UPSC MainsBOTANY-PAPER-II201310 Marks
Q16.

काई-वर्ग परीक्षण

How to Approach

काई-वर्ग परीक्षण (Chi-Square Test) एक महत्वपूर्ण सांख्यिकीय विधि है जिसका उपयोग जीव विज्ञान, विशेष रूप से वनस्पति विज्ञान में, डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। इस प्रश्न का उत्तर देते समय, परीक्षण के सिद्धांत, इसकी गणना विधि, उपयोग, सीमाओं और वनस्पति विज्ञान में इसके अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। उत्तर को स्पष्ट और संक्षिप्त रखना महत्वपूर्ण है, जिसमें आवश्यक सूत्र और उदाहरण शामिल हों।

Model Answer

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Introduction

काई-वर्ग परीक्षण एक गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण है जिसका उपयोग दो श्रेणीबद्ध चर के बीच संबंध की जांच करने के लिए किया जाता है। यह परीक्षण यह निर्धारित करने में मदद करता है कि क्या दो चरों के बीच देखे गए अंतर संयोग से हैं या नहीं। वनस्पति विज्ञान में, इसका उपयोग अक्सर आनुवंशिक अध्ययनों, पारिस्थितिकीय विश्लेषणों और पौधों की वृद्धि पर विभिन्न कारकों के प्रभाव का मूल्यांकन करने में किया जाता है। यह परीक्षण 1900 में कार्ल पियर्सन द्वारा विकसित किया गया था और तब से यह व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है।

काई-वर्ग परीक्षण: एक विस्तृत विवरण

काई-वर्ग परीक्षण एक सांख्यिकीय परीक्षण है जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या दो श्रेणीबद्ध चर के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध है। यह परीक्षण अपेक्षित आवृत्तियों और देखी गई आवृत्तियों के बीच अंतर को मापता है।

1. सिद्धांत और गणना विधि

काई-वर्ग परीक्षण का मूल सिद्धांत यह है कि यदि दो चर स्वतंत्र हैं, तो उनके बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध नहीं होगा। परीक्षण के लिए, एक आकस्मिकता तालिका (contingency table) बनाई जाती है जिसमें देखी गई आवृत्तियों को दर्शाया जाता है। फिर, प्रत्येक सेल के लिए अपेक्षित आवृत्ति की गणना की जाती है, यह मानते हुए कि चर स्वतंत्र हैं।

काई-वर्ग सांख्यिकी (χ²) की गणना निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके की जाती है:

χ² = Σ [(Oᵢ - Eᵢ)² / Eᵢ]

जहां:

  • Oᵢ = देखी गई आवृत्ति
  • Eᵢ = अपेक्षित आवृत्ति
  • Σ = सभी सेलों के लिए योग

2. स्वतंत्रता की कोटि (Degrees of Freedom)

स्वतंत्रता की कोटि (df) की गणना आकस्मिकता तालिका के आयामों का उपयोग करके की जाती है:

df = (पंक्तियों की संख्या - 1) * (स्तंभों की संख्या - 1)

3. महत्वपूर्ण मान (Critical Value) और p-मान (p-value)

एक बार χ² सांख्यिकी और स्वतंत्रता की कोटि ज्ञात हो जाने के बाद, एक महत्वपूर्ण मान निर्धारित किया जाता है। यह मान एक पूर्व निर्धारित महत्व स्तर (α) पर आधारित होता है, जो आमतौर पर 0.05 होता है। यदि χ² सांख्यिकी महत्वपूर्ण मान से अधिक है, तो शून्य परिकल्पना (null hypothesis) को अस्वीकार कर दिया जाता है, जिसका अर्थ है कि दो चरों के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध है।

p-मान भी गणना की जाती है, जो शून्य परिकल्पना के सही होने की संभावना को दर्शाती है। यदि p-मान महत्व स्तर से कम है, तो शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया जाता है।

