UGC NET: Hypothesis Testing & पहचान ट्रिक्स

Most Important for NTA UGC NET Exam

1. p-Value क्या है?

• Null Hypothesis को अस्वीकार करने की संभावना
• p ≤ 0.05 → Significant (Null को Reject करें)
• p > 0.05 → Not Significant (Null को Accept करें)

2. Standard Deviation (SD)

• डेटा का प्रसार मापता है
• Low SD = डेटा पास-पास, High SD = डेटा फैला हुआ

3. t-Test

• दो समूहों के औसत की तुलना करता है
• Use when: Sample size < 30
• Types: One Sample, Paired, Independent

उदाहरण: A और B क्लास के अंकों की तुलना → t-test

4. Z-Test

• बड़े सैंपल (n > 30) के लिए
• जब Population SD ज्ञात हो

उदाहरण: किसी स्कूल के औसत अंक का राज्य औसत से तुलना → Z-test

5. ANOVA (Analysis of Variance)

• 3 या अधिक समूहों के बीच औसत की तुलना

5.1 One-way ANOVA

• 1 स्वतंत्र चर और 3 या अधिक समूह
• उदाहरण: शिक्षण विधि का प्रभाव - Lecture, Video, Group Discussion

प्रश्न पहचान: “एक ही Variable और 3+ groups” → One-way ANOVA

5.2 Two-way ANOVA

• 2 स्वतंत्र चर और Multiple Groups
• उदाहरण: शिक्षण विधि और लिंग का संयुक्त प्रभाव

प्रश्न पहचान: “दो Independent Factors और Groups” → Two-way ANOVA

6. Chi-Square Test (χ²)

• Categorical Variables के बीच संबंध की जांच
• Types: Test of Independence, Goodness of Fit

उदाहरण: Gender और Exam Pass Rate → Chi-square Test

7. अन्य टेस्ट्स:

• F-Test: दो Variances की तुलना
• Mann Whitney U: दो समूहों के Non-parametric Test
• Kruskal-Wallis: 3+ Non-parametric समूहों की तुलना

🔍 पहचान ट्रिक सारांश:
- दो समूह: t-Test
- बड़े सैंपल: Z-Test
- तीन या अधिक समूह (1 Variable): One-way ANOVA
- दो Variables और Multiple Groups: Two-way ANOVA
- Categorical Data या Association: Chi-square