ಫಿಟ್ ಟೆಸ್ಟ್‌ನ ಒಳ್ಳೆಯತನ ಏನು?

ಫಿಟ್ ವಿಧಾನದ ಉತ್ತಮತೆಯು ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಗೆ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾ ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೀವು ನಿಜವಾದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಅಥವಾ ಅದು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣಾ ನಿದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಅಸಮಾನತೆಯು ಫಿಟ್‌ನ ಉತ್ತಮತೆಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.

ಫಿಟ್ ಟೆಸ್ಟ್‌ನ ಒಳ್ಳೆಯತನದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ

ಗಮನಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವು ಊಹಿಸಿದ್ದಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಫಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಉತ್ತಮತೆಯು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ. ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಒಂದು ಅಂಗಡಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯಾವ ರೀತಿಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಯುವಜನರನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನವು ಒಲವು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ವ್ಯಾಪಾರಿ ಹಳೆಯ ಮತ್ತು ಯುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪೋಲ್ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ.

ಉತ್ಪನ್ನ A ಮತ್ತು 90% ವಿಶ್ವಾಸವಿರುವ ಯುವಕರ ನಡುವೆ ಸಂಪರ್ಕವಿದೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅವರು ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಈ ಮಾದರಿಯು ಯುವ ವಯಸ್ಕರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೀರ್ಮಾನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಚಿಲ್ಲರೆ ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಫಿಟ್ ಟೆಸ್ಟ್‌ನ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಒಳ್ಳೆಯತನ

ಫಿಟ್‌ನ ಒಳ್ಳೆಯತನವನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್, ಕೊಲ್ಮೊಗೊರೊವ್-ಸ್ಮಿರ್ನೋವ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಶಿಪಿರೊ-ವಿಲ್ಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳೋಣ.

1. ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಟೆಸ್ಟ್

ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಹಕ್ಕುಗಳ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಒಂದು ತಾರ್ಕಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಬಂಧದ ರೀತಿಯ ಅಥವಾ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಪರ್ಕವು ಒಳ್ಳೆಯದು ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟದು ಎಂದು ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ದ್ವಿಪದ ಮತ್ತು ಪಾಯ್ಸನ್ ವಿತರಣೆಗಳಂತಹ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿತರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆಆಲ್ಫಾ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ವರ್ಗೀಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಊಹೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದುಹೇಳಿಕೆಗಳ ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಚಿ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಉತ್ತಮತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳಾಗಿವೆ. ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಯಾವುದೇ ಲಿಂಕ್ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪರ್ಯಾಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ಲಿಂಕ್ ಇದೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ.

2. ಕೊಲ್ಮೊಗೊರೊವ್-ಸ್ಮಿರ್ನೋವ್ ಟೆಸ್ಟ್

ಕೊಲ್ಮೊಗೊರೊವ್-ಸ್ಮಿರ್ನೋವ್ ಪರೀಕ್ಷೆ (ಕೆ-ಎಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ) ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯೊಳಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಮಾದರಿ ಬರುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ರಷ್ಯಾದ ಗಣಿತಜ್ಞರಾದ ಆಂಡ್ರೆ ಕೊಲ್ಮೊಗೊರೊವ್ ಮತ್ತು ನಿಕೊಲಾಯ್ ಸ್ಮಿರ್ನೋವ್ ಅವರ ಹೆಸರನ್ನು ಇಡಲಾಗಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಕೊಲ್ಮೊಗೊರೊವ್-ಸ್ಮಿರ್ನೋವ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಮಾನ್ಯವಾಗಲು ಯಾವುದೇ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯ ಮಾದರಿಯಾದ ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ನಿರಂತರ ವಿತರಣೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬಹುದು.

3. ಶಿಪಿರೋ-ವಿಲ್ಕ್ ಟೆಸ್ಟ್

ಶಿಪಿರೊ-ವಿಲ್ಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರಂತರ ಡೇಟಾದ ಒಂದು ವೇರಿಯಬಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 2000 ಜನರವರೆಗಿನ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಇದು ಇತರರಂತೆ ಆಲ್ಫಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ: ಶೂನ್ಯ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ. ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪರ್ಯಾಯ ಊಹೆಯು ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ.

ಬಾಟಮ್ ಲೈನ್

ಫಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಉತ್ತಮತೆಯು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಹೇಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾದರಿ ಡೇಟಾ ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಗಮನಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮಾದರಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅಳತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಊಹಿಸಲಾದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಫಿಟ್ ಹೈಪೋಥೆಸಿಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಹಲವಾರು ಉತ್ತಮತೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಬಳಸಲು ಫಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಉತ್ತಮ ಒಳ್ಳೆಯತನವು ಮಾದರಿಯ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಏನನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಅದು ಎಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.