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: कनेक्टर लगाने के बल
80 अलग-अलग कनेक्टर; हर एक पर लगाने के बल का एक धनात्मक माप।
उदाहरण डेटा डाउनलोड करें (CSV)यही उदाहरण Help में इस्तेमाल किया गया है। चरणों का पालन करने के लिए CSV आयात करें, या इनपुट पहले से भरने के लिए Help में Open example in a practice copy इस्तेमाल करें।
1. कार्यक्षेत्र बनाएँ
साइडबार में Basic Statistics खोलें और Normality चुनें। विश्लेषण बनाएँ, उसे नाम दें, New blank worksheet चुनें और फिर Create analysis चुनें।
2. उदाहरण डेटा आयात करें
ऊपर दिया CSV डाउनलोड करके वर्कशीट में आयात करें। विभाजक के लिए Comma, दशमलव चिह्न के लिए Dot और First row contains column names चुनें।
3. इनपुट कॉलम जोड़ें
Inputs में insertion_force_n को Variable से जोड़ें।
4. परीक्षण और आलेख सेट करें
Normality tests में Anderson–Darling चुनें और Shapiro–Wilk तथा Kolmogorov–Smirnov को अचयनित रहने दें। Significance level (α) में 0.05 दर्ज करें।
Transformation options खोलें और Transformation के लिए None चुनें। Plot options खोलें। Normal probability plot और Show confidence bounds चुनें, फिर Confidence level (%) में 95 दर्ज करें।
5. विश्लेषण चलाएँ
Run analysis चुनें, फिर Results खोलें।
6। परिणामों की व्याख्या करें
मॉडल का प्रश्न पहचानें
नमूने में 80 अलग-अलग कनेक्टर हैं, हर एक के लिए बल का एक माप है और कोई मान अनुपस्थित नहीं है। औसत लगभग 37.11 N और SD 7.48 N है। प्रश्न बल के वितरण का है, यह नहीं कि बल आवश्यकता पूरी करते हैं या नहीं।
प्रायिकता आलेख पढ़ें
आलेख में नमूने का मध्य भाग फ़िट की गई रेखा का काफ़ी निकटता से अनुसरण करता है। लगभग 26 N के कम बलों का समूह उसके नीचे पड़ता है, इसलिए नमूना लेने के अभिलेखों के साथ उस पूँछ की जाँच करें। हर बिंदु क्रम में रखा गया एक बल है; 95% सीमाएँ आलेख की अनिश्चितता बताती हैं, स्वीकार्य बल सीमाएँ नहीं। इस प्रतिरूप को परीक्षण के साथ पढ़ें, जो सामान्यता सिद्ध नहीं करता है।
सामान्य वितरण मॉडल के प्रतिशत स्थानों के सापेक्ष N में लगाने का बल; केंद्र के साथ कम बलों वाली पूँछ की भी जाँच करें। पूरे आकार का चार्ट देखें (नए टैब में खुलेगा) परीक्षण पढ़ें
Anderson–Darling 0.4914 है और p = 0.2132 है। 5% स्तर पर नमूना सामान्य वितरण मॉडल को अस्वीकार नहीं करता है। यह सामान्यता का प्रमाण या पूँछों में दुर्लभ बलों की गारंटी नहीं है।
अगला विश्लेषण चुनें
आलेख, नमूना लेने की विधि और प्रक्रिया का संदर्भ साथ पढ़ें। सामान्य वितरण मॉडल आगे के अनुमान के लिए उपयोगी हो सकता है यदि उसकी मान्यताएँ उस कार्य के अनुकूल हों; दुर्लभ परिणाम महत्वपूर्ण होने पर पूँछ के व्यवहार की सावधानी से जाँच करें।
और जानकारी: परिणाम का हर खंड पढ़ें
परिणामों की पूरी तालिकाओं में Help की तरह छह सार्थक अंक हैं।
सामान्यता के परीक्षण
परीक्षण Anderson–Darling की पहचान करता है। सांख्यिक फ़िट किए गए सामान्य वितरण से विचलन मापता है; p-मान परीक्षण मॉडल के अंतर्गत उस विचलन का आकलन करता है। α, 0.05 की सीमा है। निर्णय अस्वीकार न करें है; इसका मतलब मॉडल का सिद्ध हो जाना नहीं है।
| परीक्षण | सांख्यिक | p-मान | α | निर्णय |
|---|---|---|---|---|
| Anderson–Darling | 0.491438 | 0.213223 | 0.05 | अस्वीकार न करें |
नमूने के सांख्यिक
गैर-रिक्त प्रेक्षण और रिक्त प्रेक्षण डेटा के समावेश का विवरण देते हैं। औसत, माध्यिका, न्यूनतम और अधिकतम N में बल का वर्णन करते हैं; मानक विचलन N में फैलाव बताता है। ये नमूना सांख्यिक हैं, इंजीनियरिंग सहनांतर नहीं।
| सांख्यिक | मान |
|---|---|
| गैर-रिक्त प्रेक्षण | 80 |
| रिक्त प्रेक्षण | 0 |
| औसत | 37.1137 |
| मानक विचलन | 7.47904 |
| न्यूनतम | 22.98 |
| माध्यिका | 36.24 |
| अधिकतम | 55.94 |
7। रिपोर्ट बनाएँ
Normality tests, Sample statistics और विश्वास सीमाओं सहित सामान्य प्रायिकता आलेख रखें। बल की इकाई, रूपांतरण न करने की सेटिंग और सामान्यता को अस्वीकार न करने तथा उसे सिद्ध करने के बीच का अंतर शामिल करें।
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।