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सभी सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षणों में, दो विशेष रूप से महत्वपूर्ण आँकड़े हैं - अल्फा और बीटा। ये मान, क्रमशः, एक प्रकार I त्रुटि की संभावना और एक प्रकार II त्रुटि की संभावना का प्रतिनिधित्व करते हैं। एक प्रकार I त्रुटि एक झूठी सकारात्मक है, या निष्कर्ष यह बताता है कि डेटा में एक महत्वपूर्ण संबंध है जब वास्तव में कोई महत्वपूर्ण संबंध नहीं होता है। एक प्रकार II त्रुटि एक गलत नकारात्मक है, या निष्कर्ष बताता है कि डेटा में कोई संबंध नहीं है जब वास्तव में एक महत्वपूर्ण संबंध होता है। आमतौर पर, बीटा को ढूंढना मुश्किल है। हालांकि, यदि आपके पास पहले से ही एक अल्फा परिकल्पना है, तो आप बीटा की गणना करने के लिए गणितीय तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं। इन तकनीकों के लिए अतिरिक्त जानकारी की आवश्यकता होती है: एक अल्फा मूल्य, एक नमूना आकार और एक प्रभाव आकार। अल्फा मान आपके अल्फा परिकल्पना से आता है; यह टाइप I त्रुटि की संभावना है। नमूना आकार आपके डेटा सेट में डेटा बिंदुओं की संख्या है। प्रभाव का आकार आमतौर पर पिछले डेटा से अनुमानित किया जाता है।
बीटा गणना में आवश्यक मानों की सूची बनाएं। इन मूल्यों में अल्फा, प्रभाव आकार और नमूना आकार शामिल हैं। यदि आपके पास पिछले डेटा नहीं है जो एक स्पष्ट प्रभाव आकार बताता है, तो रूढ़िवादी होने के लिए मान 0.3 का उपयोग करें। अनिवार्य रूप से, प्रभाव आकार डेटा में संबंध की ताकत है; इस प्रकार 0.3 को आम तौर पर लिया जाता है क्योंकि यह एक "मध्यम" प्रभाव का आकार है।
मूल्य 1 - अल्फा / 2 के लिए जेड-स्कोर का पता लगाएं। यह Z- स्कोर बीटा गणना में उपयोग किया जाएगा। 1 - अल्फा / 2 के लिए संख्यात्मक मान की गणना करने के बाद, उस मान के अनुरूप जेड-स्कोर देखें। यह बीटा की गणना करने के लिए आवश्यक जेड-स्कोर है।
मूल्य 1 - बीटा के लिए जेड-स्कोर की गणना करें। प्रभाव आकार को 2 से विभाजित करें और वर्गमूल लें। इस परिणाम को प्रभाव के आकार से गुणा करें। मान 1 - बीटा के लिए Z- स्कोर पर आने के लिए इस मान से अंतिम चरण में पाए गए Z- स्कोर को घटाएं।
संख्या के रूप में Z- स्कोर को 1 - बीटा में बदलें। "उल्टा" पहले Z- तालिका में Z- स्कोर को देखते हुए 1 - बीटा के लिए जेड-स्कोर को देखें। संख्या खोजने के लिए इस जेड-स्कोर को कॉलम (या पंक्ति) पर वापस ट्रेस करें। यह संख्या 1 - बीटा के बराबर है।
1 से मिली संख्या को घटाएं। यह परिणाम बीटा है।