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आईबीएम एसपीएसएस में एक चि-स्क्वायर परीक्षण कैसे करें
संपादित 3 सप्ताह पहले द्वारा ExtremeHow संपादकीय टीम
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अनुवाद अपडेट किया गया 3 सप्ताह पहले
चि-स्क्वायर परीक्षण एक सांख्यिकीय विधि है जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या दो श्रेणीबद्ध चरों के बीच महत्वपूर्ण संबंध है। इसका व्यापक रूप से शोध में उन आंकड़ों को विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जाता है जो एक संदर्भ सारणी में व्यवस्थित होते हैं। आईबीएम एसपीएसएस स्टैटिस्टिक्स एक व्यापक सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म है जो आसानी से चि-स्क्वायर परीक्षण करने की अनुमति देता है। यह मार्गदर्शिका इस परीक्षण को आईबीएम एसपीएसएस का उपयोग करके कैसे संचालित करें का एक विस्तृत पाठ्यक्रम प्रदान करती है, जिसे समझने में सादगी के लिए सरल तरीके से समझाया गया है।
चि-स्क्वायर परीक्षण को समझना
एसपीएसएस में डुबकी लगाने से पहले, यह समझना महत्वपूर्ण है कि चि-स्क्वायर परीक्षण क्या है। स्वतंत्रता का चि-स्क्वायर परीक्षण इस बात का आकलन करता है कि देखा गया वितरण संभावना के कारण कितना संभावित है। यह उन परिदृश्यों में लागू होता है जहां आपके पास दो श्रेणीबद्ध चर होते हैं और आप यह समझना चाहते हैं कि उनके बीच कोई निर्भरता है या नहीं।
चि-स्क्वायर परीक्षण के लिए शून्य परिकल्पना (H0) यह बताती है कि चर के बीच कोई संबंध नहीं है (वे स्वतंत्र हैं), जबकि वैकल्पिक परिकल्पना (H1) यह बताती है कि संबंध है (वे निर्भर हैं)।
एसपीएसएस के साथ शुरुआत करना
आईबीएम एसपीएसएस विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए उपलब्ध है, और एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, यह एक मेनू-चालित इंटरफ़ेस प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को विभिन्न सांख्यिकीय विश्लेषण करने की अनुमति देता है बिना प्रोग्रामिंग ज्ञान की आवश्यकता के। एसपीएसएस में चि-स्क्वायर परीक्षण करने का तरीका यहां दिया गया है:
- अपना एसपीएसएस सॉफ़्टवेयर खोलें: अपने कंप्यूटर पर एसपीएसएस सॉफ़्टवेयर लोड करके शुरू करें।
- डेटा लोड करें: आपको अपना डेटा एसपीएसएस में लोड करना होगा। यह मैन्युअल रूप से डेटा दर्ज करके, एक्सेल या अन्य स्रोतों से इसे पेस्ट करके, या एक फ़ाइल आयात करके किया जा सकता है। सुनिश्चित करें कि आपके डेटा सेट में वे दो श्रेणीबद्ध चर शामिल हैं जिनका आप परीक्षण करना चाहते हैं।
अपने डेटा की तैयारी करना
आपके डेटा में दो श्रेणीबद्ध चर होने चाहिए। आपके चर में प्रत्येक श्रेणी को अलग-अलग कोडित किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए:
- चर 1: लिंग (पुरुष के लिए 1, महिला के लिए 2)
- चर 2: पसंद (विकल्प A के लिए 1, विकल्प B के लिए 2)
अपने डेटासेट में किसी भी गायब डेटा की जांच करना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह परीक्षण की सटीकता को प्रभावित कर सकता है।
चि-स्क्वायर परीक्षण करना
एक बार जब आपका डेटा तैयार हो जाए, तो एसपीएसएस में चि-स्क्वायर परीक्षण करने के लिए इन चरणों का पालन करें:
- क्रॉसटैब्स सुविधा का उपयोग करें: विश्लेषण → वर्णनात्मक आंकड़ों → क्रॉसटैब्स पर जाएं। इससे क्रॉसटैब्स डायलॉग बॉक्स खुल जाएगा।
- चर असाइन करें: क्रॉसटैब्स विंडो में, एक चर को 'रो(ज़)' बॉक्स में और दूसरे चर को 'कॉलम(ज़)' बॉक्स में मूव करें। व्यवस्था इस बात पर निर्भर करती है कि आप संबंध को कैसे देखना चाहते हैं।
- सांख्यिकी बटन का चयन करें: एक चि-स्क्वायर परीक्षण निर्दिष्ट करने के लिए, क्रॉसटैब्स डायलॉग विंडो में 'सांख्यिकी' बटन पर क्लिक करें।
