गुम डेटा और आउटलायर सहायक
डेटा क्लीनिंग को STROBE पैराग्राफ में बदलें
विवरण
अपना नमूना आकार, गुम डेटा का अनुपात/पैटर्न (MCAR/MAR/MNAR), इस्तेमाल की गई गुम डेटा विधि (listwise deletion, multiple imputation आदि) और आउटलायर पहचानने की विधि (Z-स्कोर, IQR, Mahalanobis) दर्ज करें। यह आपके लेख के "डेटा प्रीप्रोसेसिंग" खंड में सीधे जोड़ा जा सकने वाला अकादमिक पैराग्राफ तैयार करता है। यदि आपकी चुनी गई विधि और गुम डेटा पैटर्न के बीच कोई पद्धतिगत विरोधाभास हो (जैसे MNAR पैटर्न में listwise deletion का उपयोग), तो यह उसे स्पष्ट रूप से बताता है। यह उन स्नातकोत्तर छात्रों और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जो सर्वेक्षण या क्लिनिकल डेटा का विश्लेषण करते हैं और डेटा प्रीप्रोसेसिंग खंड को जल्दी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
संबंधित कौशल
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मिसिंग डेटा रिपोर्ट सहायक
जब आप अपना सैंपल आकार, मिसिंग डेटा का अनुपात/पैटर्न (MCAR/MAR/MNAR), मिसिंग डेटा की विधि (listwise deletion, multiple imputation आदि) और outlier detection की विधि (Z-score, IQR, Mahalanobis) दर्ज करते हैं, तो यह आपके शोध-पत्र के "Data Pre-processing" अनुभाग में सीधे शामिल किए जा सकने वाला अकादमिक अनुच्छेद तैयार करता है। यदि आपकी चुनी गई विधि और मिसिंग डेटा पैटर्न के बीच कोई पद्धतिगत विरोधाभास हो (जैसे, MNAR पैटर्न में listwise deletion का उपयोग), तो यह उसे स्पष्ट रूप से बताता है। यह उन स्नातक विद्यार्थियों और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जो सर्वेक्षण या क्लिनिकल डेटा विश्लेषण करते हैं और डेटा प्री-प्रोसेसिंग अनुभाग जल्दी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
Cronbach Alpha विश्लेषक
उपयोगकर्ता द्वारा दर्ज किए गए विश्वसनीयता आँकड़ों (Cronbach alpha, मदों की संख्या और उप-आयामों) को सीधे शोधपत्र में जोड़े जा सकने वाले अकादमिक "विश्वसनीयता विश्लेषण" पैराग्राफ़ में बदलता है। यह उप-आयाम के आधार पर स्वीकार्यता तालिका प्रस्तुत करता है और कम alpha (<.60) का पता चलने पर उसे छिपाए बिना स्पष्ट रूप से बताता है। यह किनके लिए उपयुक्त है: स्नातकोत्तर विद्यार्थी और स्केल का उपयोग करने वाले शोधकर्ता, जो शोधप्रबंध या शोधपत्र के विधि अनुभाग को तेज़ी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
वर्णनात्मक आँकड़े लेखक
उपयोगकर्ता के वर्णनात्मक आँकड़ों (औसत±SD या माध्यिका(IQR), n(%)) को सीधे शोध-पत्र में शामिल किए जा सकने वाले अकादमिक "प्रतिभागियों की विशेषताएँ" अनुच्छेद और तालिका 1 के रूप में बदलता है। सामान्यता की स्थिति के आधार पर सही वर्णनात्मक आँकड़ा (औसत±SD बनाम माध्यिका(IQR)) चुनता है और इन्हें कभी मिलाता नहीं। किसके लिए उपयुक्त: वे स्नातकोत्तर छात्र और मात्रात्मक शोध करने वाले अकादमिक, जो शोध-पत्र का "प्रतिभागी" अनुभाग तेज़ी और सटीकता से लिखना चाहते हैं।
