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परिकल्पना परीक्षण (Hypothesis Testing) सांख्यिकीय विश्लेषण का एक महत्वपूर्ण भाग है, जिसका उपयोग किसी जनसंख्या (Population) के बारे में किसी दावे (Claim) को आँकड़ों (Data) के आधार पर परखने के लिए किया जाता है। इसमें हम दो परिकल्पनाएँ बनाते हैं – शून्य परिकल्पना (Null Hypothesis, H₀) और वैकल्पिक परिकल्पना (Alternative Hypothesis, H₁ या Ha)। इसके बाद हम एक आँकड़ा-संग्रह करते हैं और यह जाँचते हैं कि यह आँकड़ा शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए पर्याप्त है या नहीं। जब हम किसी परिकल्पना परीक्षण को अंजाम देते हैं, तो दो प्रकार की संभावित त्रुटियाँ हो सकती हैं: टाइप-I त्रुटि (Type-I Error) और टाइप-II त्रुटि (Type-II Error)। ये दोनों त्रुटियाँ उस निर्णय प्रक्रिया में होती हैं, जिसमें हम सीमित नमूना आँकड़ों के आधार पर जनसंख्या के लिए निष्कर्ष निकालते हैं। इन त्रुटियों को समझना सांख्यिकीय विधियों के दृष्टिकोण से अत्यंत आवश्यक है। ### टाइप-I त्रुटि (Type-I Error) टाइप-I त्रुटि तब होती है जब हम शून्य परिकल्पना सत्य होते हुए भी उसे अस्वीकार कर देते हैं। इसे ‘false positive’ भी कहा जाता है। उदाहरण के लिए, किसी रोग की जाँच में यह त्रुटि तब होगी जब हम यह कहें कि व्यक्ति को रोग है जबकि वास्तव में उसे रोग नहीं है। टाइप-I त्रुटि की संभावना को आमतौर पर α (एल्फा) से दर्शाया जाता है, और इसे महत्वपूर्ण स्तर (Level of Significance) कहा जाता है। यह शोधकर्ता द्वारा पहले से तय किया जाता है, जैसे कि 0.01, 0.05 या 0.10। उदाहरण: मान लीजिए कि एक दवा कंपनी यह दावा करती है कि उसकी नई दवा का रक्तचाप पर कोई असर नहीं है। * H₀: दवा का कोई असर नहीं है। * H₁: दवा का असर है। अगर हमारे परीक्षण का परिणाम हमें H₀ को अस्वीकार करने पर मजबूर करता है, जब वास्तव में H₀ सही है, तो हमने टाइप-I त्रुटि की है। इस _____ __________ ____ ___ ______ ____ _________ _____ __________.
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