Ditionতিহ্যগতভাবে, নাল অনুমান একটি বিন্দু মান। (এটি সাধারণত তবে বাস্তবে এটি কোনও বিন্দু মান হতে পারে)) বিকল্প অনুমানটি হ'ল আসল মানটি নাল মান ব্যতীত অন্য কোনও মান । যেহেতু একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল (যেমন একটি গড় পার্থক্য) একটি মান গ্রহণ করতে পারে যা অনির্দিষ্টকালের জন্য নাল মানের নিকটে থাকে তবে তবুও এটি সমান নয় এবং এইভাবে নাল অনুমানকে মিথ্যা করে তোলে, তাই একটি aতিহ্যগত বিন্দু নাল অনুমানটি প্রমাণিত হতে পারে না। 0
আপনার নাল হাইপোথিসিস কল্পনা হয় , আর গড় পার্থক্য আপনি পালন করি । নাল অনুমানটি সত্য বলে ধরে নেওয়া কি যুক্তিসঙ্গত? আপনি এখনও জানেন না; আমাদের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি দেখতে কেমন তা জানতে সহায়ক হবে । ধরা যাক যে আপনার 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি । এখন, আমরা কি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারি যে আসল মান ? আমি এটি বলতে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করব না, কারণ সিআই খুব প্রশস্ত, এবং অনেকগুলি, বৃহত্তর অ-শূন্য মান রয়েছে যা আমরা যুক্তিযুক্তভাবে সন্দেহ করতে পারি যে আমাদের ডেটার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। সুতরাং আসুন আমরা বলি যে আমরা অনেক বেশি তথ্য সংগ্রহ করি এবং এখন আমাদের পর্যবেক্ষণের গড় পার্থক্য , তবে 95% সিআই0.01 ( - 4.99 , 5.01 ) 0 0.01 ( 0.005 , 0.015 )00.01(−4.99, 5.01)00.01(0.005, 0.015)। পর্যবেক্ষণ করা গড় পার্থক্য একই থাকে (যা সত্যিই ঘটে যদি আশ্চর্যজনক হয়) তবে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি এখন নাল মান বাদ দেয়। অবশ্যই, এটি কেবল একটি চিন্তার পরীক্ষা, তবে এটির প্রাথমিক ধারণাগুলি পরিষ্কার করা উচিত। আমরা কখনই প্রমাণ করতে পারি না যে আসল মানটি কোনও নির্দিষ্ট পয়েন্টের মান; আমরা কেবলমাত্র (সম্ভবত) প্রমাণ করতে পারি যে এটি কিছু পয়েন্টের মান। পরিসংখ্যান অনুমানের পরীক্ষায়, পি-মান> 0.05 (এবং 95% সিআই-এর শূন্য অন্তর্ভুক্ত) এর অর্থ এই যে নাল অনুমানটি সত্য কিনা আমরা নিশ্চিত নই ।
আপনার কংক্রিটের ক্ষেত্রে, আপনি এমন কোনও পরীক্ষা তৈরি করতে পারবেন না যেখানে বিকল্প অনুমানটি হ'ল গড় পার্থক্য এবং নাল অনুমানটি শূন্য ব্যতীত অন্য কিছু। এটি অনুমানের পরীক্ষার যুক্তি লঙ্ঘন করে। এটি পুরোপুরি যুক্তিসঙ্গত যে এটি আপনার সংক্ষিপ্ত, বৈজ্ঞানিক অনুমান, তবে অনুমানের পরীক্ষার পরিস্থিতিতে এটি আপনার বিকল্প অনুমান হতে পারে না cannot 0
তো তুমি কি করতে পার? এই পরিস্থিতিতে আপনি সমতুল্য পরীক্ষা ব্যবহার করেন। (আপনি সমতুল্য ট্যাগটিতে ক্লিক করে এই বিষয়ে আমাদের কয়েকটি থ্রেডের মাধ্যমে পড়তে চাইতে পারেন )) সাধারণ কৌশলটি দুটি তরফা পরীক্ষার পদ্ধতির ব্যবহার করা। খুব সংক্ষেপে, আপনি একটি বিরতি নির্বাচন করেছেন যার মধ্যে আপনি বিবেচনা করবেন যে সত্যিকারের পার্থক্যটিও হতে পারে0আপনি যে সমস্ত যত্ন নিতে পারেন তার জন্য, তবে পর্যবেক্ষণকৃত মানটি অন্তরের উপরের সীমানার চেয়ে কম কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য আপনি একতরফা পরীক্ষা চালিয়ে যান এবং এটি নীচের গণ্ডির চেয়ে বড় কিনা তা দেখার জন্য আরও একতরফা পরীক্ষা করুন। যদি এই উভয় পরীক্ষাই তাৎপর্যপূর্ণ হয়, তবে আপনি এই অনুমানটিকে প্রত্যাখ্যান করেছেন যে সত্যিকারের মানটি আপনার যত্নের অন্তরালের বাইরে। যদি একটি (বা উভয়) অ-তাৎপর্যপূর্ণ হয় তবে আপনি এই অনুমানটিকে অস্বীকার করতে ব্যর্থ হন যে আসল মান অন্তরালের বাইরে।
উদাহরণস্বরূপ, ধরুন অন্তরালের মধ্যে যে কোনও কিছু শূন্যের এত কাছাকাছি রয়েছে যে আপনি মনে করেন এটি আপনার উদ্দেশ্যগুলির জন্য মূলত শূন্যের সমান, সুতরাং আপনি এটিকে আপনার মূল অনুমান হিসাবে ব্যবহার করেন। এখন কল্পনা করুন যে আপনি উপরে বর্ণিত প্রথম ফলাফল পেয়েছেন। যদিও সেই ব্যবধানের মধ্যে পড়ে তবে আপনি একতরফা টি-টেস্টের মধ্যে নাল অনুমানটি বাতিল করতে সক্ষম হবেন না, তাই আপনি নাল অনুমানটিকে প্রত্যাখ্যান করতে ব্যর্থ হবেন। অন্যদিকে, কল্পনা করুন যে আপনি উপরে বর্ণিত দ্বিতীয় ফলাফল পেয়েছেন। এখন আপনি দেখতে পেয়েছেন যে পর্যবেক্ষণ করা মানটি নির্ধারিত ব্যবধানের মধ্যে পড়ে এবং এটি উপরের বাউন্ডের চেয়ে কম এবং নীচের গণ্ডির চেয়েও বেশি উভয়ই প্রদর্শিত হয়, সুতরাং আপনি নালটিকে প্রত্যাখ্যান করতে পারেন। (এটি লক্ষণীয় যে আপনি উভয়ই প্রত্যাখ্যান করতে পারেন0.01 0 ( - 0.02 , 0.02 )(−0.02, 0.02)0.01অনুমান যে সত্য মান , এবং অনুমান যে সত্য মানটি অন্তরালের বাইরে থাকে , যা প্রথমে বিভ্রান্ত বলে মনে হতে পারে তবে অনুমানের পরীক্ষার যুক্তির সাথে সম্পূর্ণ সুসংগত।) 0(−0.02, 0.02)