एक जनसंख्या अनुपात के लिए जेड-टेस्ट

के बारे में अधिक एक जनसंख्या अनुपात के लिए जेड-टेस्ट तो आप इस सॉल्वर द्वारा प्राप्त परिणामों की बेहतर व्याख्या कर सकते हैं: एक अनुपात के लिए एक जेड-टेस्ट एक परिकल्पना परीक्षण है जो एक निश्चित जनसंख्या विशेषता (पुरुषों के अनुपात, लोगों के अनुपात के अनुपात के अनुपात के लिए जनसंख्या अनुपात (पी) के बारे में दावा करने का प्रयास करता है)।परीक्षण में दो गैर-ओवरलैपिंग परिकल्पनाएं, नल और वैकल्पिक परिकल्पना है।शून्य परिकल्पना जनसंख्या अनुपात के बारे में एक बयान है, जो किसी भी प्रभाव की धारणा से मेल खाता है, और वैकल्पिक परिकल्पना शून्य परिकल्पना के लिए पूरक परिकल्पना है।एक जनसंख्या अनुपात के लिए एक नमूना जेड-टेस्ट के मुख्य गुण हैं:

• "कोई प्रभाव" स्थिति के बारे में हमारे ज्ञान के आधार पर, जेड-टेस्ट दो-पूंछ, बाएं-पूंछ या दाएं पूंछ हो सकता है


• परिकल्पना परीक्षण का मुख्य सिद्धांत यह है कि यदि नल परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया जाता है यदि परीक्षण आंकड़ा प्राप्त किया गया है तो इस धारणा के तहत पर्याप्त रूप से असंभव है कि शून्य परिकल्पना सत्य है


• नमूना वितरण परीक्षण आंकड़ों का निर्माण करने के लिए उपयोग किया जाता है लगभग सामान्य है


• पी-वैल्यू नमूना परिणामों को प्राप्त करने की संभावना है जो अनुमानित नमूना परिणामों की तुलना में अत्यधिक या अधिक चरम के रूप में प्राप्त करने की संभावना है, इस धारणा के तहत कि शून्य परिकल्पना सत्य है


• एक परिकल्पना परीक्षण में दो प्रकार की त्रुटियां होती हैं।टाइप I त्रुटि तब होती है जब हम एक वास्तविक शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं, और टाइप II त्रुटि तब होती है जब हम झूठी अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहते हैं

जेड-सांख्यिकी के लिए सूत्र है

\[z = \frac{\bar p - p_0 }{\sqrt{p_0(1-p_0)/n}}\]

शून्य परिकल्पना को खारिज कर दिया जाता है जब जेड-सांख्यिकीय अस्वीकृति क्षेत्र पर निहित होता है, जो महत्व स्तर (\(\alpha\)) और पूंछ के प्रकार (दो-पूंछ, बाएं-पूंछ या दाएं पूंछ) द्वारा निर्धारित होता है।

यह एक अनुपात जेड टेस्ट कैलक्यूलेटर आपको महत्वपूर्ण मानों की गणना करने की अनुमति देगा, इस नमूना अनुपात परीक्षण के लिए पी-मान हैं, जो आपको यह तय करने में मदद करेंगे कि नमूना डेटा शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए पर्याप्त सबूत प्रदान करता है या नहीं।यदि इसके बजाय, आप जो करना चाहते हैं वह दो नमूना अनुपात की तुलना करना है, आप इसका उपयोग कर सकते हैं दो अनुपत कालकुलेटर के लिए जेड-टेस्ट , जो आपको यह आकलन करने में मदद करेगा कि क्या दो नमूना अनुपात महत्वपूर्ण हैं या नहीं।