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नमूना आकार निर्धारित करें प्रयोग महत्वपूर्ण होने के लिए, यह आवश्यक है कि नमूना उस पर किए जाने वाले सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पर्याप्त रूप से बड़ा है। यह मामला तय करने के लिए, आपको प्रयोगात्मक आबादी के बारे में कुछ आंकड़े जानना चाहिए और एक सांख्यिकीय शक्ति कैलकुलेटर का उपयोग करना होगा।
- जब एक शक्ति विश्लेषण कर रही है यह डेटा में प्रभाव और परिवर्तनशीलता के क्षेत्र (मानक विचलन), महत्व स्तर अनुमान लगाने के लिए (पारंपरिक आवश्यक है <मेटा वर्ग = "मेगावाट-गणित-फ़ॉलबैक छवि इनलाइन" शैली = "पृष्ठभूमि छवि: यूआरएल ( `/ index.php शीर्षक = विशेष: MathShowImage और हैश = 786f58e832e262d2ea35aedbaf472f1b और मोड = 5?`) - पृष्ठभूमि दोहराने: नहीं दोहराएं पृष्ठभूमि आकार: 100% 100% - ऊर्ध्वाधर- align: -0.671ex- margin-left: -0.079ex-height: 2.509ex- चौड़ाई: 8.931ex- "aria-छिपा =" true ">) और शक्ति (गलत नकारात्मक दर जो आप स्वीकार करने के लिए तैयार हैं, आमतौर पर की श्रेणी में <मेटा वर्ग = "मेगावाट-गणित-फ़ॉलबैक छवि इनलाइन" शैली = "पृष्ठभूमि छवि: यूआरएल ( `/ index.php शीर्षक = विशेष: MathShowImage और हैश = ab7ac8a8f33ef71c9ab9200117acf8a6 और मोड = 5?`) - पृष्ठभूमि दोहराने: नहीं दोहराएं पृष्ठभूमि आकार: 100% 100% - ऊर्ध्वाधर- align: -0.338ex-height: 2.343ex- चौड़ाई: 4.292ex- "aria-छिपा =" true ">)।
- छोटे पायलट अध्ययन करने से आपको नमूना आकार गणना में उचित पावर विश्लेषण के लिए आवश्यक जानकारी इकट्ठा करने में मदद मिल सकती है।
- यदि आपके पास एक पायलट अध्ययन के लिए साधन नहीं है, साहित्यिक सामग्री से प्राप्त जानकारी के आधार पर मोटे अनुमान बनाएं।
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सभी आवश्यक समाधान और उपकरण पहचानें प्रयोगों को डिजाइन करते समय, आपको उन सभी समाधानों को जानने की आवश्यकता होती है जिनका आप उपयोग करना चाहते हैं और उन उपकरणों के प्रकार जिन्हें आप तक पहुंच प्राप्त करना चाहिए। कई विश्वविद्यालयों में ऐसे उपकरणों के साथ संरचनाएं हैं जिनका प्रयोग किया जा सकता है यदि आपकी प्रयोगशाला में आवश्यक उपकरण नहीं हैं।
- आपको उपकरण के इस्तेमाल में प्रशिक्षण दिया जाना चाहिए और प्रयोग शुरू करने से पहले अनुभव विकसित करना होगा। एक समयरेखा की योजना बनाते समय इसे ध्यान में रखें
- यदि आपके पास आवश्यक उपकरण तक पहुंच नहीं है, तो आप उन कर्मचारियों के साथ काम कर सकते हैं, जिनके पास उन्हें इस्तेमाल किया जा सकता है।
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सभी प्रायोगिक स्थितियों का निर्धारण करें अच्छी तरह से किए गए प्रयोग के लिए सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि उन परिस्थितियों की एक संभाल योग्य राशि हो जो परीक्षण किया जा सकता है। यदि आप एक दवा अध्ययन कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, आप शायद विभिन्न खुराक के साथ परीक्षण करेंगे, लेकिन बहुत ज्यादा नहीं यह संभव है कि अंतिम प्रयोगों में प्रयुक्त शर्तों को अनुकूलित करने के लिए कुछ मामूली परीक्षण की आवश्यकता होती है।
- पुस्तकों और लेखों के लिए खोज अध्ययन के लिए प्रासंगिक समय, खुराक और उपचार की स्थितियों के निर्धारण में मदद कर सकता है।
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आवश्यक नियंत्रणों को शामिल करें प्रायोगिक डेटा तुलना के लिए उचित नियंत्रण शर्तों के बिना बेकार है। नियंत्रण एक स्थिर स्थिति है जिसे उसके निरंतर रूप में रखा जाता है और प्रयोगात्मक वस्तु में भिन्नता को मापने के लिए प्रयोग किया जाता है।
- एक उपयुक्त प्रयोग में केवल एक चर और कई नियंत्रण हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि परिणामों में देखे गए परिवर्तन विशेष रूप से चर के अध्ययन से आते हैं।
- विभिन्न चर का परीक्षण करने के लिए, कई प्रयोग करना आवश्यक है
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प्रयोगात्मक परिणाम निर्धारित करें अनुसंधान में, आपको पहचानने और परिभाषित करने की आवश्यकता है कि आपके अध्ययन का नतीजा क्या होना चाहिए। इसके अलावा, यह प्रयोग करना आवश्यक है कि प्रयोग में "सफलता" के रूप में क्या माना जाएगा। यदि आप एक जैविक प्रक्रिया का अध्ययन कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, परिणाम का प्रतिनिधित्व किया जा सकता है कि एक विशिष्ट प्रोटीन की मात्रा द्वारा प्रतिनिधित्व किया जा सकता है।
- परिणामों को लगातार मापने योग्य होना चाहिए, या उत्पादित डेटा उपयोगी नहीं होगा
- अध्ययन में उपयोग किए जाने वाले सभी सांख्यिकीय विश्लेषण डेटा संग्रह से पहले स्थापित किए जाने चाहिए।
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प्रायोगिक प्रोटोकॉल का उपयोग करें। प्रयोग की सामान्य रूपरेखा पूरी करने के बाद, एक विस्तृत प्रोटोकॉल लिखें, जिसमें आवश्यक सभी गणनाओं के अलावा, परीक्षण की जाने वाली सभी शर्तों को शामिल किया गया है। यदि आप शुरू होने से पहले सभी योजनाओं को पूरा करते हैं तो प्रयोग करना बहुत आसान होगा।
- अधिक विस्तृत प्रोटोकॉल है, भविष्य में प्रयोग को ट्रैक और पुन: उत्पन्न करने में आसान होगा।