একটি দ্বি-টাইল পরীক্ষা কি?
পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি দ্বি-পুচ্ছ পরীক্ষা হ'ল এমন একটি পদ্ধতি যা বিতরণের গুরুতর ক্ষেত্র দ্বি-পার্শ্বযুক্ত এবং কোনও নির্দিষ্ট নমুনার মানগুলির একটি নির্দিষ্ট পরিসরের চেয়ে বেশি বা কম কিনা তা পরীক্ষা করে। এটি পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য জন্য নাল-কল্পনা পরীক্ষা ও পরীক্ষায় ব্যবহৃত হয়। যদি নমুনা পরীক্ষা করা হয় তবে তা কোনও সমালোচনামূলক অঞ্চলে পড়লে বিকল্প অনুমানটি নাল অনুমানের পরিবর্তে গৃহীত হবে। দ্বি-পুচ্ছ পরীক্ষাটি সাধারণ বিতরণের উভয় লেজের অধীনে অঞ্চলটি পরীক্ষা করে নামটি পেয়েছে, যদিও পরীক্ষাটি অন্যান্য অ-সাধারণ বিতরণেও ব্যবহার করা যেতে পারে।
কী Takeaways
- পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি দ্বি-পুচ্ছ পরীক্ষা হ'ল একটি পদ্ধতি যা বিতরণের গুরুতর ক্ষেত্রটি দ্বি-পার্শ্বযুক্ত এবং কোনও নির্দিষ্ট মানের মানের চেয়ে একটি নমুনা বেশি বা কম কিনা তা পরীক্ষা করে t এটি নাল-অনুমানের পরীক্ষা এবং পরীক্ষায় ব্যবহৃত হয় পরিসংখ্যানগত তাৎপর্যের জন্য। যদি নমুনা পরীক্ষা করা হয় তবে তা কোনও গুরুত্বপূর্ণ অঞ্চলে পড়ে, বিকল্প অনুমানটি নাল অনুমানের পরিবর্তে গৃহীত হয়। কনভেনশন দ্বারা দ্বি-লেজযুক্ত পরীক্ষাগুলি 5% স্তরে তাত্পর্য নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়, যার প্রতিটি অংশের অর্থ হয় বিতরণ 2.5% কাটা হয়।
একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা এক- বা দুটি লেজযুক্ত কিনা তা লক্ষ করার জন্য সাবধান হন কারণ এটি কোনও মডেলের ব্যাখ্যাকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করবে।
তাত্পর্য জন্য দ্বি-পুচ্ছ পরীক্ষা। Investopedia
কীভাবে একটি দ্বি-টাইল টেস্ট কাজ করে
আনুপাতিক পরিসংখ্যানগুলির একটি প্রাথমিক ধারণা হ'ল হাইপোথিসিস টেস্টিং, যা জনসংখ্যার প্যারামিটারের দ্বারা দাবীটি সত্য কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য পরিচালিত হয়। একটি টেস্টিং যা একটি জনসংখ্যার গড়ের চেয়ে তুলনামূলকভাবে তুলনামূলকভাবে বেশি এবং একটি জনপদের গড়ের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম কিনা তা প্রদর্শনের জন্য প্রোগ্রাম করা হয় যে দুটি দ্বিযুক্ত পরীক্ষা হিসাবে উল্লেখ করা হয়।
