आप दो अनुपात के लिए जेड-टेस्ट का उपयोग कब करते हैं?

के बारे में अधिक दो अनुपात के लिए जेड-टेस्ट तो आप इस सॉल्वर द्वारा उत्पन्न परिणामों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं: दो अनुपात के लिए एक जेड-टेस्ट एक परिकल्पना परीक्षण है जो जनसंख्या अनुपात पी के बारे में दावा करने का प्रयास करता है ₁ और पी ₂ ।विशेष रूप से, हम इसका आकलन करने में रुचि रखते हैं कि पी का दावा करना उचित है या नहीं। ₁ = पी ₂ नमूना जानकारी का उपयोग कर।दो अनुपात के लिए जेड-टेस्ट में दो गैर-ओवरलैपिंग परिकल्पनाएं, नल और वैकल्पिक परिकल्पना होती है।

दो अनुपात के लिए जेड-टेस्ट के लिए नल और वैकल्पिक परिकल्पनाएं क्या हैं?

शून्य परिकल्पना जनसंख्या पैरामीटर के बारे में एक बयान है जो कोई प्रभाव नहीं दर्शाता है, और वैकल्पिक परिकल्पना शून्य परिकल्पना के लिए पूरक परिकल्पना है।दो 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 परीक्षण आंकड़े प्राप्त किया गया है तो शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया गया है, इस धारणा के तहत पर्याप्त रूप से असंभव है कि शून्य परिकल्पना सच हैं


• 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

इस मामले में जेड-टेस्ट फॉर्मूला क्या है?

दो जनसंख्या अनुपात के लिए एक जेड-सांख्यिकीय के लिए सूत्र है

\[z = \frac{\hat p_1 - \hat p_2}{\sqrt{\bar p(1-\bar p)(\frac{1}{n_1} + \frac{1}{n_2})}}\]

जहां \(\bar p = \frac{X_1+X_2}{n_1+n_2}\) के अनुरूप है संचारित अनुपत (ध्यान दें कि अनुपात सूत्र के लिए उपर्युक्त जेड टेस्ट में, हम denominator में कुछ "सर्वश्रेष्ठ अनुमान" की तरह मिलता है जो जनसंख्या अनुपात दो नमूनों से जानकारी से है, यह मानते हुए कि अनुपात की समानता की अशक्त परिकल्पना सत्य है)।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।

एक जनसंख्या अनुपात के लिए मामला

यदि आपके पास केवल एक नमूना अनुपात है (इसलिए आप एक जनसंख्या अनुपात के लिए परीक्षण कर रहे हैं), आपको हमारा उपयोग करना चाहिए एक अनुपत कालकुलेटर के लिए जेड-टेस्ट , जो विशेष रूप से उस मामले को संबोधित करता है।