आप क्या देख रहे हैंयहाँ आप अपने अस्थायी मामले की बुनियादी जानकारी देते हैं। यदि कुछ पता न हो, तो उसे गढ़ने के बजाय खाली छोड़ दें।
यह क्यों मायने रखता है?Yolia को यह अलग करना होता है कि आप क्या निश्चित रूप से जानते हैं और क्या अभी बाकी है, ताकि आपके मामले की गलत व्याख्या न हो।
इसके बारे में कैसे सोचेंएक बार में एक स्क्रीन पूरी करें और हर फ़ील्ड की सहायता पढ़ें; यदि कोई अनजाना शब्द दिखे तो रेखांकित शब्दों को छुएँ।
बहुत सरल उदाहरणयदि आपको अपने सब्सट्रेट का वास्तविक pH नहीं पता, तो केवल फ़ील्ड भरने के लिए "7" न डालें — उसे खाली छोड़ दें और Yolia उसे मापे गए डेटा की जगह अनुपस्थित डेटा मानेगा।
आप क्या देख रहे हैंफ़ॉर्म पहचान, चरण, लक्ष्य, परिवेश और माप को स्वतंत्र खंडों में अलग करता है.
यह क्यों मायने रखता है?हर खंड अस्पष्टता कम करता है, उससे पहले कि Yolia पूरे मामले की व्याख्या करे।
इसके बारे में कैसे सोचेंक्रम से आगे बढ़ें: पहले अनिवार्य डेटा, फिर वैकल्पिक माप, और अंत में भेजने से पहले पूरा संदर्भ पुष्ट करें।
बहुत सरल उदाहरणअनुपस्थित माप केवल परिणाम के विश्वास को घटाता है; गढ़ा हुआ माप Yolia को सीधे गलत निष्कर्ष पर पहुँचा सकता है।
आप क्या देख रहे हैंप्रविष्टि फ़ॉर्म हर डेटा का स्रोत सुरक्षित रखता है और घोषित, मापे गए और अनुपस्थित डेटा में फ़र्क करता है.
यह क्यों मायने रखता है?इनपुट की गुणवत्ता सीधे बाद के पूरे विश्लेषण की अनुमान-गुणवत्ता को सीमित करती है — इसमें कुछ भी दिखावटी नहीं है।
इसके बारे में कैसे सोचेंकिसी भी मान को प्रमाण मानने से पहले, उसकी वैधता, पूर्णता, संगति और मामले पर प्रयोज्यता का मूल्यांकन करें।
बहुत सरल उदाहरणविधि, इकाई या आधार (मैट्रिक्स) बताए बिना विद्युत चालकता (EC) का मान सही ढंग से अनुरेखित EC के बराबर नहीं है, भले ही संख्या उचित लगे।