विज्ञान मेला जीतने का अर्थ है प्रतियोगिता से बाहर खड़े होना।
हमें गलत मत समझो, एक भयानक बेकिंग सोडा ज्वालामुखी बनाने से कुछ लोगों का ध्यान आकर्षित हो सकता है। लेकिन अगर आप शीर्ष पुरस्कार लेना चाहते हैं, चाहे आप अपने स्कूल में हों या Google विज्ञान मेले के लिए, आपको उससे कुछ अधिक मजबूत करने की आवश्यकता है।
एक समझदार और अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया प्रयोग होने के साथ-साथ, जब आप एक ठोस निष्कर्ष निकालने की कोशिश कर रहे हों, तो सबसे महत्वपूर्ण चीजों में से एक आपके परिणामों का सटीक विश्लेषण करना है। हालाँकि आप इसे सुनना नहीं चाहेंगे - यह ज्यादातर लोगों का नहीं है पसंदीदा विज्ञान करने का हिस्सा - इसका मतलब यह देखने के लिए कुछ बुनियादी आंकड़े करना है कि क्या कोई अंतर है जो आप देखते हैं सांख्यिकीय महत्वपूर्ण या शायद सिर्फ संयोग के कारण।
चिंता न करें, हालांकि, सांख्यिकीय परीक्षण करना वास्तव में कठिन नहीं है, लेकिन यह आपकी परियोजना को वास्तव में न्यायाधीशों के सामने खड़ा करने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है।
सांख्यिकी का उपयोग क्यों करें
यदि आप कोई चर चुनते हैं - उदाहरण के लिए, ऊंचाई, वर्तनी परीक्षण स्कोर या सफलतापूर्वक अंकुरित बीजों की संख्या - अकेले संयोग से हमेशा कुछ भिन्नता होगी। आम तौर पर कुछ केंद्रीय मूल्य के आसपास परिणामों का वितरण होता है। यह वास्तव में थोड़ा मुश्किल बनाता है
सांख्यिकीय परीक्षण जैसे तो-टेस्ट और पियर्सन का सहसंबंध गुणांक आपको यादृच्छिक संयोग के प्रभावों को संयोग से अपेक्षित प्रभावों से परे वास्तविक प्रभावों से अलग करने के लिए उपकरण देता है। उदाहरण के लिए, यदि आप जानना चाहते हैं कि क्या लड़के लड़कियों से लम्बे हैं, तो आप केवल औसत की तुलना नहीं करेंगे (उस पर एक पल में अधिक), आपको यह देखना होगा कि अंतर कैसे हैं अंदर एक समूह मतभेदों की तुलना करता है के बीच समूह।
बुनियादी सांख्यिकीय उपाय
अपनी विज्ञान परियोजना के लिए सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग करने के लिए, आपको पहले कुछ बुनियादी बातों को जानना होगा। पहला बहुत सरल है: एक "माध्य" की अवधारणा, जिसके बारे में ज्यादातर लोग "औसत" कहने पर बात कर रहे हैं। यह केवल मानों की संख्या से विभाजित मानों के एक समूह का योग है। तो अगर आपके पास पांच टेस्ट स्कोर हैं: 20, 13, 18, 22 और 16, इसका मतलब है:
\शुरू {गठबंधन} \पाठ{माध्य} &= μ = \frac{20 + 13 + 18 + 22 + 16}{5} \\ &= 17.8 \end{संरेखित}
अन्य महत्वपूर्ण अवधारणा है मानक विचलन. यह माध्य के आसपास मूल्यों के प्रसार का एक उपाय है, और इसका उपयोग कई सांख्यिकीय परीक्षणों के भाग के रूप में किया जाता है। मानक विचलन का सूत्र है:
σ = \sqrt{\frac{1}{N} \sum (x_i - μ)^2}
यह डरावना लग सकता है, लेकिन इसकी गणना करना बहुत आसान है: माध्य ज्ञात करके प्रारंभ करें μ, और फिर प्रत्येक व्यक्तिगत परिणाम से इस मान को घटाएं (द एक्समैं समीकरण में), उत्तर को चुकता करने से पहले। अब इन सभी व्यक्तिगत मूल्यों को जोड़ दें, परिणामों की संख्या से विभाजित करें (नहीं), और अंत में उत्तर का वर्गमूल लें।
अंतर के लिए परीक्षण: टी-टेस्ट
यदि आप दो समूहों के बीच एक निश्चित चर में अंतर के लिए परीक्षण करना चाहते हैं - उदाहरण के लिए, लड़कों की औसत ऊंचाई बनाम। लड़कियों या उन छात्रों के टेस्ट स्कोर जिन्होंने एक रिकैप कोर्स किया है बनाम। जिनके पास नहीं है - तो-टेस्ट सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले सांख्यिकीय परीक्षणों में से एक है। यह मानता है कि आपका डेटा सामान्य रूप से वितरित किया जाता है (घंटी वक्र की तरह - यह शायद होगा, इसलिए आपको इसके बारे में बहुत अधिक चिंता करने की आवश्यकता नहीं है), कि प्रत्येक समूह के मानक विचलन ("विचरण") के वर्ग समान हैं और प्रेक्षण प्रत्येक समूह से स्वतंत्र हैं अन्य।
प्रदर्शन करने के लिए तो-टेस्ट, आप सूत्र का उपयोग करते हैं:
टी = \frac{μ_1 - μ_2}{\sqrt{\frac{s_p^2}{n_1}+\frac{s_p^2}{n_2}}}
अब, आपको केवल यह जानने की जरूरत है कि प्रत्येक प्रतीक का क्या अर्थ है। सबसे पहले, μ प्रतीक नमूने के साधन हैं, नहीं मान प्रत्येक समूह में परिणामों की संख्या हैं, और रोंपी मूल्यों में नमूनों के मानक विचलन शामिल हैं। यह थोड़ा अधिक जटिल है और इसका एक अलग सूत्र है:
s_p^2 = \frac{(n_1 - 1)σ_1^2 + (n_2 - 1)σ_2^2}{n_1+n_2 - 2}
आमतौर पर इसकी गणना टुकड़ों में करना आसान होता है, जिसकी शुरुआत से होती है रोंपी2 मान, और फिर मान को समीकरण में डाल दें तो. अंतिम चरण आपको मिलने वाले परिणाम की तलाश कर रहा है तो उपयुक्त महत्व स्तर के लिए एक तालिका में (संसाधन देखें), जो आमतौर पर 0.95 है (यदि आप एक के लिए परीक्षण कर रहे हैं) दोनों दिशाओं में अंतर, यानी उच्च और निम्न, तो या तो "दो तरफा" परीक्षण के लिए एक तालिका का उपयोग करें या 0.975 का उपयोग करें मूल्य)। आपको अपनी स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या (आपका कुल नमूना आकार माइनस 2) के लिए पंक्ति की जांच करने की आवश्यकता है, और यदि आपका तो मान (किसी भी ऋण चिह्न को अनदेखा करना) तालिका में मान से अधिक है, तो आपने एक महत्वपूर्ण अंतर पाया है।
बेशक, यह वास्तव में सिर्फ शुरुआत है: जब आपको परिणाम मिल गया तो आप उसके साथ क्या करते हैं? इस लेख का अगला भाग आपके परिणामों की व्याख्या करने के बारे में गहराई से जाएगा।