शून्य और वैकल्पिक परिकल्पना कैसे लिखें
पहले शून्य कथन लिखें, फिर वैकल्पिक कथन, एक दिशात्मक या अदिशात्मक, इस पर निर्भर करते हुए कि साक्ष्य पहले से क्या समर्थन करता है। एक कार्यित उदाहरण दोनों कथनों को एक-पूंछी लागत के माध्यम से ले जाता है और यह स्पष्ट करता है कि शून्य को अस्वीकार करना क्या सिद्ध करता है और क्या नहीं।
एक methods section टेम्पलेट कहता है, 'state your null and alternative hypotheses' और कोई उदाहरण नहीं देता, इसलिए बहुत-से पहले मसौदे आशा के एक वाक्य पर टिक जाते हैं: 'मुझे लगता है कि breathing exercise मदद करेगा.' वह वाक्य hypothesis pair नहीं है, और किसी supervisor की लाल कलम उसे जल्दी पकड़ लेगी. null and alternative hypothesis लिखना सीखना किसी सूत्र को याद करने से कम और कागज़ पर किसी दावे के बारे में सटीक होने से अधिक जुड़ा है, जिसके बारे में आप शायद अपने मन में पहले से ही सटीक थे.
एक hypothesis pair दो वाक्य होते हैं, एक नहीं. null hypothesis यह बताती है कि कुछ नहीं हो रहा है: कोई effect नहीं, कोई difference नहीं, कोई relationship नहीं. alternative hypothesis वह विशिष्ट effect बताती है जिसकी researcher इसके बजाय भविष्यवाणी करता है. पहली बार लिखने वाले अधिकांश लोग दोनों भागों को उलट देते हैं, वे अपनी hypotheses को साबित करने की कोशिश कर रहे होते हैं, जबकि उन्हें वास्तव में data के विरुद्ध अपनी null hypothesis का परीक्षण करना चाहिए. alternative hypothesis वास्तव में केवल एक educated guess है.
Null and Alternative Hypothesis कैसे लिखें: मूल संरचना
एक चल रहे उदाहरण को लें: परीक्षा से पहले 10-minute breathing exercise, जिसका परीक्षण self-reported test anxiety पर उसके effect के विरुद्ध किया गया है. null hypothesis कहती है कि exercise कुछ नहीं बदलती: 'A pre-exam breathing exercise has no effect on students' self-reported test anxiety.' alternative hypothesis कहती है कि ऐसा होता है: 'A pre-exam breathing exercise is associated with a difference in students' self-reported test anxiety, compared with no exercise.' methods section में हर hypothesis pair इसी संरचना का पालन करता है, कोई effect नहीं होने का एक सीधा कथन, जिसके साथ किसी विशिष्ट effect का एक सीधा कथन जुड़ा होता है.
दोनों हिस्सों का पृष्ठ पर होना ज़रूरी है, भले ही आम तौर पर उनमें से केवल एक ही दिलचस्प निकलता है. null को छोड़कर केवल वही लिखना जिसकी researcher अपेक्षा करता है, प्रारंभिक proposal में अंक खोने के सबसे तेज़ तरीकों में से एक है. यह चरण व्यापक क्रम के भीतर आता है, जिसे how to plan a research paper में कवर किया गया है, research question के संकुचित होने के तुरंत बाद और outline के आकार लेने से ठीक पहले.