गुम डेटा और आउटलायर सहायक
डेटा क्लीनिंग को STROBE पैराग्राफ में बदलें
विवरण
अपना नमूना आकार, गुम डेटा का अनुपात/पैटर्न (MCAR/MAR/MNAR), इस्तेमाल की गई गुम डेटा विधि (listwise deletion, multiple imputation आदि) और आउटलायर पहचानने की विधि (Z-स्कोर, IQR, Mahalanobis) दर्ज करें। यह आपके लेख के "डेटा प्रीप्रोसेसिंग" खंड में सीधे जोड़ा जा सकने वाला अकादमिक पैराग्राफ तैयार करता है। यदि आपकी चुनी गई विधि और गुम डेटा पैटर्न के बीच कोई पद्धतिगत विरोधाभास हो (जैसे MNAR पैटर्न में listwise deletion का उपयोग), तो यह उसे स्पष्ट रूप से बताता है। यह उन स्नातकोत्तर छात्रों और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जो सर्वेक्षण या क्लिनिकल डेटा का विश्लेषण करते हैं और डेटा प्रीप्रोसेसिंग खंड को जल्दी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
संबंधित कौशल
सभी देखेंमिसिंग डेटा रिपोर्ट सहायक
जब आप अपना सैंपल आकार, मिसिंग डेटा का अनुपात/पैटर्न (MCAR/MAR/MNAR), मिसिंग डेटा की विधि (listwise deletion, multiple imputation आदि) और outlier detection की विधि (Z-score, IQR, Mahalanobis) दर्ज करते हैं, तो यह आपके शोध-पत्र के "Data Pre-processing" अनुभाग में सीधे शामिल किए जा सकने वाला अकादमिक अनुच्छेद तैयार करता है। यदि आपकी चुनी गई विधि और मिसिंग डेटा पैटर्न के बीच कोई पद्धतिगत विरोधाभास हो (जैसे, MNAR पैटर्न में listwise deletion का उपयोग), तो यह उसे स्पष्ट रूप से बताता है। यह उन स्नातक विद्यार्थियों और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जो सर्वेक्षण या क्लिनिकल डेटा विश्लेषण करते हैं और डेटा प्री-प्रोसेसिंग अनुभाग जल्दी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
Cronbach Alpha विश्लेषक
उपयोगकर्ता द्वारा दर्ज किए गए विश्वसनीयता आँकड़ों (Cronbach alpha, मदों की संख्या और उप-आयामों) को सीधे शोधपत्र में जोड़े जा सकने वाले अकादमिक "विश्वसनीयता विश्लेषण" पैराग्राफ़ में बदलता है। यह उप-आयाम के आधार पर स्वीकार्यता तालिका प्रस्तुत करता है और कम alpha (<.60) का पता चलने पर उसे छिपाए बिना स्पष्ट रूप से बताता है। यह किनके लिए उपयुक्त है: स्नातकोत्तर विद्यार्थी और स्केल का उपयोग करने वाले शोधकर्ता, जो शोधप्रबंध या शोधपत्र के विधि अनुभाग को तेज़ी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
वर्णनात्मक आँकड़े लेखक
उपयोगकर्ता के वर्णनात्मक आँकड़ों (औसत±SD या माध्यिका(IQR), n(%)) को सीधे शोध-पत्र में शामिल किए जा सकने वाले अकादमिक "प्रतिभागियों की विशेषताएँ" अनुच्छेद और तालिका 1 के रूप में बदलता है। सामान्यता की स्थिति के आधार पर सही वर्णनात्मक आँकड़ा (औसत±SD बनाम माध्यिका(IQR)) चुनता है और इन्हें कभी मिलाता नहीं। किसके लिए उपयुक्त: वे स्नातकोत्तर छात्र और मात्रात्मक शोध करने वाले अकादमिक, जो शोध-पत्र का "प्रतिभागी" अनुभाग तेज़ी और सटीकता से लिखना चाहते हैं।
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