একটি দ্বি-পুচ্ছ পরীক্ষা একটি নির্দিষ্ট ডেটা রেঞ্জের উভয় পক্ষকে পরীক্ষা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যেমন জড়িত সম্ভাবনা বন্টন দ্বারা জড়িত। সম্ভাব্যতা বিতরণ পূর্বনির্ধারিত মানগুলির উপর ভিত্তি করে একটি নির্দিষ্ট ফলাফলের সম্ভাবনা উপস্থাপন করা উচিত। এর জন্য সীমাটির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত সর্বোচ্চ (বা উচ্চ) এবং সর্বনিম্ন (বা নিম্ন) স্বীকৃত ভেরিয়েবল মান নির্ধারণের জন্য একটি সীমা নির্ধারণ করা দরকার। উপরের সীমাটির ওপরে বা নিম্ন সীমাটির নীচে থাকা যে কোনও ডেটা পয়েন্টকে গ্রহণযোগ্যতা সীমার বাইরে এবং একটি অঞ্চলে প্রত্যাখ্যানের সীমা হিসাবে উল্লেখ করা হয়।
গ্রহণযোগ্যতার সীমার মধ্যে থাকা ডেটা পয়েন্টগুলির সংখ্যা সম্পর্কে কোনও অন্তর্নিহিত মান নেই। উদাহরণস্বরূপ যেখানে ফার্মাসিউটিকাল ওষুধ তৈরির ক্ষেত্রে যথাযথতা প্রয়োজন, 0.001% বা তার চেয়ে কম প্রত্যাখ্যানের হার প্রতিষ্ঠিত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ যেখানে নির্ভুলতা কম সমালোচিত হয় যেমন পণ্য ব্যাগের খাবার আইটেমের সংখ্যা, 5% প্রত্যাখ্যান হার উপযুক্ত হতে পারে।
দ্বি-টাইল পরীক্ষার একটি উদাহরণ
অনুমানমূলক উদাহরণ হিসাবে, কল্পনা করুন যে কোনও নতুন স্টক ব্রোকার (এক্সওয়াইজেড) দাবি করেছে যে তার ব্রোকারেজের ফিগুলি আপনার বর্তমান স্টক ব্রোকারের (এবিসি) তুলনায় কম। একটি স্বাধীন গবেষণা সংস্থা থেকে প্রাপ্ত ডেটা নির্দেশ করে যে সমস্ত এবিসি ব্রোকার ক্লায়েন্টের গড় এবং মানক বিচ্যুতি যথাক্রমে 18 ডলার এবং 6 ডলার।
এবিসির 100 ক্লায়েন্টের একটি নমুনা নেওয়া হয় এবং এক্সওয়াইজেড ব্রোকারের নতুন হারের সাথে ব্রোকারেজ চার্জ গণনা করা হয়। যদি নমুনার গড় mean 18.75 হয় এবং স্যাম্পল স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি $ 6 হয়, তবে এবিসি এবং এক্সওয়াইজেড ব্রোকারের মধ্যে গড় ব্রোকারেজ বিলের পার্থক্য সম্পর্কে কোনও অনুমান করা যেতে পারে?
- এইচ 0: নাল হাইপোথিসিস: অর্থ = 18 এইচ 1: বিকল্প হাইপোথিসিস: অর্থ <> 18 (এটি আমরা প্রমাণ করতে চাই)) প্রত্যাখ্যান অঞ্চল: জেড <= - জেড 2.5 এবং জেড> = জেড 2.5 (5% তাত্পর্য স্তর ধরে, উভয় পক্ষের প্রতিটি 2.5 বিভক্ত করুন).Z = (নমুনা গড় - গড়) / (স্টাডি-দেব / স্কয়ার্ট (নমুনাগুলির সংখ্যা)) = (18.75 - 18) / (6 / (স্কয়ার্ট (100)) = 1.25
এই গণনা করা জেড মান দুটি সীমাবদ্ধতার মধ্যে পড়ে: - জেড 2.5 = -1.96 এবং জেড 2.5 = 1.96 6