Null Hypothesis लिखना
शून्य परिकल्पना, जिसे H0 लिखा जाता है, एक नीरस डिफ़ॉल्ट है: कोई प्रभाव नहीं, कोई अंतर नहीं, अध्ययन में चरों के बीच कोई संबंध नहीं। यह बताती है कि यदि कुछ भी नहीं हो रहा होता, तो डेटा कैसा दिखता, यह वास्तविक दुनिया के बारे में सीधे कोई दावा नहीं है, और यही भेद वह आधार है जिसे हर सांख्यिकीय परीक्षण वास्तव में चुनौती देने के लिए बनाया जाता है।
इसे एक समानता के रूप में लिखें। श्वसन अभ्यास के उदाहरण के लिए: अभ्यास करने वाले समूह में औसत चिंता स्कोर, अभ्यास न करने वाले समूह में औसत चिंता स्कोर के बराबर है। संकेतन के बजाय सरल भाषा में, यह बन जाता है: परीक्षा-पूर्व श्वसन अभ्यास पूरा करने वाले छात्रों और ऐसा न करने वाले छात्रों के बीच स्व-रिपोर्ट की गई परीक्षा-चिंता में कोई अंतर नहीं है। दोनों समूहों और मापे गए सटीक परिणाम का नाम लेना, केवल सामान्य विषय का नहीं, यही एक वास्तविक शून्य परिकल्पना को शोध प्रश्न के एक अस्पष्ट पुनर्कथन से अलग करता है। A hypothesis generator उसी प्रकार की विशिष्टता को बाध्य करता है, क्योंकि यह परिणाम चर और तुलना समूह का नाम दिए बिना जोड़ी के किसी भी आधे भाग को उत्पन्न नहीं करेगा।
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दिशात्मक या अदिशात्मक: वैकल्पिक परिकल्पना लिखना
वैकल्पिक परिकल्पना दो रूपों में आती है, और चुनाव केवल शैलीगत नहीं है। एक अदिशात्मक, या द्विपक्षीय, वैकल्पिक परिकल्पना यह भविष्यवाणी करती है कि अंतर होगा, लेकिन यह नहीं बताती कि वह किस दिशा में है: श्वसन अभ्यास चिंता स्कोर को बदलता है, अधिक या कम, यह निर्दिष्ट नहीं है। एक दिशात्मक, या एकपक्षीय, वैकल्पिक परिकल्पना एक दिशा के प्रति प्रतिबद्ध होती है: श्वसन अभ्यास विशेष रूप से चिंता स्कोर को कम करता है।
| क्या तुलना की जा रही है | द्विपक्षीय (अदिशात्मक) | एकपक्षीय (दिशात्मक) |
|---|---|---|
| वैकल्पिक परिकल्पना कहती है | चिंता के स्कोर समूहों के बीच भिन्न हैं, दिशा निर्दिष्ट नहीं है | श्वास-व्यायाम समूह में चिंता के स्कोर कम हैं |
| शून्य परिकल्पना किसे समेटती है | समूहों के बीच कोई अंतर नहीं | कोई अंतर नहीं, या अनुमानित दिशा के विपरीत अंतर |
| महत्त्व-सीमा | दोनों पूँछों में विभाजित, 0.05 स्तर पर प्रत्येक में लगभग 2.5% | एक ही पूँछ में केंद्रित, 0.05 स्तर पर पूरा 5% |
| आप क्या खोते हैं | किसी विशिष्ट दिशा में प्रबल प्रभाव का पता लगाने की कुछ शक्ति | यदि वास्तविक प्रभाव दूसरी दिशा में हो, तो महत्त्व का दावा करने की क्षमता, चाहे वह कितना भी बड़ा हो |
व्यावहारिक लागत नीचे वाली पंक्ति में निहित है। एकपक्षीय परीक्षण में महत्त्व प्राप्त करना आसान होता है, क्योंकि आपको पूरा 5% एक ही पूँछ में मिलता है, न कि दो पूँछों में विभाजित। इसका यह भी अर्थ है कि यदि आपको पता चले कि आपके श्वास-व्यायाम ने लोगों को अधिक चिंतित महसूस कराया, यानी प्रभाव अपेक्षित दिशा के विपरीत गया, तो एकपक्षीय परीक्षण, जिसका उपयोग केवल 'कम' का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, यह पहचानने का कोई तरीका नहीं रखेगा कि दूसरी दिशा में वास्तव में कोई प्रभाव है। दिशात्मक चुनने का अर्थ है पहले से सही दिशा के बारे में सही होने पर पूरे परीक्षण को दाँव पर लगाना।
