_Swayam_.में आपका स्वागत है। इस कोर्स का नाम _बायोस्टैटिस्टिक्स एंड मैथमेटिकल बायोलॉजी_ है। इस वेब
कोर्स को चुनने के लिए धन्यवाद, और मैं इस कोर्स में आप सभी का स्वागत करता हूं। मुझे उम्मीद है कि इस
कोर्स में भाग ले कर, आपका समय बहुत अच्छा गुजरेगा।
सबसे पहले, मैं आपको बताता हूं कि आपको इस कोर्स को क्यों सीखना चाहिए। इस कोर्स से
लाभ मिलने वाले हैं, अथवा आप _बायोस्टैटिस्टिक्स एंड मैथमैटिकल बायोलॉजी_ का अध्ययन
क्यों करना चाहते हैं? इसके तीन मुख्य लाभ हैं, जो आप _बायोस्टैटिस्टिक्स एं
एंड मैथमेटिकल बायोलॉजी_ को सीखकर प्राप्त कर सकते हैं, यदि आप _बायोलॉजी_ के छात्र हैं।
सबसे पहले, आप अपने खुद के डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, जो आपके डेटा से बहुत ही महत्वपूर्ण और सार्थक
निष्कर्ष निकालने में सहायक होगा। दूसरा यह है कि इस कोर्स में _बायोस्टैटिस्टिक्स_ को सीखने से
आपको प्राथमिक शोधपरक लेखों को पढ़ने और समझने में मदद मिलेगी, जो आपके विषय
और क्षेत्र से संबंधित हैं।
उदाहरण के लिए, यदि आप किसी प्रकार का वैज्ञानिक लेख पढ़ रहे हैं, जिसे
वैज्ञानिक साहित्य कहा जाता है,या प्राथमिक शोधपरक लेख अथवा विद्वत्तापूर्ण साहित्य
या ऐसे कई नामों से पुकारा जाता है। ये मूल _रिसर्च आर्टिकल_ हैं। इसलिए, यदि आप इस तरह के
मूल _रिसर्च आर्टिकल_ पढ़ते हैं, तो उस _रिसर्च आर्टिकल_ को समझना बहुत मुश्किल है,
यदि आपको समझ में नहीं आता है कि _स्टैटिस्टिकल ऑपरेशन_ के माध्यम से _बायोस्टैटिस्टिक्स_ को कैसे किया जाए।
यह कोर्स आपको प्राथमिक शोधपरक लेखों को समझने और समझाने में मदद करेगा।
तीसरा महत्वपूर्ण बिंदु यह है कि यह आपके जीवन के जानकारी युक्त निर्णय करने में सहायता करेगा। उदाहरण के लिए,
_annuity_ या बीमा पॉलिसी खरीदना, या एक जानकार ग्राहक बनना,
किसी जानकार तरीके से चीजों को खरीदना, निवेश के जोखिम को जानना,
लॉटरी या जुए से गणितीय अपेक्षा को समझना और भी इसी तरह। इसलिए, यह कोर्स केवल जीव-विज्ञानी
की मदद नहीं करेगा, यह आप सबकी मदद करेगा। यह रोजमर्रा के अधिकांश सामान्य
व्यवहार में मदद करेगा।
_स्टैटिस्टिक्स_ के जनक रोनाल्ड एलेमर फिशर का एक बहुत प्रसिद्ध कथन है कि
"प्रयोग किए जाने के बाद सांख्यिकीविद् को बुलाना, उनसे
पोस्टमॉर्टम सर्जरी या परीक्षा करने के लिए कहने के अलावा और कुछ नहीं है। वह
आपको यह बताने में सक्षम होगा कि किस विशेष प्रयोग से उसकी मृत्यु हुई है।"
इसलिए, अधिकांश _बायोलॉजी_ के छात्रों और जांचकर्ताओं के लिए एक सामान्य रणनीति यह होती है कि
डेटा लेने के बाद, डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक सांख्यिकीविद् के साथ सहयोग किया जाए।
