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एक पूर्वनिश्चितता का परीक्षण कैसे करें

एक परिकल्पना का परीक्षण वैज्ञानिक पद्धति का एक महत्वपूर्ण अंग है। यह आपको किसी धारणा की वैधता का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है सामान्य तौर पर, आप पाए गए सबूतों के आधार पर एक परिकल्पना तैयार करेंगे और फिर प्रयोगों के माध्यम से इसका परीक्षण करेंगे। इस तरह, आप यह परिभाषित करने में सक्षम होंगे कि प्रारंभिक धारणा सही थी क्योंकि यह अधिक डेटा तैयार और विश्लेषण करती है अगर प्रारंभिक परिकल्पना में कोई दोष है, तो उस जानकारी के आधार पर इसे पुनः करने का प्रयास करें, जो आप डेटा से निकालने में सक्षम थे।

चरणों

विधि 1
एक प्रश्न और खोज को तैयार करना

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एक प्रश्न के साथ शुरू करें यह आपकी परिकल्पना नहीं होगी, लेकिन यह परीक्षणों और टिप्पणियों के लिए शुरुआती बिंदु निर्धारित करेगा, जो एक अच्छी तरह से स्थापित की गई अवधारणा के निर्माण की अनुमति देगा। प्रश्न का कुछ और होना चाहिए जिसे अध्ययन और मनाया जा सकता है। सोचने की कोशिश करें कि आप विज्ञान मेले के लिए तैयार हो रहे हैं।
  • प्रश्न हो सकता है, उदाहरण के लिए, "कौन सी ब्रांड का दाग हटानेवाला सबसे कुशल है?"
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    अपने प्रश्न का उत्तर देने के लिए एक प्रयोग विकसित करें। एक परिकल्पना का परीक्षण करने का सबसे आम तरीका इसके लिए एक परीक्षण तैयार करना है। एक अच्छा प्रयोग टेस्ट ऑब्जेक्ट्स का उपयोग करता है और ऐसी स्थिति बनाता है जहां यह संभव है कि यह देखने के लिए कि क्या बड़ी संख्या में डेटा (टेस्ट के परिणाम) का मूल्यांकन करने के बाद परिकल्पना सही साबित होती है।
    • दाग पदच्युत के मामले में, आप धागे के चार प्रकार (कपास, लिनन, ऊन और पॉलिएस्टर, उदाहरण के लिए) इस्तेमाल कर सकते हैं और उन्हें (शराब, घास, मिट्टी और धूल और तेल) दाग के चार प्रकार के साथ स्मियर और उसके बाद का उपयोग दाग पदच्युत (Omo, Tixan ype, ग़ायब हो जाता है और Minuano, उदाहरण के लिए) और परीक्षण है जो एक दाग बेहतर निकाल देता है के चार सबसे अच्छी बिक्री ब्रांडों।
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    प्रश्न का उत्तर देने के लिए डेटा एकत्र करना प्रारंभ करें यह वह समय था जब आपको प्रयोग शुरू करना चाहिए। किसी भी परिकल्पना विश्लेषण या वैज्ञानिक परीक्षण में, अधिक डेटा अधिक सटीक परिणाम देगा।
    • दाग हटानेवाला प्रयोग के मामले में, आपको प्रत्येक ब्रांड से एक बोतल खरीदने और अधिक प्रकार के दाग वाले गंदा अधिक कपड़े खरीदने की आवश्यकता होगी।
    • तो आपको गंदे कपड़ों पर हर दाग हटाने का परीक्षण करना चाहिए (यदि आप अपने माता-पिता के साथ रहते हैं, तो उस दिन के दौरान लंबे समय से कपड़े धोने का उपयोग करें)।
  • विधि 2
    बिल्डिंग और एक परिकल्पना को चुनौती देना

