پیچھے نظریہ ص-values اور null hypothesis پہلے تو پیچیدہ معلوم ہو سکتے ہیں، لیکن تصورات کو سمجھنے سے آپ کو شماریات کی دنیا میں تشریف لے جانے میں مدد ملے گی۔ بدقسمتی سے، یہ اصطلاحات مقبول سائنس میں اکثر غلط استعمال ہوتی ہیں، اس لیے بنیادی باتوں کو سمجھنا ہر ایک کے لیے مفید ہوگا۔
کا حساب لگانا صMS Excel کے ساتھ ماڈل کی قدر اور کالعدم مفروضے کو ثابت کرنا/ناقص کرنا حیرت انگیز طور پر آسان ہے۔ ایسا کرنے کے دو طریقے ہیں اور ہم ان دونوں کا احاطہ کریں گے۔ آئیے کھودتے ہیں۔
Null Hypothesis اور ص-قدر
null hypothesis ایک بیان ہے، جسے ڈیفالٹ پوزیشن بھی کہا جاتا ہے، جس کا دعویٰ ہے کہ مشاہدہ شدہ مظاہر کے درمیان تعلق غیر موجود ہے۔ یہ دو مشاہدہ گروپوں کے درمیان ایسوسی ایشن پر بھی لاگو کیا جا سکتا ہے. تحقیق کے دوران، آپ اس مفروضے کی جانچ کرتے ہیں اور اسے غلط ثابت کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔
مثال کے طور پر، کہتے ہیں کہ آپ مشاہدہ کرنا چاہتے ہیں کہ آیا کسی خاص فیڈ غذا کے اہم نتائج ہوتے ہیں۔ اس معاملے میں کالعدم مفروضہ یہ ہے کہ ڈائٹنگ سے پہلے اور بعد میں ٹیسٹ کے مضامین کے وزن میں کوئی خاص فرق نہیں ہے۔ متبادل مفروضہ یہ ہے کہ غذا نے فرق کیا ہے۔ یہ وہی ہے جو محققین کو ثابت کرنے کی کوشش کریں گے.
دی ص-value اس موقع کی نمائندگی کرتا ہے کہ شماریاتی خلاصہ مشاہدہ شدہ قدر کے برابر یا اس سے زیادہ ہو گا جب null hypothesis کسی مخصوص شماریاتی ماڈل کے لیے درست ہو۔ اگرچہ اسے اکثر اعشاریہ کے طور پر ظاہر کیا جاتا ہے، لیکن عام طور پر اسے فیصد کے طور پر ظاہر کرنا بہتر ہے۔ مثال کے طور پر، the ص0.1 کی قدر کو 10% کے طور پر دکھایا جانا چاہیے۔
ایک کم ص-value کا مطلب ہے کہ null hypothesis کے خلاف ثبوت مضبوط ہے۔ اس کا مزید مطلب یہ ہے کہ آپ کا ڈیٹا اہم ہے۔ دوسری طرف، ایک اعلی ص-value کا مطلب ہے کہ مفروضے کے خلاف کوئی مضبوط ثبوت نہیں ہے۔ یہ ثابت کرنے کے لیے کہ فیڈ ڈائیٹ کام کرتی ہے، محققین کو کم تلاش کرنے کی ضرورت ہوگی۔ ص-قدر.
اعداد و شمار کے لحاظ سے اہم نتیجہ وہ ہوتا ہے جس کے ہونے کا امکان بہت کم ہوتا ہے اگر null مفروضہ سچ ہے۔ اہمیت کی سطح کو یونانی حرف الفا سے ظاہر کیا جاتا ہے اور اسے سے بڑا ہونا چاہیے۔ ص- نتیجہ کے اعدادوشمار کے لحاظ سے اہم ہونے کی قدر۔
شعبوں کی ایک وسیع رینج میں بہت سے محققین استعمال کرتے ہیں۔ ص- وہ جس ڈیٹا کے ساتھ کام کر رہے ہیں اس کی بہتر اور گہری بصیرت حاصل کرنے کے لیے قدر۔ کچھ نمایاں شعبوں میں سماجیات، فوجداری انصاف، نفسیات، مالیات اور معاشیات شامل ہیں۔
تلاش کرنا ص-ایکسل 2010 میں قدر
آپ کو تلاش کر سکتے ہیں صMS ایکسل میں T-ٹیسٹ فنکشن کے ذریعے یا ڈیٹا اینالیسس ٹول کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا سیٹ کی قدر۔ سب سے پہلے، ہم T-Test فنکشن کو دیکھیں گے۔ ہم کالج کے پانچ طلباء کا جائزہ لیں گے جو 30 دن کی خوراک پر گئے تھے۔ ہم خوراک سے پہلے اور بعد میں ان کے وزن کا موازنہ کریں گے۔
نوٹ: اس مضمون کے مقاصد کے لیے، ہم اسے MS Excel 2010 اور 2016 میں تقسیم کر دیں گے۔ اگرچہ اقدامات عام طور پر تمام ورژنز پر لاگو ہونے چاہئیں، لیکن مینو کی ترتیب اور کیا نہیں مختلف ہوں گے۔
ٹی ٹیسٹ فنکشن
کا حساب لگانے کے لیے ان اقدامات پر عمل کریں۔ صT-ٹیسٹ فنکشن کے ساتھ قدر۔
- ٹیبل بنائیں اور آباد کریں۔ ہماری میز اس طرح نظر آتی ہے:
- اپنی میز کے باہر کسی بھی سیل پر کلک کریں۔
- ٹائپ کریں: =T.Test(.
