AHP मानदंड भार लेखन
AHP परिणामों से रिपोर्ट तैयार करें
AHP मानदंड भार लेखन
AHP परिणामों से रिपोर्ट तैयार करें
सामग्री की झलक
विवरण
यह Skill उपयोगकर्ता के AHP (Analytic Hierarchy Process) युग्मित तुलना मैट्रिक्स के आउटपुट—मानदंड भार और संगतता अनुपात—को अकादमिक "Criteria Weighting" अनुभाग में बदलती है, जिसे सीधे पांडुलिपि में शामिल किया जा सकता है। यदि संगतता अनुपात (CR) 0.10 से अधिक हो, तो इसे छिपाने के बजाय स्पष्ट रूप से बताया जाता है। उन शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जो TOPSIS/VIKOR जैसी MCDM विधियों का उपयोग करते हैं और AHP से मानदंड भार निर्धारित करते हैं, साथ ही स्नातक छात्रों के लिए भी।
द्वारा अनुशंसित
Shuting@YouMind
हमें यह कौशल क्यों पसंद है
कच्चे AHP परिणामों को प्रकाशन-तैयार विधि, क्रमबद्ध भार तालिकाओं और पारदर्शी संगति रिपोर्ट में बदलने के लिए संपादक की पसंद। यह भार योगों को स्पष्ट रूप से मान्य करता है और 0.10 या अधिक CR मानों को चिन्हित करता है।
किनके लिए उपयोगी
MCDM अध्ययनों में AHP-आधारित मानदंड भार की रिपोर्टिंग करने वाले शोधकर्ताओं और स्नातक छात्रों के लिए।
इस Skill का उपयोग कैसे करें
अपना इनपुट दें
अपने मानदंड, निर्णयकर्ताओं की जानकारी, AHP युग्मित तुलना के परिणाम, गणना किए गए भार, संगतता अनुपात और रैंडम इंडेक्स दें।
Skill चलाएँ
यह Skill AHP परिणामों को स्पष्ट अकादमिक गद्य में बदलती है और भार तथा संगतता संबंधी निष्कर्षों को व्यवस्थित करती है।
परिणाम देखें
पांडुलिपि के लिए तैयार मानदंड-भार अनुभाग प्राप्त करें, जिसमें भार तालिका, रैंकिंग और संगतता की पारदर्शी व्याख्या शामिल हो।
संबंधित कौशल
सभी देखें
अनुसंधानCronbach Alpha लेखक
आपके द्वारा दर्ज किए गए विश्वसनीयता आँकड़ों (Cronbach alpha, आइटमों की संख्या और उप-स्केल) को सीधे आपकी पांडुलिपि में शामिल किए जा सकने वाले अकादमिक "विश्वसनीयता विश्लेषण" अनुच्छेद में बदलता है। प्रत्येक उप-स्केल के लिए स्वीकार्यता तालिका देता है और यदि कम alpha (<.60) मिलता है, तो उसे छिपाने के बजाय स्पष्ट रूप से बताता है। इनके लिए उपयुक्त: वे स्नातक विद्यार्थी और शोधकर्ता जो स्केल का उपयोग करते हैं और विधि अनुभाग जल्दी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
अनुसंधानTOPSIS निर्णय लेखक
अपने TOPSIS विश्लेषण के आउटपुट (सामान्यीकृत निर्णय मैट्रिक्स, सकारात्मक/नकारात्मक आदर्श समाधानों से दूरियाँ और निकटता गुणांक) से Methods + Results का एक पूरा, पांडुलिपि-तैयार पाठ तैयार करें। यह एक रैंकिंग तालिका देता है और समझाता है कि सर्वोत्तम और सबसे कमजोर विकल्पों ने किन मानदंडों में अच्छा प्रदर्शन किया या पीछे रहे। इनके लिए उपयुक्त: आपूर्तिकर्ता चयन, उत्पाद/सेवा तुलना या क्लिनिकल निर्णय सहायता जैसी बहु-मानदंड रैंकिंग समस्याओं पर काम करने वाले शोधकर्ता।
अनुसंधानवर्णनात्मक आँकड़े लेखक
आपके वर्णनात्मक आँकड़ों के परिणामों (mean±SD या median(IQR), n(%)) को पांडुलिपि में सीधे शामिल किए जा सकने वाले अकादमिक "Participant Characteristics" अनुच्छेद और फ़ॉर्मैट की गई Table 1 में बदलता है। सामान्यता की स्थिति के आधार पर सही वर्णनात्मक आँकड़ा (mean±SD बनाम median(IQR)) चुनता है और दोनों को कभी आपस में नहीं मिलाता। यह उन स्नातक छात्रों और अकादमिक शोधकर्ताओं के लिए है जो मात्रात्मक शोध कर रहे हैं और अपनी पांडुलिपि का "Participants" अनुभाग जल्दी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
जानकारी
- संस्करण
- v2
- आखिरी अपडेट
- रन क्रेडिट
- उपयोग के अनुसार
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- स्वचालित
- उपयोग के मामले
- लेखन और सामग्रीशोध और विश्लेषण
- आपको क्या मिलेगा
- रिपोर्टदस्तावेज़
