वर्णनात्मक आँकड़े लेखक
वर्णनात्मक आँकड़ों से Table 1 बनाएँ
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विवरण
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।
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Shuting@YouMind
हमें यह कौशल क्यों पसंद है
कच्चे वर्णनात्मक आँकड़ों से प्रकाशन-शैली के प्रतिभागी-विशेषता अनुच्छेद और Table 1 तक संपादक-तैयार शॉर्टकट। यह सामान्यता-अनुरूप रिपोर्टिंग लागू करता है, उपसमूहों की संगति जाँचता है और प्रतिशत योग में समस्याएँ बताता है।
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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।
अनुसंधानसमूह तुलना परीक्षण लेखक
आपके t-test, ANOVA या Chi-square परीक्षण आउटपुट से APA 7-अनुरूप, पांडुलिपि के लिए तैयार 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 छात्र।
अनुसंधानगुम डेटा रिपोर्टिंग सहायक
जब आप अपना नमूना आकार, गुम डेटा का अनुपात/पैटर्न (MCAR/MAR/MNAR), गुम डेटा की विधि (listwise deletion, multiple imputation आदि) और आउटलेयर पहचानने की विधि (Z-score, IQR, Mahalanobis) दर्ज करते हैं, तो यह एक अकादमिक पैराग्राफ तैयार करता है, जिसे आपकी पांडुलिपि के "Data Pre-processing" अनुभाग में सीधे शामिल किया जा सकता है। यदि आपकी चुनी हुई 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। इनके लिए उपयुक्त: सर्वेक्षण या क्लिनिकल डेटा विश्लेषण करने वाले स्नातक विद्यार्थी और शोधकर्ता, जो डेटा प्री-प्रोसेसिंग अनुभाग जल्दी और सही ढंग से लिखना चाहते हैं।
जानकारी
- संस्करण
- v2
- आखिरी अपडेट
- रन क्रेडिट
- उपयोग के अनुसार
- मॉडल
- स्वचालित