यह सही तरीका नहीं है। इसलिए, इस विशेष कोर्स को शुरू करने की मेरी प्रेरणा यह जानना है कि
एक प्रयोग को कैसे डिज़ाइन किया जाए। छात्रों को सक्षम करने के लिए, यह जानने के लिए कि किसी प्रयोग को
उत्तमता से कैसे डिज़ाइन किया जाए, और डेटा का विश्लेषण कैसे किया जाए,
ताकि परिदृश्य में _स्टैटिस्टिक्स_ बहुत पहले आए, वैज्ञानिक प्रयोग के _डिजाइनिंग_ के दौरान भी।
इस कोर्स की अवधि पंद्रह सप्ताह है। यह तीन क्रेडिट का कोर्स है। पंद्रह हफ्तों की
इस अवधि में, प्रत्येक सप्ताह में हम दो मॉड्यूल कवर करेंगे।
इस विशेष कोर्स की संरचना ऐसी है। इस कोर्स का स्तर स्नातकोत्तर है।
_Graduate students_ की यह बहुत मदद करेगा।
पूरे भारत में _U G C_ मान्यता प्राप्त विश्वविद्यालयों में क्रेडिट हस्तांतरण संभव है।
आप इस क्रेडिट को अपने मौजूदा चल रहे स्नातकोत्तर कार्यक्रम के हिस्से के रूप में ले सकते हैं,
और आप क्रेडिट को इस कोर्स से अर्जित कर सकते हैं, क्योंकि यह
एक _ U G C Swayam_ मंच है। यह पाठ्यक्रम बिलकुल निशुल्क है।
इस विशेष _एम ओ ओ सी _ कोर्स को लेने के कई फायदे हैं।
_प्रोबबिलिटी_ और _स्टैटिस्टिक्स_ को समझने के लिए, शैक्षणिक पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना,
यह कोर्स किसी के द्वारा भी लिया जा सकता है। जीवन भर सीखने के रूप में
आप इस कोर्स को ले सकते हैं। इस विशेष कोर्स को लेने के लिए, कोई पूर्व आवश्यकता नहीं है।
मैं आपको कोर्स के बारे में समझाता हूँ। एक वाक्य में इस कोर्स को समझते हैं। मैं आपको बता सकता हूं कि
जीव-विज्ञानियों के लिये गणित और _स्टैटिस्टिक्स_ का एक _नॉन –मैथमैटिकल _ सहज परिचय है।
इस कोर्स के लक्षित लोग जीव-विज्ञानी हैं, और ये एक _नॉन मैथमैटिकल_ तरीके से
_स्टैटिस्टिक्स_ और _मैथमेटिकल बायोलॉजी_ के परिचय को समझ सकते हैं।
जैसा कि मैंने आपको बताया था कि लक्षित दर्शक विज्ञान के स्नातकोत्तर स्तर के छात्र हैं,
जिनके पास हाई स्कूल की गणित के अलावा, गणित की सीमित अथवा कोई पृष्ठभूमि नहीं है। इसलिए,
मुझे अपेक्षा नहीं है कि आपके पास गणित की एक अच्छी पृष्ठभूमि हो। इसलिए, हम जमीनी स्तर से शुरू करेंगे।
तो, कोर्स काफी मजेदार होने वाला है। आप इस कोर्स को ले सकते हैं।
इसमें कोई समस्या नहीं होगी। यह विज्ञान और चिकित्सा में स्नातकोत्तर स्तर के
छात्रों के लिए उपयुक्त है।
इसलिए, आप लोगों के लिए किसी विशेष गणितीय पृष्ठभूमि की आवश्यक्ता नहीं है।
मैं इसे यथासंभव सरल बनाने जा रहा हूं। यह कोर्स बहुत सरल और बहुत ही
गैर-तकनीकी होगा, और उन छात्रों के लिए अच्छा है, जो कभी भी
कॉलेज स्तर के गणित के संपर्क में नहीं आये हैं।
कोर्स की आवश्यकता, हाई स्कूल गणित की एक बुनियादी गणितीय समझ
के अलावा कुछ भी नहीं है। विज्ञान में एक डिग्री फायदेमंद होगी, क्योंकि
