टी-परीक्षण
टी-परीक्षण (t-test) से आशय किसी भी सांख्यिकीय परिकल्पना (हाइपोथेसिस) से है जिसमें परीक्षण की सांख्यिकी 'नल हाइपोथेसिस' के अन्तर्गत 'स्टुडेन्ट टी-वितरण' (Student's t-distribution) का अनुसरण करती है। इसका विकास १.९०८ में विलियम सीली गोसेट ने 'स्टुडेन्ट' के छद्मनाम से की थी।
टी-परीक्षण करते समय किए गए आम धारणाओं में माप के पैमाने, यादृच्छिक नमूनाकरण, डेटा वितरण की सामान्यता, नमूना आकार की पर्याप्तता और मानक विचलन में अंतर की समानता शामिल है।
- टी-टेस्ट
टी-टेस्ट गिनीज ब्यूइंग कंपनी के लिए काम करने वाले एक केमिस्ट द्वारा विकसित किया गया था, जो कि एकदम सअही तरीके से मापने का आसान तरीका है। इसे और विकसित और अनुकूलित किया गया था, और अब एक सांख्यिकीय अनुमान की किसी भी परीक्षा को संदर्भित करता है जिसमें परीक्षण के लिए परीक्षण किया जा रहा है, यदि टी-वितरण के अनुरूप होने की अपेक्षा की जाती है, यदि नल परिकल्पना समर्थित है।
एक टी-वितरण मूल रूप से किसी भी निरंतर संभाव्यता वितरण है जो आम तौर पर वितरित जनसंख्या के एक छोटे से नमूना आकार का उपयोग करके और आबादी के लिए एक अज्ञात मानक विचलन का अनुमान लगाने से उत्पन्न होता है। रिक्त परिकल्पना डिफ़ॉल्ट धारणा है कि दो भिन्न मापा घटनाओं के बीच कोई संबंध नहीं होता है।
- टी-परीक्षण आकलन
टी-परीक्षणों के संबंध में किए गए पहले धारणा माप के पैमाने से संबंधित हैं। टी-टेस्ट के लिए धारणा यह है कि इकट्ठा किए गए आंकड़ों पर लागू माप के पैमाने एक निरंतर या क्रमिक स्केल, जैसे एक बुद्धि परीक्षण के स्कोर के बाद होता है।
बनाया दूसरा धारणा एक सरल यादृच्छिक नमूना है, जो एक प्रतिनिधि से डेटा इकट्ठा किया जाता है, कुल आबादी का बेतरतीब ढंग से चयनित भाग।
तीसरी धारणा यह है कि डेटा, जब प्लॉट किया गया, एक सामान्य वितरण में परिणाम, घंटी के आकार का वितरण वक्र।
चौथा धारणा यह है कि एक बड़ा नमूना आकार इस्तेमाल किया जाता है। एक बड़े नमूना आकार का मतलब है कि परिणामों के वितरण को सामान्य घंटी के आकार की वक्र पर जाना चाहिए।
अंतिम धारणा भिन्नता का एकरूपता है समरूप या समान, विचरण मौजूद है जब नमूने के मानक विचलन लगभग बराबर होते हैं।
[[श्रेणी:सांख्यिकी
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