समूह तुलना परीक्षण लेखक
t-test/ANOVA/Chi-square को APA में लिखें
विवरण
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।
संबंधित कौशल
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सांख्यिकीय रिपोर्ट + आपत्तियाँ
आपके वर्णनात्मक और अनुमानात्मक सांख्यिकी परिणामों (मान्यताओं की जाँच सहित) से एक संपूर्ण परिणाम अनुभाग तैयार करता है। यदि यह सामान्यता या विचरण की समांगता के उल्लंघन का पता लगाता है, तो उसे छिपाने के बजाय गैर-पैरामीट्रिक वैकल्पिक परीक्षण की सिफारिश करता है। यह उन कम-से-कम 4 आपत्तियों की पहले से पहचान भी करता है, जो जर्नल समीक्षक अक्सर उठाते हैं (जैसे, "मान्यताओं की जाँच की रिपोर्ट नहीं की गई", "प्रभाव-आकार नहीं बताया गया", "एकाधिक तुलनाओं के लिए कोई सुधार लागू नहीं किया गया") और प्रत्येक के लिए एक प्रत्युत्तर वाक्य देता है। यह उनके लिए है: मात्रात्मक विधियों के साथ काम करने वाले शोधकर्ता, जो जर्नल में प्रस्तुत करने से पहले सांख्यिकीय रिपोर्टिंग में कठोरता सुनिश्चित करना चाहते हैं।
वर्णनात्मक आँकड़े लेखक
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।
वैधता-विश्वसनीयता रिपोर्ट
आपके EFA या CFA विश्लेषण के परिणामों (KMO, Bartlett's test, factor loadings, fit indices, Cronbach alpha/CR/AVE) से शोध-पत्र में सीधे शामिल करने योग्य Methods + Results का पूरा पाठ तैयार करता है। fit index thresholds (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08 आदि) का सही वर्गीकरण करता है और AVE<0.50 जैसी validity समस्याओं को छिपाए बिना रिपोर्ट करता है। इनके लिए उपयुक्त: scale development या adaptation studies करने वाले अकादमिक शोधकर्ता और स्नातक विद्यार्थी।
समूह तुलना परीक्षण लेखक
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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।
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सभी देखेंसांख्यिकीय रिपोर्ट + आपत्तियाँ
आपके वर्णनात्मक और अनुमानात्मक सांख्यिकी परिणामों (मान्यताओं की जाँच सहित) से एक संपूर्ण परिणाम अनुभाग तैयार करता है। यदि यह सामान्यता या विचरण की समांगता के उल्लंघन का पता लगाता है, तो उसे छिपाने के बजाय गैर-पैरामीट्रिक वैकल्पिक परीक्षण की सिफारिश करता है। यह उन कम-से-कम 4 आपत्तियों की पहले से पहचान भी करता है, जो जर्नल समीक्षक अक्सर उठाते हैं (जैसे, "मान्यताओं की जाँच की रिपोर्ट नहीं की गई", "प्रभाव-आकार नहीं बताया गया", "एकाधिक तुलनाओं के लिए कोई सुधार लागू नहीं किया गया") और प्रत्येक के लिए एक प्रत्युत्तर वाक्य देता है। यह उनके लिए है: मात्रात्मक विधियों के साथ काम करने वाले शोधकर्ता, जो जर्नल में प्रस्तुत करने से पहले सांख्यिकीय रिपोर्टिंग में कठोरता सुनिश्चित करना चाहते हैं।
वर्णनात्मक आँकड़े लेखक
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।
वैधता-विश्वसनीयता रिपोर्ट
आपके EFA या CFA विश्लेषण के परिणामों (KMO, Bartlett's test, factor loadings, fit indices, Cronbach alpha/CR/AVE) से शोध-पत्र में सीधे शामिल करने योग्य Methods + Results का पूरा पाठ तैयार करता है। fit index thresholds (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08 आदि) का सही वर्गीकरण करता है और AVE<0.50 जैसी validity समस्याओं को छिपाए बिना रिपोर्ट करता है। इनके लिए उपयुक्त: scale development या adaptation studies करने वाले अकादमिक शोधकर्ता और स्नातक विद्यार्थी।
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