ऐप के कमांड, वर्कशीट के पहचानकर्ता और उदाहरण डेटा के मान अपने मूल रूप में हैं। स्क्रीनशॉट, चार्ट और डाउनलोड अंग्रेज़ी में हैं। वैज्ञानिक उदाहरणों में मूल दशमलव बिंदु और हज़ारों के लिए अल्पविराम सुरक्षित हैं; वेबसाइट की कीमतें और गिनती स्थानीय स्वरूप में दिखाई जाती हैं।
उदाहरण: प्रकाशीय मापन उपकरण
एक तकनीशियन 10, 30, 50, 70 और 90 mm के पाँच संदर्भ मानक मापता है। हर मानक 12 बार मापा जाता है और हर दौर में मानकों का क्रम यादृच्छिक होता है। अध्ययन में 60 माप हैं।
प्रकाशीय मापन उपकरण का उदाहरण डाउनलोड करें (CSV)यह Help में इस्तेमाल किया गया वही उदाहरण है। reference_id मानक की पहचान करता है, reference_mm में उसकी निर्धारित लंबाई और measured_length_mm में उपकरण का माप है। दोनों संख्यात्मक कॉलम mm इस्तेमाल करते हैं।
1. विश्लेषण बनाएँ
साइडबार में Measurement systems खोलें, Linearity चुनें और विश्लेषण को नाम दें। New blank worksheet और Create analysis चुनें।
2. डेटा आयात करें
Worksheet में Import चुनें। डाउनलोड की गई फ़ाइल चुनें या उसकी सामग्री चिपकाएँ। विभाजक Comma रखें, Decimal dot इस्तेमाल करें और First row contains column names चुनें। आयात का पूर्वावलोकन देखें, फिर Import into worksheet चुनें। हर पंक्ति उसके मूल क्रम में रखें।
3. इनपुट कॉलम चुनें
Inputs में कॉलम चयनकर्ता से reference_id को Part ID, reference_mm को Reference values और measured_length_mm को Measurements से जोड़ें। उसी पंक्ति का संदर्भ और माप साथ रखें।
4. अध्ययन के विकल्प सेट करें
Significance level (α) में 0.05 दर्ज करें। Data used for regression में Individual readings (recommended) चुनें।
Correction guidance खोलें और Show correction guidance अचयनित रखें।
5. विश्लेषण चलाएँ
Run analysis चुनें, फिर Results खोलें।
6। परिणामों की व्याख्या करें
आलेख पर बायस समझें
बायस उपकरण का माप घटा संदर्भ लंबाई है। धनात्मक बायस का मतलब उपकरण अधिक दिखाता है; ऋणात्मक बायस का मतलब कम दिखाता है। आलेख पाँच संदर्भ आकारों के बायस की तुलना करता है।
mm में संदर्भ लंबाई के सापेक्ष mm में बायस। फ़िट की गई पट्टी औसत बायस बताती है, व्यक्तिगत मापों का फैलाव नहीं। पूरे आकार का चार्ट देखें (नए टैब में खुलेगा) आकार के साथ बदलाव ढूँढ़ें
औसत बायस 10 mm पर लगभग −0.00642 mm से 90 mm पर +0.03183 mm तक बढ़ता है। फ़िट की गई रेखा की ढलान ऊपर की ओर है। छायांकित विश्वास पट्टी फ़िट किया गया औसत बायस बताती है, हर माप समेटने वाला अंतराल नहीं।
फ़िट किया गया परिणाम पढ़ें
ढलान प्रति mm संदर्भ पर लगभग 0.0004638 mm बायस है। यह 80 mm अध्ययन विस्तार में लगभग +0.0371 mm है। ऐप अपने रैखिकता नियम में REJECT बताता है। ढलान का दिखाया गया शून्य p-मान संख्यात्मक राउंडिंग है, सटीक शून्य प्रायिकता नहीं। REJECT का मतलब जाँचे गए संदर्भ परास में बदलते औसत बायस का साक्ष्य है; यह निर्मित पार्ट अस्वीकार करने का निर्णय नहीं है।
हर संदर्भ स्तर जाँचें
हर मानक के 12 माप हैं। औसत बायस के पाँचों विश्वास अंतराल शून्य को शामिल नहीं करते हैं। तालिका की पंक्तियाँ यादृच्छिक अध्ययन में पहली बार दिखने के क्रम में हैं, इसलिए आकारों की तुलना के लिए संदर्भ कॉलम इस्तेमाल करें।
तय करें कि क्या जाँचना है
एक नियत विचलन आकार के साथ रुझान दूर नहीं करेगा। 10–90 mm में अंशांकन और संदर्भ अनिश्चितता की समीक्षा करें। कोई सुधार इस्तेमाल करने से पहले अलग मापों से उसे मान्य करें और यह निष्कर्ष जाँचे गए परास के बाहर न बढ़ाएँ।