मैं इस विशेष कोर्स में जिन उदाहरणों को शामिल करने जा रहा हूं, उनमें से अधिकांश विज्ञान से होंगे,
विशेषकर _बायोलॉजी_ से। यह कोर्स, जैविक विज्ञान के छात्रों, जैव-चिकित्सा के छात्रों
या चिकित्सा के छात्रों के लिए लक्षित हैं।
अब, कोर्स के उद्देश्यों पर आते हैं। कोर्स के उद्देश्य क्या हैं।
पहला उद्देश्य, जीव-विज्ञान के छात्रों के लिए _प्रोबबिलिटी_, _स्टैटिस्टिक्स_
और _स्टैटिस्टिकल हाइपोथीसिस टेस्टिंग_ की बुनियादी अवधारणाओं को प्रस्तुत करना है। इसलिए, मैं बुनियादी
अवधारणाओं को प्रस्तुत करने जा रहा हूं, _बायोलॉजी_ के छात्रों के लिए, _प्रोबबिलिटी_ और _स्टैटिस्टिक्स_।
प्रकाशित अध्ययन के सांख्यिकीय परिणामों की व्याख्या कैसे करें।
इसके लिए प्रकाशित साहित्य, प्रकाशित पेपर को वास्तव में कैसे पढ़ें और समझें।
इस विशेष कोर्स को लेने के बाद आप साहित्य के प्रकाशित पेपर को बहुत अधिक
जानकार तरीके से पढ़ सकते हैं।
अनुसंधान की वैज्ञानिक समस्या और व्याख्या के लिए, सही _स्टैटिस्टिकल टेस्ट्स_को चुनना।
आपके हाथ में एक विशिष्ट वैज्ञानिक समस्या होनी चाहिये। वास्तव में
अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप सबसे अच्छा _स्टैटिस्टिकल टेस्ट_ कैसे चुनें और इसको कैसे करें?
यह विशेष कोर्स आपको ठीक वैसा ही करने में सक्षम बनायेगा। यह छात्रों को विभिन्न
चूकों से बचने के बारे में भी जागरूक करेगा। इस कोर्स के हिस्से के रूप में इसे विस्तार से बताया जाएगा।
_बायोलॉजी_ के छात्रों के लिए _ मैथमेटिकल बायोलॉजी_ पर एक संक्षिप्त रूपरेखा प्रदान करने के लिए,
_मैथमेटिकल बायोलॉजी_ का इस विशेष कोर्स के हिस्से के रूप में परिचय दिया जाएगा।
इस कोर्स के कुल मॉड्यूल्स की संख्या तीस होगी, और प्रत्येक सप्ताह
हम दो मॉड्यूल कवर करेंगे। प्रत्येक मॉड्यूल को तीन खंडों में विभाजित किया गया है।
प्रत्येक खंड में लगभग तेरह मिनट का वीडियो और हजार शब्द,
ई-टेक्सट शामिल होंगे। मुझे आशा है कि हर कोई इस विशेष कोर्स में भाग लेगा।
साप्ताहिक समय की प्रतिबद्धता, प्रति सप्ताह लगभग तीन घंटे होगी। इसलिए हर सप्ताह, मैं
आपसे प्रति सप्ताह लगभग तीन घंटे की प्रतिबद्धता की उम्मीद करता हूं। इसका मतलब है कि प्रति
सप्ताह कुल अस्सी मिनट का वीडियो, साथ ही पढ़ने के अस्सी मिनट या प्रॉब्लम को हल करने के लिए भी।
अतः अस्सी मिनट का वीडियो, अस्सी मिनट की प्रॉब्लम सोल्विंग, साथ ही मूल्यांकन के बीस मिनट,
जो यहां कवर किए जाएंगे। इसलिए पूरे कोर्स की समग्र समय प्रतिबद्धता पैंतालीस घंटे
के आसपास है, जिसमें बीस घंटे का वीडियो भी शामिल है।
उदाहरण के लिए, आप देख सकते हैं कि मैं रविवार को यहाँ मॉड्यूल एक का विमोचन करूंगा,