- اوپن بریکٹ کے بعد، پہلی دلیل میں ٹائپ کریں۔ اس مثال میں، یہ خوراک سے پہلے کا کالم ہے۔ رینج B2:B6 ہونی چاہیے۔ اب تک، فنکشن اس طرح نظر آتا ہے: T.Test(B2:B6.
- اگلا، ہم دوسری دلیل داخل کریں گے۔ آفٹر ڈائیٹ کالم اور اس کے نتائج ہماری دوسری دلیل ہیں اور ہمیں جس حد کی ضرورت ہے وہ ہے C2:C6۔ آئیے اسے فارمولے میں شامل کریں: T.Test(B2:B6,C2:C6.
- دوسری دلیل کے بعد کوما میں ٹائپ کریں اور ایک دم والی تقسیم اور دو طرفہ تقسیم کے اختیارات خود بخود ڈراپ ڈاؤن مینو میں ظاہر ہوں گے۔ آئیے پہلے منتخب کریں - ایک دم والی تقسیم۔ اس پر ڈبل کلک کریں۔
- دوسرا کوما ٹائپ کریں۔
- اگلے ڈراپ ڈاؤن مینو میں پیئرڈ آپشن پر ڈبل کلک کریں۔
- اب جب کہ آپ کے پاس وہ تمام عناصر ہیں جن کی آپ کو ضرورت ہے، بریکٹ کو بند کریں۔ اس مثال کا فارمولا اس طرح نظر آتا ہے: =T.Test(B2:B6,C2:C6,1,1)
- انٹر دبائیں. سیل دکھائے گا۔ ص- فوری طور پر قدر. ہمارے معاملے میں، قدر 0.133905569 یا 13.3905569% ہے۔
5% سے زیادہ ہونے کی وجہ سے، یہ ص-value null hypothesis کے خلاف مضبوط ثبوت فراہم نہیں کرتی ہے۔ ہماری مثال میں، تحقیق نے یہ ثابت نہیں کیا کہ پرہیز کرنے سے ٹیسٹ کے مضامین کا وزن کم کرنے میں مدد ملی۔ اس کا لازمی طور پر مطلب یہ نہیں ہے کہ کالعدم مفروضہ درست ہے، صرف یہ کہ اسے ابھی تک غلط ثابت نہیں کیا گیا ہے۔
ڈیٹا تجزیہ کا راستہ
ڈیٹا اینالیسس ٹول آپ کو بہت سی عمدہ چیزیں کرنے دیتا ہے، بشمول ص- قدر کا حساب۔ چیزوں کو آسان بنانے کے لیے، ہم وہی ٹیبل استعمال کریں گے جو پچھلے طریقہ میں ہے۔
یہاں یہ ہے کہ یہ کیسے ہوتا ہے۔
- چونکہ ہمارے پاس D کالم میں وزن کا فرق پہلے سے موجود ہے، اس لیے ہم فرق کے حساب کتاب کو چھوڑ دیں گے۔ مستقبل کے جدولوں کے لیے، یہ فارمولہ استعمال کریں: ="سیل 1"-"سیل 2"۔
- اگلا، مین مینو میں ڈیٹا ٹیب پر کلک کریں۔
- ڈیٹا تجزیہ کا ٹول منتخب کریں۔
- فہرست کو نیچے سکرول کریں اور t-Test: Paired Two Sample for Means آپشن پر کلک کریں۔
- ٹھیک ہے پر کلک کریں۔
- ایک پاپ اپ ونڈو ظاہر ہوگی۔ ایسا لگتا ہے:
- پہلی رینج/دلیل درج کریں۔ ہماری مثال میں، یہ B2:B6 ہے۔
- دوسری رینج/دلیل درج کریں۔ اس صورت میں، یہ C2:C6 ہے۔
- الفا ٹیکسٹ باکس میں پہلے سے طے شدہ قدر چھوڑ دیں (یہ 0.05 ہے)۔
- آؤٹ پٹ رینج ریڈیو بٹن پر کلک کریں اور جہاں آپ نتیجہ چاہتے ہیں منتخب کریں۔ اگر یہ A8 سیل ہے تو درج کریں: $A$8۔
- ٹھیک ہے پر کلک کریں۔
- ایکسل حساب کرے گا۔ ص- قدر اور کئی دوسرے پیرامیٹرز۔ آخری ٹیبل اس طرح نظر آسکتا ہے:
