Salvavidas Estadístico
1K+
ഡൗൺലോഡുകൾ
എല്ലാവർക്കും
info
ഈ ആപ്പിനെക്കുറിച്ച്
മൂന്ന് ലളിതമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകി ഒരു ബയോമെഡിക്കൽ ഗവേഷണത്തിൽ നിന്നോ മറ്റൊരു ശാസ്ത്രമേഖലയിൽ നിന്നോ നിങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് നിർണ്ണയിക്കുക. രണ്ട് വേരിയബിളുകൾ (ബിവറിയേറ്റ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്) ഉൾപ്പെടെ ഏത് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലന സാഹചര്യത്തിലും ഈ അപ്ലിക്കേഷൻ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഇത്തരത്തിലുള്ള സ്ഥിതിവിവര വിശകലനം ആവശ്യമായ ഗവേഷണ മേഖലയിലും ശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഏത് ശാഖയിലും ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
ഒരു ഗവേഷണ പ്രക്രിയയിൽ ലഭിച്ച ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ ആരോഗ്യ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കിടയിൽ വളരെ സാധാരണമായ ഒരു ബുദ്ധിമുട്ട് ഉണ്ട്. ക്ലിനിക്കൽ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ വികാസവും അതിന്റെ തയ്യാറെടുപ്പും പലപ്പോഴും രീതിശാസ്ത്രപരവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും എങ്ങനെ നേരിടാമെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഒരു അദ്ധ്യാപന തലത്തിൽ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേരിടാൻ ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ യുക്തി വിശകലനം നടത്താനുള്ള കഴിവ് വികസിപ്പിക്കുന്നത് സങ്കീർണ്ണമാണ്, ഇതിന് ക്ലിനിക്കൽ പരിശീലനവുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്ത സമയം ആവശ്യമാണ്.
ഈ ലക്കത്തിനായി നീക്കിവച്ചിരിക്കുന്ന നിരവധി മാനുവലുകളും പുസ്തകങ്ങളും ഉണ്ട്, കൂടാതെ ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ അനുവദിക്കുന്ന ഗണിതശാസ്ത്ര സോഫ്റ്റ്വെയറും ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ചില പരീക്ഷണങ്ങളിൽ ലഭിച്ച ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ അടിസ്ഥാന അറിവും നൂതന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളെയും ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യലിനെയും കുറിച്ചുള്ള അറിവും തമ്മിൽ, പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് പലപ്പോഴും പരിഹരിക്കാനാവാത്തതായി തോന്നുന്ന ഒരു വിടവുണ്ട്. വിവരങ്ങളുടെ ലോകത്ത് ഇടപഴകുകയും അത് ശരിയായി വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ശാസ്ത്രത്തെ മുന്നേറാൻ അനുവദിക്കുന്ന ശരിയായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാൻ ഓരോ ഗവേഷകനും നിയന്ത്രിക്കേണ്ട ഒരു അടിസ്ഥാന പ്രക്രിയയാണ്.
അതിനാൽ, ഓരോ സാഹചര്യത്തിനും ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെസ്റ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്ന ഒരു രീതി അവതരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് നൂതന ഗണിതശാസ്ത്ര അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പരിശീലനത്തിന്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ ഗവേഷകർക്ക് അവരുടെ ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
"സാൽവീദാസ് എസ്റ്റാഡെസ്റ്റിക്കോ" എന്ന ഭ physical തിക ഉപകരണത്തിന്റെയും അതിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെയും ലക്ഷ്യം, സ്വതന്ത്രമായി ഒരു ബിവറിയേറ്റ് വിശകലനം നടത്തുന്നതിന് 3-ഘട്ട ഗൈഡ് നൽകുക, ശാസ്ത്രത്തിന്റെ വിവിധ മേഖലകളിൽ ആവശ്യമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പ്രയോഗിക്കുക. രണ്ട് വേരിയബിളുകളുടെ ഏറ്റുമുട്ടൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെയും 3 ചോദ്യങ്ങളിലൂടെ അവയുടെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളെ വിലയിരുത്തുന്നതിലൂടെയും, ഒരു ഗവേഷണ പഠനത്തിലെ ഓരോ സാഹചര്യത്തിനും ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ പരിശോധന നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടും, പ്രത്യേകിച്ചും ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിൽ. മൂന്ന് ചോദ്യങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു:
1: ഏത് തരം വേരിയബിളുകൾ പരീക്ഷിക്കും?
ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ ക്വാളിറ്റേറ്റീവ് (ഡൈകോടോമസ് അല്ലെങ്കിൽ പോളിറ്റോമസ്) ആകാവുന്ന രണ്ട് വേരിയബിളുകളിൽ നിന്ന് ഏത് തരത്തിലുള്ള ഏറ്റുമുട്ടലാണ് അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതെന്ന് ഉത്തരം നൽകുന്നതാണ് ആദ്യ ഘട്ടത്തിൽ. ഓപ്ഷനുകൾ ഇവയാണ്:
- ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് വേഴ്സസ് ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ്.
- ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് വേഴ്സസ് ഗുണപരമായ ദ്വൈതാവസ്ഥ.
- ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് വേഴ്സസ് പോളിറ്റോമിക്കൽ ക്വാളിറ്റേറ്റീവ്.
- ദ്വിമാന ഗുണപരവും ദ്വിതല ഗുണപരവും.
- പോളിത്തോമസ് ക്വാളിറ്റേറ്റീവ് വേഴ്സസ് ഡൈക്കോടോമസ് ക്വാളിറ്റേറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ പോളിത്തോമസ്.
2: സാധാരണ വിതരണത്തിന് അനുയോജ്യമാണോ?
ഒരു ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് വേരിയബിളിന്റെ സ്വാഭാവികത വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന്, n <30 ആണെങ്കിൽ ഷാപ്പിറോ-വിൽക്ക് ടെസ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ n> 30 ആണെങ്കിൽ കോൾമോഗോറോവ്-സ്മിർനോവ് ടെസ്റ്റ്. ഷാപ്പിറോ-വിൽക്ക് ടെസ്റ്റും (<30 കേസുകൾക്ക്) കോൾമോഗോറോവ്-സ്മിർനോവ് ടെസ്റ്റും (> 30 കേസുകൾക്ക്) ഒരേ രീതിയിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുന്നു. ഫലം p> 0.05 ആണെങ്കിൽ നമുക്ക് സ്വാഭാവികത (പാരാമെട്രിക് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്) അനുമാനിക്കാം, എന്നാൽ p <0.05 ആണെങ്കിൽ സാധാരണ വിതരണവുമായി (പാരാമെട്രിക് ഇതര സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ) മോശമായി യോജിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നു. അതെ അല്ലെങ്കിൽ ഇല്ല എന്ന് ഉത്തരം നൽകേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
3: വേരിയബിളുകൾ ജോടിയാക്കിയോ?
രണ്ട് വേരിയബിളുകൾ പരസ്പരം നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെടുമ്പോൾ മാത്രം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, ജോടിയാക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്നു (ഒരേ വ്യക്തികൾ അല്ലെങ്കിൽ വ്യത്യസ്ത സമയങ്ങളിൽ കേസുകൾ). അതിനാൽ, ഗ്രൂപ്പുകൾക്കിടയിൽ സ്ഥാപിക്കേണ്ട താരതമ്യം ജോടിയാണോ അല്ലയോ എന്ന് വിലയിരുത്തേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. അതെ അല്ലെങ്കിൽ ഇല്ല എന്ന് ഉത്തരം നൽകേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
ഈ മൂന്ന് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകിയ ശേഷം, വിവരിച്ച നിർദ്ദിഷ്ട സാഹചര്യത്തിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ പരിശോധനയിൽ വിവരങ്ങൾ നൽകും.
ഒരു രജിസ്റ്റർ ചെയ്ത വ്യാപാരമുദ്രയാണ് സാൽ‌വിദാസ് എസ്റ്റാഡെസ്റ്റിക്കോ. 2020.