एक वीडियो और ई-टेक्स्ट। इसलिए सोमवार को मैं उसी मॉड्यूल
नंबर एक के उपखंड दो को जारी करूँगा। अगले दिन उपखंड तीन को।
तीसरे दिन, मैं इस कोर्स के लिए एक _अनग्रेडेड टेस्ट_ जारी करने जा रहा हूं। याद रखें कि
दो प्रकार के परीक्षण _अनग्रेडेड_ और _ग्रेडेड_ हैं।
_अनग्रेडेड_ के मामले में, आपके अंकों को नहीं गिना जाएगा।
बुधवार को, हम दूसरे मॉड्यूल के साथ शुरूआत करेंगे, अनुभाग एक, फिर अनुभाग दो,
फिर अनुभाग तीन, और फिर उसी दिन हम उस विशेष मॉड्यूल के लिए एक
_अनग्रेडेड टेस्ट_ करेंगे। शनिवार को हमारे _ग्रेडेड टेस्ट_ होंगे।
इसलिए, प्रत्येक सप्ताह में हम दो मॉड्यूल कवर करेंगे।
तो चलिए एक-एक मॉड्यूल को देखते हैं। पहले सप्ताह से सप्ताह संख्या पांच तक,
हम दस मॉड्यूल को कवर करेंगे? इसलिए, पहले हफ्ते में हम
_ बायोस्टैटिस्टिक्स एंड मैथमैटिकल बायोलॉजी: एन इंट्रोडेक्शन_ नाम के मॉड्यूल को कवर करेंगे।
उसी सप्ताह हम _टाइप्स ऑफ़ स्टडीज़_ को भी कवर करेंगे।
दूसरे सप्ताह में हम _लेवल्स ऑफ मेज़रमेंट्स एंड समराईजिंग द डाटा- टेब्यूलर प्रेजेंटेशन_ को कवर करेंगे।
तीसरे सप्ताह में हम _समराइजिंग द डाटा ग्राफ़िकल प्रेजेंटेशन एंड चार्टिंग
विथ द एक्सेल_कवर करेंगे। चौथे सप्ताह में _डिस्क्रिप्टिव
स्टैटिस्टिक्स-प्वाइंट एस्टिमेट्स_ और फिर _इंटरवल एस्टिमेट्स_ को कवर करेंगे।
पांचवें सप्ताह में, हम _एरर बार्स_, _मोमेंट्स_, _नॉर्मलिटी टेस्ट_ और _आउटलियर्स_ को कवर करेंगे।
अब, छह से दस सप्ताह पर आते हैं। छठे सप्ताह में हम _कॉन्सेप्ट्स ऑफ़ पॉप्युलेशन_,
_सैंपल_, _कॉन्फिडेंस इंटरवल_ और बाद में उसी सप्ताह में _स्टैटिस्टिकल हाइपोथिसिस टेस्टिंग_
को भी कवर करेंगे। सातवें हफ्ते में हम _स्टैटिस्टिकल सिग्निफिकेंस_ और
_पी वैल्यूज_, तथा _ कॉन्फिडेंस इंटरवल_ और _स्टैटिस्टिकल सिग्निफिकेंस_ के बीच संबंध को कवर करेंगे।
इसके बाद अगले हफ्ते में हम _स्टैटिस्टिकल पावर_ और सही _सैंपल साइज़_ का
चयन कवर करेंगे। मैं विस्तार से बताने जा रहा हूं कि अपने डेटा के लिए सबसे अच्छा _सैंपल साइज_
और बाद में _टी डिस्ट्रीब्यूशन_ और _टेस्ट ऑफ सिग्निफिकेन्स_ का चयन कैसे करें, जो विस्तृत _टी डिस्ट्रीब्यूशन_
पर आधारित होगा।
अब हम नौवें सप्ताह में _एफ डिस्ट्रीब्यूशन_, और _एफ डिस्ट्रीब्यूशन_ पर आधारित
_सिग्निफिकेन्स_ के परिक्षण को कवर करेंगे। उसी सप्ताह में हम _काई स्क्वायर्ड डिस्ट्रीब्यूशन_,
और _काई स्क्वायर्ड डिस्ट्रीब्यूशन_ के आधार पर _सिग्निफिकेन्स_ का परिक्षण करेंगे।
अंत में, दसवें सप्ताह में हम _कम्पेयरिंग प्रपोर्शन्स _को कवर करेंगे, और
उसी हफ्ते में हम _गॉसियन_, _बायोनॉमियल_, _लॉगनॉर्मल_ और _पॉइसन डिस्ट्रीब्यूशन्स_ को भी कवर करेंगे।
इसलिए, दसवें सप्ताह में विभिन्न प्रकार के _डिस्ट्रीब्यूशन_ की विस्तृत जानकारी दी जाएगी।