এটি উপসংহারে পৌঁছেছে যে আপনার বিদ্যমান ব্রোকার এবং নতুন ব্রোকারের হারের মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে তা নির্ধারণের জন্য পর্যাপ্ত প্রমাণ নেই। বিকল্পভাবে, পি-মান = পি (জেড <-1.25) + পি (জেড> 1.25) = 2 * 0.1056 = 0.2112 = 21.12%, যা 0.05 বা 5% এর চেয়ে বেশি, একই সিদ্ধান্তে নিয়ে যায়।
বিশেষ বিবেচনা: র্যান্ডম নমুনা
কোনও ফার্মে নির্দিষ্ট উত্পাদন ক্রিয়াকলাপের সময়, যেমন কোনও নির্দিষ্ট সুবিধাতে ক্যান্ডির উত্পাদন এবং প্যাকেজিংয়ের পাশাপাশি একটি দ্বি-পুচ্ছ পরীক্ষাও ব্যবহারিকভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। যদি উত্পাদন সুবিধাটি 45 থেকে 55 ক্যান্ডিসের গ্রহণযোগ্য বিতরণ সহ প্রতি ব্যাগে 50 টি ক্যান্ডি নির্ধারণ করে তবে 45 টিরও কম বা 55 এরও বেশি পরিমাণে পাওয়া কোনও ব্যাগ প্রত্যাখ্যানের সীমার মধ্যে বিবেচিত হবে
প্রত্যাশিত আউটপুট পূরণের জন্য প্যাকেজিং প্রক্রিয়াগুলি যথাযথভাবে ক্রমাঙ্কিত করা হয়েছে তা নিশ্চিত করতে, নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে একটি এলোমেলো নমুনা নেওয়া যেতে পারে। প্যাকেজিং প্রক্রিয়াগুলি সঠিক হিসাবে বিবেচনা করার জন্য, উপযুক্ত বন্টন সহ প্রতি ব্যাগে গড়ে 50 টি ক্যান্ডি পছন্দ হয় is অতিরিক্তভাবে, প্রত্যাখ্যান ব্যাপ্তির মধ্যে পড়ে এমন ব্যাগের সংখ্যা ত্রুটি হার হিসাবে গ্রহণযোগ্য বলে বিবেচিত সম্ভাব্যতা বিতরণের সীমাতে পড়ে।
যদি একটি অগ্রহণযোগ্য প্রত্যাখ্যান হার সন্ধান করা হয়, বা গড় কাঙ্ক্ষিত গড় থেকে খুব দূরে বিচ্যুত হয়, ত্রুটি সংশোধন করার জন্য সুবিধা বা সম্পর্কিত সরঞ্জামগুলিতে সামঞ্জস্যের প্রয়োজন হতে পারে। দ্বি-পুচ্ছ পরীক্ষা পদ্ধতিগুলির নিয়মিত ব্যবহার দীর্ঘমেয়াদে উত্পাদন সীমাবদ্ধতার মধ্যে থাকা নিশ্চিত করতে সহায়তা করে।
দ্বি-টেইল ভার্সাস ওয়ান-টেইলড টেস্ট
যখন অনুমানের পরীক্ষাটি সেট আপ করা হয় যে নমুনার গড়টি জনসংখ্যার গড়ের চেয়ে বেশি বা কম হবে, তখন এটি এক-লেজযুক্ত পরীক্ষা হিসাবে উল্লেখ করা হয়। এক-লেজযুক্ত পরীক্ষাটি একটি সাধারণ বন্টনের একটি লেজ (পাশ) এর অধীনে অঞ্চলটি পরীক্ষা করে এর নাম পায়। এক-লেজযুক্ত পরীক্ষাটি ব্যবহার করার সময়, কোনও বিশ্লেষক আগ্রহের এক দিক থেকে সম্পর্কের সম্ভাবনার জন্য পরীক্ষা করছেন, এবং অন্য দিকে সম্পর্কের সম্ভাবনাটিকে সম্পূর্ণ উপেক্ষা করছেন।
যদি পরীক্ষা করা নমুনাটি একতরফা সমালোচনামূলক অঞ্চলে পড়ে, তবে নাল অনুমানের পরিবর্তে বিকল্প অনুমানটি গ্রহণ করা হবে। একটি লেজযুক্ত পরীক্ষা একটি নির্দেশমূলক অনুমান বা দিকনির্দেশক পরীক্ষা হিসাবেও পরিচিত।
