ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ಮಾದರಿ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಊಹೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳೆರಡಕ್ಕೂ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ನೈಜ ಮತ್ತು ಆಕರ್ಷಕ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
1. ಶೂನ್ಯ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು
ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೊದಲ ಹಂತವು ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆ (ಹೋ ) ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಊಹೆಯನ್ನು ( ಹಾ ) ರೂಪಿಸುವುದು. ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಯಥಾಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪರ್ಯಾಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ಕೆಲವು ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಅಥವಾ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಮಹತ್ವದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದು
ಸಂಶೋಧಕರು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು (α) ಆರಿಸಬೇಕು, ಅದು ನಿಜವಾಗಿದ್ದಾಗ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟಗಳು 0.05 ಅಥವಾ 0.01 ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಇದು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಟೈಪ್ I ದೋಷದ 5% ಅಥವಾ 1% ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು
ಮುಂದೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮಾದರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಟ-ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್, z-ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್, ಅಥವಾ ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ಡ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಂತಹ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತಾರೆ, ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಡುವ ಊಹೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ.
4. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು
ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಮೌಲ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯ ನಿರಾಕರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
5. ಪಿ-ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು
P-ಮೌಲ್ಯವು ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ, ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯು ನಿಜವೆಂದು ಊಹಿಸಿ, ಮಾದರಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪಿ-ಮೌಲ್ಯವು ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಬಲವಾದ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
6. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು
ಪಿ-ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಸಂಶೋಧಕರು ಅದನ್ನು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತಾರೆ. P-ಮೌಲ್ಯವು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ, ಪರ್ಯಾಯ ಊಹೆಯ ಪರವಾಗಿ ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
7. ಡ್ರಾಯಿಂಗ್ ತೀರ್ಮಾನಗಳು
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಊಹೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪಡೆದ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಕಠಿಣವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.