और जानकारी: परिणाम का हर खंड पढ़ें
परिणामों की पूरी तालिकाओं में Help की तरह छह सार्थक अंक हैं।
रैखिकता — सारांश
ढलान प्रति mm संदर्भ पर 0.0004638 mm बायस है, यानी 80 mm अध्ययन विस्तार में लगभग +0.0371 mm। R² का मान 0.8612 है और ऐप अपने रैखिकता नियम में REJECT बताता है। लौटाया गया ढलान p-मान संख्यात्मक राउंडिंग से शून्य होता है; इसे अत्यंत छोटा समझें, बिल्कुल शून्य की गणितीय प्रायिकता नहीं।
| सांख्यिक | मान |
|---|---|
| पार्ट | 5 |
| प्रतिगमन की पद्धति | व्यक्तिगत रीडिंग |
| पुनरावृत्तता का मानक विचलन | 0.00531522 |
| ढाल | 0.00046375 |
| अंतःखंड | -0.00985417 |
| ढाल की मानक त्रुटि | 0.0000244498 |
| अंतःखंड की मानक त्रुटि | 0.00140454 |
| t (ढाल) | 18.9674 |
| स्वतंत्रता की कोटि | 58 |
| p (ढाल) | 0 |
| R² | 0.861165 |
| निर्णय | REJECT |
- ढलान सांख्यिकीय रूप से सार्थक है और एक या अधिक संदर्भों पर 0 विश्वास पट्टी से बाहर है।
- रैखिकता स्वीकार्य नहीं: ढलान सार्थक है और एक या अधिक संदर्भ मानों पर 0 विश्वास पट्टी से बाहर है।
रैखिकता — प्रति पार्ट
हर मानक के 12 माप हैं। औसत बायस के पाँचों विश्वास अंतराल शून्य को शामिल नहीं करते हैं, जहाँ 10 mm पर ऋणात्मक और 30–90 mm पर धनात्मक बायस है। पंक्तियाँ यादृच्छिक अध्ययन में पहली बार दिखने का क्रम रखती हैं, बढ़ते संदर्भ आकार का नहीं। स्तरों की तुलना करते समय संदर्भ कॉलम पढ़ें।
| पार्ट | संदर्भ | माप | औसत माप | औसत मापन बायस | 95% विश्वास अंतराल — निचली सीमा | 95% विश्वास अंतराल — ऊपरी सीमा |
|---|---|---|---|---|---|---|
| L90 | 90 | 12 | 90.0318 | 0.0318333 | 0.0280227 | 0.0356439 |
| L30 | 30 | 12 | 30.0065 | 0.0065 | 0.00342888 | 0.00957112 |
| L50 | 50 | 12 | 50.012 | 0.012 | 0.00876024 | 0.0152398 |
| L10 | 10 | 12 | 9.99358 | -0.00641667 | -0.00958146 | -0.00325187 |
| L70 | 70 | 12 | 70.0228 | 0.02275 | 0.0192059 | 0.0262941 |
प्रतिगमन के पूर्वानुमान
फ़िट किया गया बायस और उसकी विश्वास सीमाएँ लौटाए गए संदर्भ मानों पर प्रतिगमन औसत बताती हैं। वे व्यक्तिगत मापों के पूर्वानुमान अंतराल नहीं हैं।
| संदर्भ | फ़िट किया गया बायस | 95% विश्वास अंतराल — निचली सीमा | 95% विश्वास अंतराल — ऊपरी सीमा |
|---|---|---|---|
| 90 | 0.0318833 | 0.0294857 | 0.034281 |
| 30 | 0.00405833 | 0.00236295 | 0.00575372 |
| 50 | 0.0133333 | 0.0119491 | 0.0147176 |
| 10 | -0.00521667 | -0.00761431 | -0.00281903 |
| 70 | 0.0226083 | 0.0209129 | 0.0243037 |
7। रिपोर्ट बनाएँ
बायस का आलेख, Linearity — summary, Linearity — per part और Regression predictions रखें। 10–90 mm संदर्भ परास और व्यक्तिगत-माप मॉडल दर्ज करें। मॉडल का निर्णय और दिखाए गए शून्य p-मान की सीमा बनाए रखें।
चुनें: Add to report पूरे हो चुके विश्लेषण से। खोलें: Choose individual items and advanced options —तालिकाएँ और चार्ट चुनने के लिए; फिर चुनें: Add to draft। छिपाए गए आइटम सहेजे गए विश्लेषण में बने रहते हैं।
रिपोर्ट को नाम दें और अध्ययन का उद्देश्य तथा अपनी व्याख्या जोड़ें। चुनें: Save, फिर देखें: Preview, और फिर इस्तेमाल करें: Export → Download HTML। नीचे दिए गए उदाहरण में चुनी गई पूरी सामग्री है, जिसमें एक स्क्रीन से आगे के परिणाम भी शामिल हैं।