डेटा देखने से पहले दिशा का निर्णय क्यों लेना पड़ता है
एक दिशात्मक परिकल्पना, अदिशात्मक परिकल्पना की तुलना में अधिक मजबूत दावा है, और अधिक मजबूत दावे के लिए आधार चाहिए। यदि पाँच पहले के परीक्षण पहले ही यह दिखा चुके हैं कि श्वास-व्यायाम चिंता को कम करते हैं और कभी भी इसके विपरीत नहीं पाया गया, तो एक दिशात्मक वैकल्पिक परिकल्पना का वास्तविक आधार है। यदि यह इस प्रश्न को पूछने वाला पहला अध्ययन है, तो अदिशात्मक वैकल्पिक परिकल्पना ईमानदार डिफ़ॉल्ट है, क्योंकि अभी तक कोई पूर्व पैटर्न नहीं है जो किसी दिशा पर दाँव लगाने को उचित ठहराए।
अधिकांश पर्यवेक्षक और सांख्यिकीय समीक्षक एक गैर-दिशात्मक परीक्षण की अपेक्षा करते हैं, जब तक कि लेखन में उस प्रकार के पूर्व साक्ष्य की ओर संकेत न किया जा सके। परिणामों के किस दिशा में जाने को देखने के बाद केवल 'दिशात्मक' चुनना, किसी परिणाम को दो-पूंछीय परीक्षण की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण दिखाता है, जबकि डेटा वास्तव में कितना विश्वसनीय है, इसमें कोई परिवर्तन नहीं होता। प्रस्ताव लिखते समय, किसी एक भी प्रतिभागी के परीक्षण से पहले, वैकल्पिक परिकल्पना का रूप तय कर लें, और कौन-सा विकल्प चुना गया था, यह बाद में किसी के उठाने योग्य प्रश्न नहीं रह जाता।
शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने से आप क्या दावा नहीं कर सकते
शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने का अर्थ है कि एकत्रित डेटा, यदि शून्य परिकल्पना वास्तव में सत्य होती, तो असंभाव्य होता, उस महत्व स्तर पर जो पहले से निर्धारित किया गया था, सामान्यतः 0.05। यह सुनने में जितना व्यापक लगता है, उससे कहीं अधिक संकीर्ण दावा है, और परिणाम या चर्चा खंड में होने वाली अधिकांश अतिदावेदारी उसी से आती है कि ऐसा कुछ लिखा जाए जिसे परीक्षण ने वास्तव में कभी समर्थन नहीं दिया।
शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करना यह सिद्ध नहीं करता कि वैकल्पिक परिकल्पना सत्य है। अपने आप में यह यह स्थापित नहीं करता कि श्वसन व्यायाम चिंता को कम करता है, जब तक कि अध्ययन एक नियंत्रित प्रयोग न हो जिसमें यादृच्छिक आवंटन किया गया हो, न कि पहले से मौजूद दो समूहों की तुलना। यह प्रभाव के आकार या उसके व्यावहारिक रूप से अर्थपूर्ण होने के बारे में कुछ नहीं कहता, क्योंकि पर्याप्त बड़े नमूने के साथ, चिंता अंकों में एक तुच्छ अंतर भी 0.05 सीमा पार कर सकता है। शून्य परिकल्पना को अस्वीकार न कर पाना भी अपनी सीमा रखता है, और यह यह सिद्ध नहीं करता कि कोई प्रभाव नहीं है, केवल यह कि इस विशेष अध्ययन ने, इस नमूना आकार पर, 'कोई प्रभाव नहीं' के विरुद्ध इतना मजबूत साक्ष्य नहीं पाया कि उसे खारिज किया जा सके।
| कमज़ोर: परिणाम क्या नहीं दिखाते | मज़बूत: परीक्षण वास्तव में क्या समर्थन करता है |
|---|---|
