सूची - I का सूची - II से मिलान कीजिए।

सूची - I

सूची - II

A.

Q कार्यविधि

I.

हार्टशॉर्न और मे (1929)

B.

‘गेस हू’

II.

ब्रैडली एफ्रॉन

C.

विद्यार्थी का वितरण

III.

स्टीफेंसन (1953)

D.

बूटस्ट्रैप विधि

IV.

विलियम सीली गोसेट

नीचे दिए गए विकल्पों में से सही उत्तर चुनें :

  1. A - II, B - III, C - IV, D - I
  2. A - III, B - I, C - IV, D - II
  3. A - IV, B - III, C - II, D - I
  4. A - III, B - IV, C - I, D - II

Answer (Detailed Solution Below)

Option 2 : A - III, B - I, C - IV, D - II

Detailed Solution

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सही उत्तर है - A - III, B - I, C - IV, D - II

Key Points

  • Q कार्यप्रणाली
    • विलियम स्टीफेंसन द्वारा 1953 में विकसित।
    • इस विधि का उपयोग लोगों की "व्यक्तिनिष्ठता" अर्थात उनके दृष्टिकोण का अध्ययन करने के लिए किया जाता है।
  • 'गेस हू'
    • हार्टशॉर्न और मे (1929) से जुड़ा हुआ है।
    • यह एक समाजमितीय तकनीक है जिसका उपयोग बच्चों के सामाजिक संबंधों और दृष्टिकोणों का अध्ययन करने के लिए किया जाता है।
  • विद्यार्थी का वितरण
    • विलियम सीली गोसेट द्वारा बनाया गया, जिन्होंने छद्म नाम "विद्यार्थी" के तहत प्रकाशित किया।
    • सामान्य रूप से वितरित जनसंख्या के माध्य का अनुमान लगाने के लिए छोटे नमूना आकार के आँकड़ों में उपयोग किया जाता है।
  • बूटस्ट्रैप विधि
    • ब्रैडली एफ्रॉन द्वारा 1979 में प्रस्तुत किया गया।
    • यह एक पुनर्निदर्शन विधि है जिसमें किसी सांख्यिकी के वितरण का अनुमान लगाने के लिए बार-बार डेटासेट से नमूने निकाले जाते हैं।

Additional Information

  • Q कार्यप्रणाली
    • गुणात्मक और मात्रात्मक दोनों शोध तकनीकों को जोड़ती है।
    • प्रतिभागी अपनी सहमति के स्तर के अनुसार कथनों को क्रमबद्ध करते हैं, जो उनके दृष्टिकोण को समझने का आधार प्रदान करता है।
  • 'गेस हू'
    • बच्चों के बीच नेतृत्व, लोकप्रियता और आक्रामकता जैसे सामाजिक लक्षणों को मापने के लिए उपयोग किया जाता है।
    • समूहों के भीतर सहकर्मी संबंधों और सामाजिक संरचनाओं की पहचान करने में मदद करता है।
  • विद्यार्थी का t-वितरण
    • छोटे-नमूने वाले परिकल्पना परीक्षण में महत्वपूर्ण है।
    • t-परीक्षणों का आधार प्रदान करता है, जिनका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि समूहों के बीच महत्वपूर्ण अंतर हैं या नहीं।
  • बूटस्ट्रैप विधि
    • लगभग किसी भी सांख्यिकी के नमूना वितरण का अनुमान लगाने में उपयोगी है।
    • सामान्यता की धारणा पर निर्भर नहीं करता है, जिससे यह विभिन्न प्रकार के डेटा के लिए बहुमुखी हो जाता है।

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