- चि-स्क्वायर का चयन करें: सांख्यिकी विंडो में, चि-स्क्वायर के बगल वाले बॉक्स को चेक करें और फिर जारी रखें पर क्लिक करें।
- प्रदर्शन विकल्प: आप देखे गए गणनाओं, अपेक्षित गणनाओं, पंक्ति/स्तंभ प्रतिशत जैसे अतिरिक्त विकल्पों को प्रदर्शित करने के लिए, 'कोशिकाएं' बटन का चयन कर सकते हैं।
- परीक्षण चलाएं: परीक्षण चलाने के लिए क्रॉसटैब्स डायलॉग में ओके पर क्लिक करें। एसपीएसएस चि-स्क्वायर परीक्षण के परिणाम प्रदर्शित करेगा, जिसमें सामान्यत: पीयर्सन चि-स्क्वायर मूल्य, स्वतंत्रता की डिग्री, और महत्वता मूल्य (पी-वैल्यू) शामिल होते हैं।
परिणाम की व्याख्या
एक बार एसपीएसएस आउटपुट तैयार कर लेता है, तो सटीक निष्कर्ष निकालने के लिए परिणाम की व्याख्या करना महत्वपूर्ण होता है।
- पीयर्सन चि-स्क्वायर मूल्य: यह परीक्षण सांख्यिकी का प्रतिनिधित्व करता है। उच्च मान देखे गए और अपेक्षित आवृत्तियों के बीच अधिक भिन्नता को दर्शाते हैं।
- स्वतंत्रता की डिग्री (df): स्वतंत्रता की डिग्री की गणना (पंक्तियों की संख्या - 1) * (स्तंभों की संख्या - 1) के रूप में की जाती है। यह संख्या सांख्यिकीय महत्वता निर्धारित करने के लिए आवश्यक होती है।
- महत्वता मूल्य (पी-वैल्यू): यह महत्वता का आँकड़ा शून्य परिकल्पना के तहत परीक्षण किए गए सांख्यिकी का अवलोकन करने की संभावना को दर्शाता है। सामान्यतः, पी-वैल्यू ≤ 0.05 सांख्यिकीय महत्वता को इंगित करता है, जिसका अर्थ है कि शून्य परिकल्पना को अस्वीकृत किया जा सकता है।
यदि आपका पी-वैल्यू 0.05 से कम या उसके बराबर है, तो आप शून्य परिकल्पना को अस्वीकृत करते हैं, जिससे चर के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध का सुझाव मिलता है।
उदाहरण परिदृश्य
यौनता के आधार पर दो उत्पादों, A और B की पसंद के लिए अध्ययन पर विचार करें। मान लीजिए कि आपने 100 प्रतिभागियों से एकत्रित डेटा को निम्नलिखित रूप में संरचित किया है:
| लिंग | प्राथमिकता A | प्राथमिकता B |
|---|---|---|
| पुरुष | 30 | 20 |
| महिला | 10 | 40 |
आप इस डेटा को 'लिंग' और 'पसंद' के रूप में दो श्रेणीबद्ध चर के रूप में एसपीएसएस में दर्ज करेंगे। जैसा कि पहले समझाया गया है, एक चि-स्क्वायर परीक्षण चलाकर, एसपीएसएस आपको यह निर्धारित करने में मदद करेगा कि लिंग और उत्पाद पसंद के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध है या नहीं।
परिकल्पनाएँ और सीमाएं
स्वतंत्रता के लिए चि-स्क्वायर परीक्षण कई परिकल्पनाओं पर निर्भर करता है और इसकी अपनी सीमाएं हैं:
- श्रेणीबद्ध चर: सभी शामिल चर श्रेणीबद्ध होने चाहिए।
- नमूना आकार: नमूना आकार पर्याप्त बड़ा होना चाहिए। एक सामान्य नियम यह है कि कम से कम 80% कोशिकाओं की अपेक्षित आवृत्ति 5 या अधिक होनी चाहिए।
- स्वतंत्रता: प्रश्न स्वतंत्र होने चाहिए, अर्थात एक घटना की घटना अन्य को प्रभावित नहीं करनी चाहिए।
- विभिन्न मान: यदि आपके चरों के लिए बहुत अधिक स्तर हैं या नमूना आकार छोटा है, तो परीक्षण गलत परिणाम उत्पन्न कर सकता है। यदि आवश्यक हो तो स्तरों को समूह करने पर विचार करें।
निष्कर्ष
आईबीएम एसपीएसएस में स्वतंत्रता का चि-स्क्वायर परीक्षण श्रेणीबद्ध चरों के बीच संबंधों के परीक्षण के लिए एक मजबूत तरीका है, जो कई शोध क्षेत्रों में अनमोल है। एसपीएसएस के साथ, उपयोगकर्ता-मित्र इंटरफ़ेस इस परीक्षण का निष्पादन सरल करता है, जिससे शोधकर्ता गणनाओं की प्रक्रिया के बजाय परिणामों की व्याख्या पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। हालाँकि, परिकल्पनाओं को समझने और ध्यान से अपने डेटा की तैयारी करने से यह सुनिश्चित होता है कि आप सार्थक और विश्वसनीय निष्कर्ष निकालें। हमेशा अपने अध्ययन के संदर्भ को ध्यान में रखें और परिणामों की व्याख्या करते समय सांख्यिकीय सिद्धांतों का पालन करें।
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