جیسا کہ آپ دیکھ سکتے ہیں، ایک دم ص-قدر پہلے کیس کی طرح ہی ہے - 0.133905569۔ چونکہ یہ 0.05 سے اوپر ہے، اس لیے اس جدول کے لیے کالعدم مفروضہ لاگو ہوتا ہے، اور اس کے خلاف ثبوت کمزور ہیں۔
تلاش کرنا ص-ایکسل 2016 میں قدر
اوپر کے مراحل کی طرح، آئیے ایکسل 2016 میں پی-ویلیو کا حساب لگاتے ہیں۔
- ہم اوپر کی طرح کی ایک ہی مثال استعمال کریں گے، لہذا اگر آپ ساتھ چلنا چاہتے ہیں تو ٹیبل بنائیں۔
- اب، سیل میں A8، قسم =T.Test(B2:B6، C2:C6
- اگلا، سیل میں A8کے بعد ایک کوما درج کریں۔ C6 اور پھر منتخب کریں یک دم تقسیم.
- پھر، دوسرا کوما درج کریں اور منتخب کریں۔ جوڑا بنایا.
- مساوات اب ہونی چاہیے۔ =T.Test(B2:B6, C2:C6,1,1).
- آخر میں، دبائیں داخل کریں۔ نتیجہ دکھانے کے لیے۔
نتائج آپ کی سیٹنگز اور دستیاب اسکرین اسپیس کے لحاظ سے چند اعشاریہ سے مختلف ہو سکتے ہیں۔
کے بارے میں جاننے کی چیزیں ص-قدر
کے حوالے سے کچھ مفید مشورے یہ ہیں۔ ص- ایکسل میں قدر کا حساب۔
- اگر ص- قدر 0.05 (5%) کے برابر ہے، آپ کے ٹیبل میں موجود ڈیٹا اہم ہے۔ اگر یہ 0.05 (5%) سے کم ہے، تو آپ کے پاس موجود ڈیٹا انتہائی اہم ہے۔
- صورت میں ص- قدر 0.1 (10%) سے زیادہ ہے، آپ کے ٹیبل میں موجود ڈیٹا غیر اہم ہے۔ اگر یہ 0.05-0.10 کی حد میں ہے، تو آپ کے پاس معمولی اہم ڈیٹا ہے۔
- آپ الفا ویلیو کو تبدیل کر سکتے ہیں، حالانکہ سب سے عام اختیارات 0.05 (5%) اور 0.10 (10%) ہیں۔
- آپ کے مفروضے پر منحصر، دو دم والی جانچ کا انتخاب بہتر انتخاب ہو سکتا ہے۔ اوپر کی مثال میں، ون ٹیلڈ ٹیسٹنگ کا مطلب ہے کہ ہم یہ دریافت کرتے ہیں کہ آیا ڈائٹنگ کے بعد ٹیسٹ کے مضامین کا وزن کم ہوا ہے، اور یہ وہی ہے جو ہمیں معلوم کرنے کی ضرورت ہے۔ لیکن ایک دو دم والا ٹیسٹ یہ بھی جانچے گا کہ آیا انہوں نے اعدادوشمار کے لحاظ سے اہم وزن حاصل کیا ہے۔
- دی ص- قدر متغیرات کی شناخت نہیں کر سکتی۔ دوسرے الفاظ میں، اگر یہ ایک ارتباط کی نشاندہی کرتا ہے، تو یہ اس کے پیچھے اسباب کی نشاندہی نہیں کر سکتا۔
دی ص- ویلیو ڈیمیسٹیفائیڈ
ہر شماریات دان کو اس کی نمک کی قیمت کے بارے میں معلوم ہونا چاہیے کہ وہ null hypothesis ٹیسٹنگ کے نتائج اور نتائج اور کیا ص- قدر کا مطلب ہے. یہ علم بہت سے دوسرے شعبوں کے محققین کے کام آئے گا۔
کیا آپ نے کبھی ایکسل کا حساب لگانے کے لیے استعمال کیا ہے؟ ص- شماریاتی ماڈل کی قدر؟ آپ نے کون سا طریقہ استعمال کیا؟ کیا آپ اس کا حساب لگانے کا دوسرا طریقہ پسند کرتے ہیں؟ ہمیں تبصرے کے سیکشن میں بتائیں۔