्षण इस तथ्य पर आधारित है कि चर एक अंतराल पैमाने पर मापा जाता है, जबकि गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण में, समान मापा जाता है। एक सामान्य पैमाने पर। अब, पैरामीट्रिक परीक्षण में, दो प्रकार के परीक्षण, टी-टेस्ट और जेड-टेस्ट हो सकते हैं।
यह लेख आपको टी-टेस्ट और जेड-टेस्ट के बीच अंतर के बारे में विस्तार से बताएगा।
तुलना चार्ट
| तुलना के लिए आधार | टी परीक्षण | जेड परीक्षण |
|---|---|---|
| अर्थ | टी-टेस्ट एक प्रकार के पैरामीट्रिक परीक्षण को संदर्भित करता है जिसे पहचानने के लिए लागू किया जाता है कि कैसे दो सेट डेटा के साधन एक दूसरे से भिन्न होते हैं जब विचरण नहीं दिया जाता है। | Z- परीक्षण का अर्थ है एक परिकल्पना परीक्षण, जो यह बताता है कि दो डेटासेट के साधन एक दूसरे से भिन्न होते हैं जब विचरण दिया जाता है। |
| पर आधारित | छात्र- t वितरण | सामान्य वितरण |
| जनसंख्या विचरण | अनजान | जानने वाला |
| नमूने का आकार | छोटा | विशाल |
टी-टेस्ट की परिभाषा
एक टी-टेस्ट एक परिकल्पना परीक्षण है जिसका उपयोग शोधकर्ता द्वारा चर के लिए जनसंख्या के साधनों की तुलना करने के लिए किया जाता है, जो कि कम अंतराल अंतराल के आधार पर दो श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है। अधिक सटीक रूप से, एक टी-टेस्ट का उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि दो स्वतंत्र नमूनों से लिया गया साधन कैसे भिन्न होता है।
टी-परीक्षण टी-वितरण का अनुसरण करता है, जो नमूना आकार छोटा होने पर उपयुक्त है, और जनसंख्या मानक विचलन ज्ञात नहीं है। एक टी-वितरण का आकार स्वतंत्रता की डिग्री से अत्यधिक प्रभावित होता है। स्वतंत्रता की डिग्री का तात्पर्य किसी दिए गए अवलोकनों में स्वतंत्र टिप्पणियों की संख्या से है।
टी-टेस्ट की मान्यताएँ :
- सभी डेटा पॉइंट स्वतंत्र हैं।
- नमूना का आकार छोटा है। आमतौर पर, 30 नमूना इकाइयों से अधिक एक नमूना आकार को बड़े के रूप में माना जाता है, अन्यथा छोटा लेकिन टी-टेस्ट लागू करने के लिए यह 5 से कम नहीं होना चाहिए।
- नमूना मूल्यों को सही ढंग से लिया और दर्ज किया जाना है।
परीक्षण आँकड़ा है:
x ̅is नमूना मतलब है
s नमूना मानक विचलन है
n नमूना आकार है
μ जनसंख्या माध्य है
युग्मित टी-परीक्षण : एक सांख्यिकीय परीक्षण लागू किया जाता है जब दो नमूने निर्भर होते हैं और युग्मित अवलोकन लिया जाता है।
जेड-टेस्ट की परिभाषा
जेड-परीक्षण एक स्वतंत्र सांख्यिकीय विश्लेषण को संदर्भित करता है जिसका उपयोग परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए किया जाता है जो दो स्वतंत्र नमूनों से अनुपात बहुत भिन्न होता है। यह निर्धारित करता है कि एक डेटा बिंदु मानक विचलन में डेटा सेट के किस हद तक दूर है।
शोधकर्ता z- परीक्षण को अपनाता है, जब जनसंख्या विचरण को ज्ञात किया जाता है, संक्षेप में, जब एक बड़ा नमूना आकार होता है, तो नमूना विचरण को जनसंख्या विचरण के लगभग बराबर माना जाता है। इस तरह, यह माना जाता है कि इस तथ्य के बावजूद कि केवल नमूना डेटा उपलब्ध है और इसलिए सामान्य परीक्षण लागू किया जा सकता है।
Z- परीक्षण की मान्यताओं :
- सभी नमूना अवलोकन स्वतंत्र हैं
- नमूना का आकार 30 से अधिक होना चाहिए।
- Z का वितरण सामान्य है, जिसका मतलब शून्य और भिन्नता 1 है।
परीक्षण आँकड़ा है:
x ̅is नमूना मतलब है
dev जनसंख्या मानक विचलन है
n नमूना आकार है
μ जनसंख्या माध्य है
टी-टेस्ट और जेड-टेस्ट के बीच मुख्य अंतर
टी-टेस्ट और जेड-टेस्ट के बीच का अंतर निम्नलिखित आधारों पर स्पष्ट रूप से खींचा जा सकता है:
- टी-टेस्ट को एक सांख्यिकीय परीक्षण के रूप में समझा जा सकता है जो कि तुलना करने और विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाता है कि क्या दो आबादी के साधन एक दूसरे से अलग हैं या नहीं जब मानक विचलन ज्ञात नहीं है। के रूप में, Z- परीक्षण एक पैरामीट्रिक परीक्षण है, जो तब लागू होता है जब मानक विचलन ज्ञात होता है, यह निर्धारित करने के लिए, यदि दो डेटासेट के साधन एक दूसरे से भिन्न होते हैं।
- टी-टेस्ट स्टूडेंट के टी-डिस्ट्रीब्यूशन पर आधारित है। इसके विपरीत, जेड-परीक्षण इस धारणा पर निर्भर करता है कि नमूना साधनों का वितरण सामान्य है। छात्र का टी-वितरण और सामान्य वितरण दोनों समान दिखाई देते हैं, क्योंकि दोनों सममित और घंटी के आकार के होते हैं। हालांकि, वे इस अर्थ में भिन्न हैं कि एक टी-वितरण में, केंद्र में कम जगह है और पूंछ में अधिक है।
- टी-टेस्ट को अपनाने के लिए महत्वपूर्ण शर्तों में से एक यह है कि जनसंख्या भिन्नता अज्ञात है। इसके विपरीत, जनसंख्या भिन्नता को जेड-टेस्ट के मामले में जाना या माना जाना चाहिए।
- Z- परीक्षण का उपयोग तब किया जाता है जब नमूना आकार बड़ा होता है, अर्थात n> 30, और t- परीक्षण उपयुक्त होता है जब नमूना का आकार छोटा होता है, इस अर्थ में कि n <30।
निष्कर्ष
द्वारा और बड़े, टी-टेस्ट और जेड-टेस्ट लगभग समान परीक्षण हैं, लेकिन उनके आवेदन की शर्तें अलग-अलग हैं, जिसका अर्थ है कि नमूना का आकार 30 इकाइयों से अधिक नहीं होने पर टी-परीक्षण उपयुक्त है। हालांकि, यदि यह 30 से अधिक इकाइयों में है, तो z- परीक्षण किया जाना चाहिए। इसी तरह, अन्य शर्तें भी हैं, जो यह स्पष्ट करती हैं कि किसी दिए गए स्थिति में कौन सा परीक्षण किया जाना है।
