Question
Download Solution PDFसूची - I का सूची - II से मिलान कीजिए।
सूची - I |
सूची - II |
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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 :
Answer (Detailed Solution Below)
Option 2 : A - III, B - I, C - IV, D - II
Detailed Solution
Download Solution PDFसही 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।