आप क्या देख रहे हैं?यहां आप अपने स्वयं के अस्थायी मामले का मूल डेटा देते हैं। यदि आप कुछ नहीं जानते हैं, तो उसे बनाने के बजाय खाली छोड़ दें।
यह क्यों मायने रखता है?योलिया को यह सुनिश्चित करने की ज़रूरत है कि आप जो जानते हैं और जो अभी भी गायब है, उसमें अंतर करें, ताकि आपके मामले की गलत व्याख्या न हो।
इसके बारे में कैसे सोचा जाएएक समय में एक स्क्रीन पूरी करें और प्रत्येक फ़ील्ड के लिए सहायता पढ़ें; यदि कोई ऐसा शब्द दिखाई देता है जिसे आप नहीं जानते तो रेखांकित शब्दों पर टैप करें।
बहुत ही सरल उदाहरणयदि आप अपने सब्सट्रेट के वास्तविक पीएच को नहीं जानते हैं, तो केवल फ़ील्ड भरने के लिए "7" दर्ज न करें - इसे खाली छोड़ दें और योलिया इसे एक लापता डेटा बिंदु के रूप में मानेगा, मापा बिंदु के रूप में नहीं।
आप क्या देख रहे हैं?प्रपत्र पहचान, चरण, उद्देश्य, वातावरण और माप को स्वतंत्र ब्लॉकों में अलग करता है।
यह क्यों मायने रखता है?योलिया द्वारा पूरे मामले की व्याख्या करने से पहले प्रत्येक ब्लॉक अस्पष्टता को कम करता है।
इसके बारे में कैसे सोचा जाएक्रम में आगे बढ़ें: पहले आवश्यक डेटा, फिर वैकल्पिक माप, और अंत में भेजने से पहले पूर्ण संदर्भ की पुष्टि करें।
बहुत ही सरल उदाहरणएक गुम माप केवल परिणाम के आत्मविश्वास को कम करता है; एक मनगढ़ंत माप योलिया को सीधे गलत निष्कर्ष पर ले जा सकता है।
आप क्या देख रहे हैं?इनटेक प्रत्येक डेटा की उत्पत्ति को सुरक्षित रखता है और घोषित, मापा और अनुपस्थित डेटा के बीच अंतर करता है।
यह क्यों मायने रखता है?इनपुट की गुणवत्ता सीधे तौर पर बाद के सभी विश्लेषणों की अनुमानित गुणवत्ता को सीमित करती है - इनमें से कोई भी कॉस्मेटिक नहीं है।
इसके बारे में कैसे सोचा जाएकिसी भी मूल्य को साक्ष्य के रूप में मानने से पहले, मामले में उसकी वैधता, पूर्णता, स्थिरता और प्रयोज्यता का मूल्यांकन करें।
बहुत ही सरल उदाहरणएक निर्दिष्ट विधि, इकाई या मैट्रिक्स के बिना एक विद्युत चालकता (ईसी) सही ढंग से तैयार किए गए ईसी के बराबर नहीं है, भले ही संख्या उचित लगती हो।