इस बारे में सोचें कि क्या आपके पास 2 दोस्त हैं जो दोनों बहस कर रहे हैं कि कौन काम / स्कूल से दूर रहता है। आप बहस को निपटाने की पेशकश करते हैं और उन्हें यह मापने के लिए कहते हैं कि उन्हें घर और काम के बीच कितनी दूर यात्रा करनी है। वे दोनों आपको रिपोर्ट करते हैं, लेकिन एक मील में और दूसरी रिपोर्ट किलोमीटर में, तो आप सीधे 2 नंबर की तुलना नहीं कर सकते। आप मील को किलोमीटर या किलोमीटर से मील में परिवर्तित कर सकते हैं और तुलना कर सकते हैं, जो रूपांतरण आप करते हैं उससे कोई फर्क नहीं पड़ता है, आप दोनों तरह से एक ही निर्णय पर आएंगे।
यह परीक्षण के आँकड़ों के साथ समान है, आप अपने अल्फा मान की तुलना उस एफ-स्टैटिस्टिक से नहीं कर सकते, जिसे आपको या तो अल्फा को एक महत्वपूर्ण मूल्य में बदलना है और एफ-स्टेटिस्टिक की तुलना महत्वपूर्ण मूल्य से करनी है या आपको अपने एफ-स्टेटिस्टिक को पी में बदलना है। -वापस करें और अल्फा से पी-मान की तुलना करें।
अल्फा को समय से पहले चुना जाता है (यदि आप इसे अन्यथा सेट नहीं करते हैं, तो कंप्यूटर अक्सर डिफ़ॉल्ट रूप से 0.05 पर होता है) और यदि यह सत्य है (तो मैं त्रुटि करता हूं) को गलत परिकल्पना को गलत तरीके से अस्वीकार करने की आपकी इच्छा का प्रतिनिधित्व करता है। एफ-स्टेटिस्टिक डेटा से गणना की जाती है और यह दर्शाता है कि साधनों के बीच परिवर्तनशीलता मौका के कारण अपेक्षित से अधिक है। महत्वपूर्ण मान से अधिक एफ-आँकड़ा अल्फा से कम पी-मूल्य के बराबर है और दोनों का मतलब है कि आप अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं।
हम F-आंकड़े की तुलना 1 से नहीं करते हैं क्योंकि यह केवल संयोग के कारण 1 से अधिक हो सकता है, यह केवल तब होता है जब यह महत्वपूर्ण मूल्य से अधिक हो जो हम कहते हैं कि यह संभावना के कारण होने की संभावना नहीं है और बल्कि अस्वीकार कर देगा शून्य परिकल्पना।
जिन कक्षाओं में मैं पढ़ाता हूं, मैंने पाया है कि जो छात्र दूसरों की तरह युवा नहीं हैं और कुछ समय के लिए काम करने के बाद स्कूल लौट रहे हैं, वे सबसे अच्छे सवाल पूछते हैं और वे वास्तव में उत्तरों के साथ क्या कर सकते हैं, इस बारे में अधिक रुचि रखते हैं ( चिंता करने की बजाय अगर यह परीक्षण पर है), तो पूछने से डरो मत।