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    एक अनुमान बनाएँ जो समझ में आता है। प्रयोग की देखरेख करते समय आपको क्या लगता है कि एक परिकल्पना बनाई जा सकती है। कोई प्रारंभिक अवधारणा 100% सटीक नहीं होगा, लेकिन आप इसे सुधारने में सक्षम होंगे क्योंकि आप परीक्षण पास करते हैं। कई प्रयोग करने के बाद ही एक अच्छी अवधारणा प्राप्त की जा सकती है।
    • आप कपड़े की एक बड़ी मात्रा का परीक्षण करने के लिए पता कर सकते हैं कि दाग हटानेवाला विभिन्न प्रकार के सनी के दाग को हटाने के लिए सबसे अच्छा काम करता है, उदाहरण के लिए, और प्रारंभिक परिकल्पना तैयार करने के लिए परिणाम का उपयोग करें
    • एक अच्छा अनुमान की तरह कुछ होगा: "ऊतकों सामान्य रोजमर्रा की वस्तुओं की वजह से दाग के साथ गंदा कर रहे हैं, Omo दाग पदच्युत सबसे प्रभावी हो जाएगा।"
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    अधिक परीक्षण कर रहें एक परिकल्पना तैयार करने के बाद, आपको इसे सुधारने के लिए परीक्षण जारी रखना चाहिए। शायद आप पूरी तरह से गलत प्रारंभिक अवधारणा तैयार नहीं करेंगे, लेकिन निश्चित तौर पर इसे परीक्षणों की एक बड़ी संख्या के बाद प्राप्त आंकड़ों को ध्यान में नहीं रखना चाहिए था।
    • हमारे उदाहरण में, के रूप में आप केवल कपड़े (सनी) का एक प्रकार का परीक्षण किया है, तो आप परीक्षण धागे के अन्य तीन प्रकार (कपास, ऊन और पॉलिएस्टर) जो उत्पाद और अधिक कुशल है परिभाषित करने के साथ दोहरानी होगी।
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    एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करें हमारे उदाहरण में, सभी कपड़े संयोजन, दाग प्रकार और दाग रिमावर्स का परीक्षण करने के बाद, आपके मूल्यांकन के लिए 64 अलग-अलग परिणाम होंगे। सभी उत्पादित आंकड़ों का विश्लेषण करें, मूल्यांकन कैसे किया जाता है कि प्रत्येक दाग हटानेवाला ने चार प्रकार के कपड़े से प्रत्येक प्रकार के दाग को हटा दिया। ऐसा करने के बाद, आप डेटा के आधार पर निष्कर्ष निकाल सकते हैं।
    • हो सकता है कि आप केवल आपकी डेटा पर विचार कर सकें, लेकिन यह एक वैज्ञानिक या नैतिक दृष्टिकोण नहीं है।
    • आपको सभी डेटा को स्वीकार करना और पैटर्न की तलाश करना चाहिए, भले ही वे आपकी परिकल्पना को झूठा साबित करते हों।
  • विधि 3
    परिकल्पना की समीक्षा

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    डेटा के बीच पैटर्न खोजने के लिए प्रेरक तर्क का उपयोग करें इस प्रकार की तर्क (जिसे "नीचे-अप" भी कहा जाता है) आपको मनाया गया डेटा में पैटर्न और समानताएं ढूंढने की अनुमति देता है। डेटा को आप परिकल्पना तैयार करने में सहायता करते हैं और इच्छित परिणाम प्राप्त करने के लिए जानबूझकर उन्हें गलत तरीके से बताने से बचें।
    • उदाहरण के लिए, आप को ढूँढने कि Omo दाग पदच्युत सबसे अच्छा हो सकता है लेकिन पता है कि यह, रेड वाइन दाग और मिट्टी हटाने के परिणाम को स्वीकार करने और संशोधित परिकल्पना को सबसे बुरा समय है होगा प्रयोग शुरू करता है, तो।
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    परिकल्पना को संशोधित करना यदि डेटा आपको जो सोचा था कि वह क्या समर्थन नहीं करता है, तो नई जानकारी के आधार पर एक नई धारणा बनाएं। यह वैज्ञानिक पद्धति का एक बहुत ही महत्वपूर्ण हिस्सा है: सब जो एक परिकल्पना परीक्षण कर रहे हैं चाहिए, आगमनात्मक तर्क के माध्यम से, डेटा की एक बड़ी संख्या के अवलोकन से उत्पन्न नई जानकारी के आधार पर इसकी समीक्षा करने में सक्षम।
    • इस मामले में, यदि ओमो कुछ खास प्रकार के स्पॉट को निकालते समय कम से कम कुशल बनता है, तो प्रारंभिक अवधारणा गलत होगा।
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    एक संशोधित परिकल्पना तैयार करें परीक्षण, समीक्षा और अधिक परीक्षण के बाद, आप अनुमान के बारे में एक निष्कर्ष निकाल सकते हैं। यदि प्रारंभिक अवधारणा को कुछ संशोधन (या बस गलत) की आवश्यकता है, तो अब इसे ठीक करने का समय होगा। प्रयोगों से सभी आंकड़ों को देखकर और विश्लेषण करने के बाद एक अच्छी अंतिम अवधारणा को शामिल करना चाहिए।
    • एक अंतिम अवधारणा कुछ ऐसा होगा: "सबसे अधिक इस्तेमाल होने वाले ऊतकों से सामान्य दोषों को हटाने के लिए गायब हो जाने वाला सबसे प्रभावी दाग ​​हटानेवाला है।"
  • युक्तियाँ

    • डिग्क्वेसिव (या "टॉप-डाउन") सोच वैज्ञानिक अनुमानों का परीक्षण करने में आपकी मदद नहीं करेगी परिकल्पना की गई परीक्षणों और डेटा प्राप्त करने के आधार पर होना चाहिए।
    • परिकल्पना की जांच के प्रकार के आधार पर, आपको एक नियंत्रण समूह की आवश्यकता हो सकती है। एक दवा की प्रभावशीलता का परीक्षण करने के लिए, उदाहरण के लिए, आपको एक समूह की आवश्यकता होगी जो एक प्लेसबो लेते हैं।

    सूत्रों और कोटेशन

    और देखें ... (7)
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