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: पहले स्कैन पर लेबल का पढ़ा जाना
मानक प्रिंटर सेटिंग पर 300 अलग-अलग कार्टन: पहले स्कैन पर 282 लेबल पढ़े गए।
संदर्भ गिनतियाँ डाउनलोड करें (CSV)यह Help में इस्तेमाल किया गया वही उदाहरण है। CSV में Inputs पर स्वयं दर्ज करने के लिए संदर्भ गिनतियाँ हैं; उसे आयात करने से कैलकुलेटर सेट नहीं होता है। गिनतियाँ पहले से भरने के लिए Help में Open example in a practice copy इस्तेमाल करें।
1. कार्यक्षेत्र बनाएँ
साइडबार में Basic Statistics खोलें और Proportions चुनें। विश्लेषण बनाएँ, उसे नाम दें, New blank worksheet चुनें और फिर Create analysis चुनें।
2. गिनतियाँ दर्ज करें
Inputs में Test type के लिए One proportion चुनें। Number of events (x) में 282 और Number of trials (n) में 300 दर्ज करें। Hypothesized proportion (p₀) में 0.95 दर्ज करें। यहाँ घटना का मतलब पहले स्कैन पर पढ़ा जा सकना है, अपठनीय लेबल नहीं। पूर्ण गिनतियाँ दर्ज करें; वर्कशीट का कोई कॉलम नहीं जोड़ा जाता है।
3. परीक्षण सेट करें
Significance level (α) में 0.05 दर्ज करें। परीक्षण द्विपक्षीय है। यह विश्लेषण पढ़े जाने के अनुपात को 95% के सापेक्ष जाँचता है।
4. विश्लेषण चलाएँ
Run analysis चुनें, फिर Results खोलें।
5। परिणामों की व्याख्या करें
गिनी गई घटना परिभाषित करें
घटना पहले स्कैन पर लेबल का पढ़ा जाना है। प्रेक्षण अलग-अलग जाँचे गए कार्टन गिनते हैं। यह तुलना केवल मानक सेटिंग का नमूना इस्तेमाल करती है: 300 कार्टन।
अनुपात पढ़ें
300 में से 282 लेबल पढ़े गए: 94%। नमूना 95% के मानदंड से एक प्रतिशत अंक कम है। केवल यह देखा गया अंतर समष्टि की तुलना का निष्कर्ष तय नहीं करता है।
परीक्षण पढ़ें
द्विपक्षीय p-मान 0.4268 है। यह अध्ययन 5% स्तर पर 95% से अंतर स्थापित नहीं करता है। यह भी प्रमाणित नहीं करता कि 95% की आवश्यकता पूरी हुई है।
परिणाम कैसे इस्तेमाल करें, यह तय करें
पढ़े जाने की अनुमानित दर की तुलना परिचालन आवश्यकता और अपठनीय लेबलों की लागत से करें। किसी बदलाव को प्रिंटर सेटिंग का परिणाम बताने से पहले नमूना लेने और स्कैन की परिस्थितियाँ जाँचें।
और जानकारी: परिणाम का हर खंड पढ़ें
परिणामों की पूरी तालिकाओं में Help की तरह छह सार्थक अंक हैं।
एक अनुपात का z-परीक्षण
z सांख्यिक अनुपातों की तुलना को मानकीकृत करता है; p-मान सामान्य सन्निकटन से बताई गई शून्य परिकल्पना का परीक्षण करता है। अल्फ़ा 0.05 है और वैकल्पिक परिकल्पना द्विपक्षीय है। नमूना अनुपात दर्ज गिनतियों से निकले अंश हैं। शून्य परिकल्पना का अनुपात 0.95 का मानदंड है; देखा गया अनुपात कम होने के कारण z सांख्यिक ऋणात्मक है।
| सांख्यिक | मान |
|---|---|
| z सांख्यिक | -0.794719 |
| p-मान | 0.426777 |
| α | 0.05 |
| वैकल्पिक परिकल्पना | द्विपक्षीय |
| शून्य परिकल्पना का अनुपात (p₀) | 0.95 |
| नमूना 1 का अनुपात | 0.94 |
- 0.95 से सार्थक अंतर नहीं (p=0.427)
गिनतियों का सारांश
सफलताएँ पहले स्कैन पर पढ़े गए लेबल गिनती हैं; प्रेक्षण उस नमूने के सभी जाँचे गए कार्टन गिनते हैं। ये पूर्ण गिनतियाँ हैं, प्रतिशत नहीं। नमूने अलग-अलग कार्टन इस्तेमाल करते हैं; इसमें युग्मन या वर्कशीट कॉलम जोड़ना शामिल नहीं है।
| नमूना | सफलताएँ | प्रेक्षण |
|---|---|---|
| नमूना | 282 | 300 |
6। रिपोर्ट बनाएँ
पूरा One-proportion z-test और Summary counts, घटना की परिभाषा तथा नमूनों की पहचान रखें। बताएँ कि असार्थक अंतर किसी मानदंड को प्रमाणित नहीं करता है।
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।