ഒരു ഗവേഷണ പ്രക്രിയയിൽ ലഭിച്ച ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ ആരോഗ്യ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കിടയിൽ വളരെ സാധാരണമായ ഒരു ബുദ്ധിമുട്ട് ഉണ്ട്. ക്ലിനിക്കൽ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ വികാസവും അതിന്റെ തയ്യാറെടുപ്പും പലപ്പോഴും രീതിശാസ്ത്രപരവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും എങ്ങനെ നേരിടാമെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഒരു അദ്ധ്യാപന തലത്തിൽ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേരിടാൻ ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ യുക്തി വിശകലനം നടത്താനുള്ള കഴിവ് വികസിപ്പിക്കുന്നത് സങ്കീർണ്ണമാണ്, ഇതിന് ക്ലിനിക്കൽ പരിശീലനവുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്ത സമയം ആവശ്യമാണ്.
ഈ ലക്കത്തിനായി നീക്കിവച്ചിരിക്കുന്ന നിരവധി മാനുവലുകളും പുസ്തകങ്ങളും ഉണ്ട്, കൂടാതെ ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ അനുവദിക്കുന്ന ഗണിതശാസ്ത്ര സോഫ്റ്റ്വെയറും ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ചില പരീക്ഷണങ്ങളിൽ ലഭിച്ച ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ അടിസ്ഥാന അറിവും നൂതന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളെയും ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യലിനെയും കുറിച്ചുള്ള അറിവും തമ്മിൽ, പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് പലപ്പോഴും പരിഹരിക്കാനാവാത്തതായി തോന്നുന്ന ഒരു വിടവുണ്ട്. വിവരങ്ങളുടെ ലോകത്ത് ഇടപഴകുകയും അത് ശരിയായി വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ശാസ്ത്രത്തെ മുന്നേറാൻ അനുവദിക്കുന്ന ശരിയായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാൻ ഓരോ ഗവേഷകനും നിയന്ത്രിക്കേണ്ട ഒരു അടിസ്ഥാന പ്രക്രിയയാണ്.
അതിനാൽ, ഓരോ സാഹചര്യത്തിനും ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെസ്റ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്ന ഒരു രീതി അവതരിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് നൂതന ഗണിതശാസ്ത്ര അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പരിശീലനത്തിന്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ ഗവേഷകർക്ക് അവരുടെ ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
"സാൽവീദാസ് എസ്റ്റാഡെസ്റ്റിക്കോ" എന്ന ഭ physical തിക ഉപകരണത്തിന്റെയും അതിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെയും ലക്ഷ്യം, സ്വതന്ത്രമായി ഒരു ബിവറിയേറ്റ് വിശകലനം നടത്തുന്നതിന് 3-ഘട്ട ഗൈഡ് നൽകുക, ശാസ്ത്രത്തിന്റെ വിവിധ മേഖലകളിൽ ആവശ്യമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പ്രയോഗിക്കുക. രണ്ട് വേരിയബിളുകളുടെ ഏറ്റുമുട്ടൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെയും 3 ചോദ്യങ്ങളിലൂടെ അവയുടെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളെ വിലയിരുത്തുന്നതിലൂടെയും, ഒരു ഗവേഷണ പഠനത്തിലെ ഓരോ സാഹചര്യത്തിനും ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ പരിശോധന നിർദ്ദേശിക്കപ്പെടും, പ്രത്യേകിച്ചും ഫലങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിൽ. മൂന്ന് ചോദ്യങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു:
1: ഏത് തരം വേരിയബിളുകൾ പരീക്ഷിക്കും?
ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ ക്വാളിറ്റേറ്റീവ് (ഡൈകോടോമസ് അല്ലെങ്കിൽ പോളിറ്റോമസ്) ആകാവുന്ന രണ്ട് വേരിയബിളുകളിൽ നിന്ന് ഏത് തരത്തിലുള്ള ഏറ്റുമുട്ടലാണ് അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതെന്ന് ഉത്തരം നൽകുന്നതാണ് ആദ്യ ഘട്ടത്തിൽ. ഓപ്ഷനുകൾ ഇവയാണ്:
- ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് വേഴ്സസ് ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ്.
- ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് വേഴ്സസ് ഗുണപരമായ ദ്വൈതാവസ്ഥ.
- ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് വേഴ്സസ് പോളിറ്റോമിക്കൽ ക്വാളിറ്റേറ്റീവ്.
- ദ്വിമാന ഗുണപരവും ദ്വിതല ഗുണപരവും.
- പോളിത്തോമസ് ക്വാളിറ്റേറ്റീവ് വേഴ്സസ് ഡൈക്കോടോമസ് ക്വാളിറ്റേറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ പോളിത്തോമസ്.
2: സാധാരണ വിതരണത്തിന് അനുയോജ്യമാണോ?
ഒരു ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് വേരിയബിളിന്റെ സ്വാഭാവികത വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന്, n <30 ആണെങ്കിൽ ഷാപ്പിറോ-വിൽക്ക് ടെസ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ n> 30 ആണെങ്കിൽ കോൾമോഗോറോവ്-സ്മിർനോവ് ടെസ്റ്റ്. ഷാപ്പിറോ-വിൽക്ക് ടെസ്റ്റും (<30 കേസുകൾക്ക്) കോൾമോഗോറോവ്-സ്മിർനോവ് ടെസ്റ്റും (> 30 കേസുകൾക്ക്) ഒരേ രീതിയിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുന്നു. ഫലം p> 0.05 ആണെങ്കിൽ നമുക്ക് സ്വാഭാവികത (പാരാമെട്രിക് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്) അനുമാനിക്കാം, എന്നാൽ p <0.05 ആണെങ്കിൽ സാധാരണ വിതരണവുമായി (പാരാമെട്രിക് ഇതര സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ) മോശമായി യോജിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നു. അതെ അല്ലെങ്കിൽ ഇല്ല എന്ന് ഉത്തരം നൽകേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
3: വേരിയബിളുകൾ ജോടിയാക്കിയോ?
രണ്ട് വേരിയബിളുകൾ പരസ്പരം നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെടുമ്പോൾ മാത്രം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, ജോടിയാക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്നു (ഒരേ വ്യക്തികൾ അല്ലെങ്കിൽ വ്യത്യസ്ത സമയങ്ങളിൽ കേസുകൾ). അതിനാൽ, ഗ്രൂപ്പുകൾക്കിടയിൽ സ്ഥാപിക്കേണ്ട താരതമ്യം ജോടിയാണോ അല്ലയോ എന്ന് വിലയിരുത്തേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. അതെ അല്ലെങ്കിൽ ഇല്ല എന്ന് ഉത്തരം നൽകേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
ഈ മൂന്ന് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകിയ ശേഷം, വിവരിച്ച നിർദ്ദിഷ്ട സാഹചര്യത്തിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ പരിശോധനയിൽ വിവരങ്ങൾ നൽകും.
ഒരു രജിസ്റ്റർ ചെയ്ത വ്യാപാരമുദ്രയാണ് സാൽ‌വിദാസ് എസ്റ്റാഡെസ്റ്റിക്കോ. 2020.
അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്ത തീയതി
ഡെവലപ്പര്‍മാർ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും പങ്കിടുകയും ചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെയാണ് സുരക്ഷ ആരംഭിക്കുന്നത്. നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തെയും പ്രദേശത്തെയും പ്രായത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതയും സുരക്ഷാ നടപടികളും വ്യത്യാസപ്പെടാം. ഡെവലപ്പര്‍ ഈ വിവരങ്ങൾ നൽകി കാലക്രമേണ ഇത് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്തേക്കാം.
മൂന്നാം കക്ഷികളുമായി ഡാറ്റയൊന്നും പങ്കിട്ടില്ല
ഡെവലപ്പർമാർ എങ്ങനെയാണ് പങ്കിടൽ പ്രഖ്യാപിക്കുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക
ഡാറ്റയൊന്നും ശേഖരിച്ചിട്ടില്ല
ഡെവലപ്പർമാർ എങ്ങനെയാണ് ശേഖരണം പ്രഖ്യാപിക്കുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയുക
