वर्णनात्मक आँकड़े लेखक
आँकड़ों से Table 1 तैयार करें
विवरण
उपयोगकर्ता के वर्णनात्मक सांख्यिकी आउटपुट (mean±SD या median(IQR), n(%)) को अकादमिक "प्रतिभागियों की विशेषताएँ" अनुच्छेद में बदलता है, जिसे पांडुलिपि में सीधे शामिल किया जा सकता है, साथ ही Table 1 को सुव्यवस्थित रूप में तैयार करता है। सामान्यता की स्थिति के आधार पर सही वर्णनात्मक सांख्यिकी (mean±SD बनाम median(IQR)) चुनता है और दोनों को कभी आपस में नहीं मिलाता। यह उन स्नातक छात्रों और शिक्षाविदों के लिए है जो मात्रात्मक शोध कर रहे हैं और पांडुलिपि का "प्रतिभागी" अनुभाग जल्दी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
संबंधित कौशल
सभी देखें
क्रोनबाख अल्फा लेखक
आपके द्वारा दर्ज किए गए विश्वसनीयता आँकड़ों (Cronbach alpha, आइटम संख्या और उप-पैमाने) को अकादमिक “विश्वसनीयता विश्लेषण” अनुच्छेद में बदलता है, जिसे सीधे आपके शोध-पत्र में शामिल किया जा सकता है। यह प्रत्येक उप-पैमाने के लिए स्वीकार्यता तालिका देता है और यदि कम alpha (<.60) मिलता है, तो उसे छिपाने के बजाय स्पष्ट रूप से बताता है। यह उन स्नातक छात्रों और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जो स्केल का उपयोग करते हैं और विधि अनुभाग जल्दी व सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
समूह तुलना परीक्षण लेखक
आपके t-test, ANOVA या Chi-square परीक्षण के परिणामों से APA 7-अनुरूप, पांडुलिपि में सीधे उपयोग योग्य Results पाठ तैयार करता है। सही सांख्यिकीय रिपोर्टिंग प्रारूप (t(df)=..., p=..., d=...) का उपयोग करता है और Cohen के मानकों के आधार पर प्रभाव आकार की व्याख्या करता है। तीन या अधिक समूहों की तुलना होने पर multiple comparison correction method बताने की याद दिलाता है। यह किनके लिए है: प्रायोगिक या तुलनात्मक अध्ययन करने वाले शोधकर्ता और स्नातक विद्यार्थी।
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।
वर्णनात्मक आँकड़े लेखक
आँकड़ों से Table 1 तैयार करें
विवरण
उपयोगकर्ता के वर्णनात्मक सांख्यिकी आउटपुट (mean±SD या median(IQR), n(%)) को अकादमिक "प्रतिभागियों की विशेषताएँ" अनुच्छेद में बदलता है, जिसे पांडुलिपि में सीधे शामिल किया जा सकता है, साथ ही Table 1 को सुव्यवस्थित रूप में तैयार करता है। सामान्यता की स्थिति के आधार पर सही वर्णनात्मक सांख्यिकी (mean±SD बनाम median(IQR)) चुनता है और दोनों को कभी आपस में नहीं मिलाता। यह उन स्नातक छात्रों और शिक्षाविदों के लिए है जो मात्रात्मक शोध कर रहे हैं और पांडुलिपि का "प्रतिभागी" अनुभाग जल्दी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
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सभी देखेंक्रोनबाख अल्फा लेखक
आपके द्वारा दर्ज किए गए विश्वसनीयता आँकड़ों (Cronbach alpha, आइटम संख्या और उप-पैमाने) को अकादमिक “विश्वसनीयता विश्लेषण” अनुच्छेद में बदलता है, जिसे सीधे आपके शोध-पत्र में शामिल किया जा सकता है। यह प्रत्येक उप-पैमाने के लिए स्वीकार्यता तालिका देता है और यदि कम alpha (<.60) मिलता है, तो उसे छिपाने के बजाय स्पष्ट रूप से बताता है। यह उन स्नातक छात्रों और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जो स्केल का उपयोग करते हैं और विधि अनुभाग जल्दी व सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
समूह तुलना परीक्षण लेखक
आपके t-test, ANOVA या Chi-square परीक्षण के परिणामों से APA 7-अनुरूप, पांडुलिपि में सीधे उपयोग योग्य Results पाठ तैयार करता है। सही सांख्यिकीय रिपोर्टिंग प्रारूप (t(df)=..., p=..., d=...) का उपयोग करता है और Cohen के मानकों के आधार पर प्रभाव आकार की व्याख्या करता है। तीन या अधिक समूहों की तुलना होने पर multiple comparison correction method बताने की याद दिलाता है। यह किनके लिए है: प्रायोगिक या तुलनात्मक अध्ययन करने वाले शोधकर्ता और स्नातक विद्यार्थी।
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।
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