मैंने सीखा है कि छोटे नमूने का आकार अपर्याप्त शक्ति और टाइप 2 त्रुटि का कारण बन सकता है। हालाँकि, मुझे लगता है कि छोटे नमूने आमतौर पर अविश्वसनीय हो सकते हैं और संयोग से किसी भी तरह का परिणाम हो सकता है। क्या यह सच है?
मेरे पास अनावश्यक गणितीय संकेतन के लिए एक विरोधाभास है, इसलिए मैंने शीर्षक संपादित किया है, क्या आप कृपया जांच सकते हैं कि मैंने इसे बदलकर अर्थ नहीं बदला?
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mpiktas
परिकल्पना परीक्षण (नेमन-पियर्सन परीक्षण) और महत्व परीक्षण (फ़िशर परीक्षण) के बारे में भी बात करना सुनिश्चित करें। ये दृष्टिकोण आमतौर पर मिश्रित होते हैं, भले ही दूसरे में त्रुटि की कोई धारणा न हो, और उचित उपयोग अलग-अलग होने चाहिए क्योंकि वे विभिन्न प्रकार के निष्कर्षों की ओर ले जाते हैं।
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सेब
यदि आप एक विषम परीक्षा का उपयोग कर रहे हैं तो, हाँ, यह संभव है। अन्यथा, नहीं - परीक्षण को टाइप 1 त्रुटि दर (यानी ) को नियंत्रित करने के लिए परिभाषित किया गया है ।
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मैक्रो
लेकिन क्या यह सच नहीं है, यदि आप दो बार सिक्कों को फड़फड़ा रहे हैं, तो जब आप 100 बार फ़्लिप कर रहे होते हैं, तो आपकी तुलना में तिरछे परिणाम (2 समान पक्ष (100%)) होने की संभावना अधिक होती है, जिसके परिणाम लगभग 1 / होंगे। 2, 1/2। क्या यह इंगित नहीं करता है कि आकार जितना छोटा होगा, उतनी ही अधिक संभावना होगी कि मैं टाइप त्रुटि कर सकता हूं?