وضاحت: ایک منفی t-statistic کا سیدھا مطلب ہے کہ یہ وسط کے بائیں طرف ہے۔ ٹی ڈسٹری بیوشن، بالکل معیاری نارمل کی طرح، کا اوسط ہے 0۔ وسط کے بائیں طرف تمام قدریں منفی ہیں اور وسط کے دائیں طرف مثبت۔
کیا زیادہ ٹی ویلیو بہتر ہے؟
اس طرح، t-statistic پیمائش کرتا ہے کہ عدد صفر سے کتنی معیاری خامیاں دور ہیں۔ عام طور پر، +2 سے زیادہ یا – 2 سے کم کوئی بھی ٹی ویلیو قابل قبول ہے۔ ٹی ویلیو جتنی زیادہ ہوگی، پیشین گوئی کرنے والے کے طور پر گتانک پر ہمارا اعتماد اتنا ہی زیادہ ہوگا۔
ٹی ویلیو آپ کو کیا بتاتی ہے؟
ٹی ویلیو آپ کے نمونے کے ڈیٹا میں فرق کی نسبت فرق کے سائز کی پیمائش کرتی ہے۔ دوسرے طریقے سے، T صرف حسابی فرق ہے جو معیاری غلطی کی اکائیوں میں ظاہر ہوتا ہے۔ T کی شدت جتنی زیادہ ہوگی، null hypothesis کے خلاف ثبوت اتنے ہی زیادہ ہوں گے۔
آپ ٹی ٹیسٹ کے نتائج کی تشریح کیسے کرتے ہیں؟
t-ٹیسٹ کے نتیجے کی اطلاع دینے کا بنیادی فارمیٹ ہر معاملے میں ایک جیسا ہوتا ہے (رنگ سرخ کا مطلب ہے کہ آپ اپنے مطالعے سے مناسب قیمت میں تبدیل کرتے ہیں): t(آزادی کی کمی) = t اعدادوشمار، p = p قدر۔ یہ وہ سیاق و سباق ہے جو آپ نتیجہ کی اطلاع دیتے وقت فراہم کرتے ہیں جو قارئین کو بتاتا ہے کہ کس قسم کا ٹی ٹیسٹ استعمال کیا گیا تھا۔
مثبت T قدر کا کیا مطلب ہے؟
جب آپ کسی بھی سمت میں صفر سے مزید دور ہوتے جائیں گے تو T-values کا امکان کم ہو جاتا ہے۔ دوسرے الفاظ میں، جب null hypothesis سچ ہے، تو آپ کو ایسا نمونہ حاصل کرنے کا امکان کم ہوتا ہے جو null hypothesis سے بہت مختلف ہو۔ ہماری 2 کی ٹی ویلیو ہمارے نمونے کے ڈیٹا اور کالعدم مفروضے کے درمیان مثبت فرق کی نشاندہی کرتی ہے۔
آپ دو دم والے ٹی ٹیسٹ کی تشریح کیسے کرتے ہیں؟
ایک دو دم والا ٹیسٹ دونوں کی جانچ کرے گا کہ کیا اوسط x سے نمایاں طور پر زیادہ ہے اور اگر اوسط x سے نمایاں طور پر کم ہے۔ اوسط کو x سے نمایاں طور پر مختلف سمجھا جاتا ہے اگر ٹیسٹ کے اعدادوشمار اس کی امکانی تقسیم کے اوپری 2.5% یا نیچے 2.5% میں ہیں، جس کے نتیجے میں p-value 0.05 سے کم ہے۔
ٹی ٹیسٹ میں اہمیت کی سطح کیا ہے؟
اہمیت کی سطح، جسے الفا یا α بھی کہا جاتا ہے، باطل مفروضے کے درست ہونے پر اسے مسترد کرنے کا امکان ہے۔ مثال کے طور پر، 0.05 کی اہمیت کی سطح اس نتیجے پر پہنچنے کے 5% خطرے کی نشاندہی کرتی ہے کہ جب کوئی حقیقی فرق نہ ہو تو فرق موجود ہے۔
t شماریات کا کیا مطلب ہے؟
اعداد و شمار میں، t-statistic پیرامیٹر کی تخمینی قدر کی اس کی فرضی قدر سے اس کی معیاری خامی تک روانگی کا تناسب ہے۔ یہ طالب علم کے ٹی ٹیسٹ کے ذریعے مفروضے کی جانچ میں استعمال ہوتا ہے۔ t-statistic کا استعمال t-ٹیسٹ میں اس بات کا تعین کرنے کے لیے کیا جاتا ہے کہ آیا کالعدم مفروضے کی حمایت کی جائے یا اسے مسترد کیا جائے۔
آپ t شماریات کا استعمال کیسے کرتے ہیں؟
یہ زیڈ سکور سے بہت ملتا جلتا ہے اور آپ اسے اسی طرح استعمال کرتے ہیں: ایک کٹ آف پوائنٹ تلاش کریں، اپنا ٹی سکور تلاش کریں، اور دونوں کا موازنہ کریں۔ آپ t کے اعدادوشمار کا استعمال اس وقت کرتے ہیں جب آپ کے پاس نمونہ کا سائز چھوٹا ہو، یا اگر آپ آبادی کے معیاری انحراف کو نہیں جانتے ہیں۔ T کے اعداد و شمار واقعی آپ کو خود سے زیادہ نہیں بتاتے ہیں۔
t اعداد و شمار آپ کو رجعت میں کیا بتاتے ہیں؟
t کے اعدادوشمار کو اس کی معیاری خرابی سے تقسیم کیا گیا گتانک ہے۔ اسے درستگی کی پیمائش کے طور پر سوچا جا سکتا ہے جس کے ساتھ ریگریشن گتانک کی پیمائش کی جاتی ہے۔ اگر کوئی گتانک اس کی معیاری غلطی کے مقابلے میں بڑا ہے، تو یہ شاید 0 سے مختلف ہے۔
ہائی r-squared کیا ہے؟
r-squared کی سب سے عام تشریح یہ ہے کہ ریگریشن ماڈل مشاہدہ شدہ ڈیٹا پر کتنی اچھی طرح فٹ بیٹھتا ہے۔ مثال کے طور پر، 60% کا ایک r-squared ظاہر کرتا ہے کہ 60% ڈیٹا ریگریشن ماڈل کے مطابق ہے۔ عام طور پر، ایک اعلی r-squared ماڈل کے لیے بہتر فٹ ہونے کی نشاندہی کرتا ہے۔
منفی R-Squared کا کیا مطلب ہے؟
منفی R-squared قدر کا مطلب ہے کہ آپ کی پیشین گوئی وقت کے ساتھ ڈیٹا کی اوسط قدر سے کم درست ہوتی ہے۔