| श्वसन अभ्यास परीक्षा की चिंता को कम करता है। | जिन छात्रों ने श्वसन अभ्यास पूरा किया, उन्होंने उन छात्रों की तुलना में कम चिंता अंक रिपोर्ट किए जिन्होंने ऐसा नहीं किया, और यदि कोई अंतर न होने की शून्य परिकल्पना सत्य होती, तो ऐसा अंतर प्रकट होने की संभावना कम थी। |
| यह साबित करता है कि अभ्यास काम करता है। | यह परिणाम इस नमूने के लिए शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने का समर्थन करता है। यह यह स्थापित नहीं करता कि अभ्यास सामान्य रूप से छात्रों की चिंता कम करता है। |
| परिणाम महत्वपूर्ण था, इसलिए प्रभाव बड़ा है। | सांख्यिकीय महत्व यह दिखाता है कि अंतर के संयोगवश होने की संभावना कम है। यह इस बारे में कुछ नहीं कहता कि क्या अंतर व्यवहार में मायने रखने के लिए पर्याप्त बड़ा है। |
| अभ्यास का कोई प्रभाव नहीं था, क्योंकि परिणाम महत्वपूर्ण नहीं था। | अध्ययन ने इस नमूना आकार पर शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए पर्याप्त साक्ष्य नहीं पाए, जो यह दिखाने से अलग है कि अभ्यास का वास्तव में कोई प्रभाव नहीं है। |
बाएँ कॉलम का हर वाक्य प्रारंभिक मसौदे में उपयुक्त लग सकता है, और उनमें से हर एक ऐसा दावा करता है जिसे सांख्यिकी वास्तव में समर्थन नहीं करती। सुधार प्रायः पूर्ण पुनर्लेखन नहीं होता। सामान्यतः यह केवल एक उपवाक्य होता है, जैसे 'proves' के स्थान पर 'supports' रखना, या निश्चितता का दावा करने के बजाय महत्व स्तर का उल्लेख करना।
चिकित्सीय कार्य इसी उद्देश्य के लिए एक संरचित प्रारूप का उपयोग करता है, और PICOT question examples अलग से संकलित किए जाते हैं। निबंध में इसका समकक्ष कदम a thesis statement है, जिसका अपना पृष्ठ है।
एक बार परिकल्पनाएँ लिख ली जाती हैं और विश्लेषण पूरा हो जाता है, तो परिणाम का वर्णन करने वाले अनुच्छेद गुणवत्ता के गिरने का अगला स्थान होते हैं, सामान्यतः इसलिए कि उन्हें अंत में जल्दबाज़ी में लिखा गया था। An AI humanizer built for academic writing उस बाद के चरण के लिए एक उपकरण है, जिसके बारे में अभी जान लेना उपयोगी है ताकि समय-सीमा से एक रात पहले हड़बड़ी न करनी पड़े।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
शून्य परिकल्पना यह बताती है कि अध्ययन किए जा रहे चरों के बीच कोई प्रभाव या अंतर नहीं है, यह वह डिफ़ॉल्ट है जिसे एक सांख्यिकीय परीक्षण चुनौती देने के लिए बनाया जाता है। वैकल्पिक परिकल्पना वह विशिष्ट प्रभाव बताती है जिसकी शोधकर्ता अपेक्षा करता है, जैसे एक समूह का दूसरे से अधिक अंक प्राप्त करना। प्रत्येक विधि अनुभाग में दोनों को पूर्ण रूप से लिखा होना चाहिए, क्योंकि परीक्षण सीधे शून्य का मूल्यांकन करता है, न कि वैकल्पिक के प्रमाण की खोज करता है।
Content planner and copywriter at TextPulse. Sara runs the blog day to day, from planning and drafting through to publishing. She writes the practical guides: clear explanations of academic writing problems, aimed at the person who actually has to hand something in.