4. वनस्पति विज्ञान में अनुप्रयोग

  • आनुवंशिक अध्ययन: मेंडल के नियमों की पुष्टि करने और जीन के बीच संबंध का विश्लेषण करने के लिए।
  • पारिस्थितिकीय विश्लेषण: विभिन्न प्रजातियों के वितरण और प्रचुरता के बीच संबंध का अध्ययन करने के लिए।
  • पौधों की वृद्धि पर कारकों का प्रभाव: प्रकाश, तापमान, पानी और पोषक तत्वों जैसे कारकों का पौधों की वृद्धि पर प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए।
  • बीज अंकुरण: विभिन्न उपचारों का बीज अंकुरण पर प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए।

5. सीमाएं

  • काई-वर्ग परीक्षण केवल श्रेणीबद्ध डेटा के लिए उपयुक्त है।
  • यह परीक्षण नमूना आकार के प्रति संवेदनशील है। छोटे नमूना आकार गलत परिणाम दे सकते हैं।
  • यह परीक्षण कारण-प्रभाव संबंध स्थापित नहीं कर सकता है।

उदाहरण के लिए, यदि हम यह जांचना चाहते हैं कि क्या किसी विशेष पौधे की प्रजाति की ऊंचाई और उसके फूलों का रंग आपस में संबंधित हैं, तो हम एक आकस्मिकता तालिका बना सकते हैं और काई-वर्ग परीक्षण का उपयोग करके यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या दो चरों के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध है।

Conclusion

संक्षेप में, काई-वर्ग परीक्षण एक शक्तिशाली सांख्यिकीय उपकरण है जिसका उपयोग दो श्रेणीबद्ध चरों के बीच संबंध का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। वनस्पति विज्ञान में इसके व्यापक अनुप्रयोग हैं, जिनमें आनुवंशिक अध्ययन, पारिस्थितिकीय विश्लेषण और पौधों की वृद्धि पर कारकों का प्रभाव मूल्यांकन शामिल है। परीक्षण की सीमाओं को समझना और परिणामों की सावधानीपूर्वक व्याख्या करना महत्वपूर्ण है। भविष्य में, इस परीक्षण का उपयोग पौधों की प्रजातियों के संरक्षण और प्रबंधन के लिए अधिक प्रभावी रणनीतियों को विकसित करने में मदद कर सकता है।

Answer Length

This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.

Additional Resources

Key Definitions

शून्य परिकल्पना (Null Hypothesis)
एक कथन जो यह मानता है कि दो चरों के बीच कोई संबंध नहीं है। काई-वर्ग परीक्षण का उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि क्या शून्य परिकल्पना को अस्वीकार किया जा सकता है।

Key Statistics

2022 में, भारत में वन क्षेत्र 77.1 मिलियन हेक्टेयर था, जो देश के भौगोलिक क्षेत्र का लगभग 24.62% है। (स्रोत: वन और पर्यावरण मंत्रालय, भारत सरकार)

Source: वन और पर्यावरण मंत्रालय, भारत सरकार

भारत में जैव विविधता हॉटस्पॉट के रूप में पहचाने गए क्षेत्र देश के कुल भौगोलिक क्षेत्र का लगभग 5.2% हैं। (स्रोत: पर्यावरण, वन और जलवायु परिवर्तन मंत्रालय, 2023)

Source: पर्यावरण, वन और जलवायु परिवर्तन मंत्रालय, 2023

Examples

मेंडल के प्रयोग

मेंडल ने अपने मटर के पौधों के प्रयोगों में काई-वर्ग परीक्षण का उपयोग करके अपने परिणामों की सांख्यिकीय महत्वता का मूल्यांकन किया। उन्होंने विभिन्न लक्षणों (जैसे, बीज का रंग, आकार) के वितरण का विश्लेषण किया और यह निर्धारित किया कि क्या उनके परिणाम अपेक्षित अनुपात के अनुरूप थे।

Frequently Asked Questions

काई-वर्ग परीक्षण कब उपयुक्त नहीं है?

काई-वर्ग परीक्षण तब उपयुक्त नहीं है जब डेटा श्रेणीबद्ध नहीं है, नमूना आकार बहुत छोटा है, या अपेक्षित आवृत्तियाँ बहुत कम हैं (आमतौर पर 5 से कम)।