ग्यारहवें सप्ताह में हम _पियर्सन्स कोरिलेशन_ और _सिम्पल लीनियर रिग्रेशन_ को कवर करेंगे,
और बारहवें सप्ताह में हम _नॉन लीनियर रिग्रेशन_ के साथ-साथ _नॉनपैरामेट्रिक टेस्ट्स_ को भी कवर करेंगे।
तेरहवें सप्ताह में हम _परमुटेशन्स_ और _कॉम्बिनेशन्स _को कवर करेंगे।
उसी सप्ताह में हम _प्रोबबिलिटी_ को भी कवर करेंगे। चौदहवें
सप्ताह में हम _बायस थ्योरम_ और _मैक्सिमम लाइकलीहुड_ को कवर करेंगे। उसी सप्ताह में
हम _एम एस एक्सेल_ और _ग्राफपैड प्रिज्म_ के साथ _स्टैटिस्टिक्स_ को कवर करेंगे।
इन दो सबसे महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर को हम इस विशेष कोर्स में व्यापक रूप से शामिल करेंगे।
और अंत में पंद्रहवें सप्ताह में, जो कार्यक्रम का अंतिम सप्ताह है, हम _स्टैटिस्टिक्स_ की प्रमुख धारणाओं को
कवर करेंगे। यह पूरे कोर्स की एक संक्षिप्त रूपरेखा है। इसलिए
यह इस कोर्स से मिलने वाली मुख्य जानकारी है, जिसे हम कवर करेंगे। अंत में
_स्टैटिस्टिकल_ चूक से बचने के लिए, इस कोर्स के मुख्य संदेश क्या हैं,
पंद्रहवें सप्ताह में कवर करेंगे।
हम दो सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किए जाने वाले सॉफ्टवेयर्स को _बायोस्टैटिस्टिकल _ विश्लेषण के लिए कवर करेंगे।
पहला _माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल_ है, दूसरे को _ग्राफपैड प्रिज्म_ कहा जाता है।
सातवें संस्करण का उपयोग _ एम ओ ओ सी _ के लिए किया जा रहा है। तो, पहले _माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल_ को देखते हैं।
मैं यहाँ _माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल_ आइकॉन पर क्लिक करता हूँ। यहां आप चार समूह देख सकते हैं- यूरेनियम, लेड, आर्सेनिक और मरक्यूरी।
मैं आपको दिखाता हूं कि _ANOVA_ के लिए आमतौर पर उपयोग किए जाने वाला _स्टैटिस्टिकल_ विश्लेषण कैसे करें।
मैं यहां डेटा पर क्लिक करता हूं, फिर मैं यहां डेटा विश्लेषण पर क्लिक करता हूं, और मैं यहां _ANOVA_ _सिंगल फैक्टर_ पर क्लिक करता हूं।
आप देख सकते हैं कि यहां दो, तीन तरह के _ANOVA _ हैं। _रेप्लिकेशन_ के साथ दो फैक्टर,
दो फैक्टर बिना _रेप्लिकेशन_ के साथ और _सिंगल फैक्टर_। इसलिए, मैं यहां _सिंगल फैक्टर_ का चयन करता हूं। मैं आपको फिर से बताता हूं कि
चिंता न करें, हम बाद में इस मॉड्यूल में, और इस कोर्स में आगे _ANOVA _ के बारे में सब कुछ कवर करेंगे।
मैं यहां सबसे पहले _इनपुट रेंज_ पर क्लिक करता हूं, और _इनपुट रेंज_ को परिभाषित करता हूं, जिसमें एक _ लेबल_ भी शामिल है।
इसमें एक लेबल होता है, इसलिए मैं यहां पहली पंक्ति में _लेबल्स_ पर क्लिक करता हूं।
मैं नई वर्कशीट पर क्लिक करता हूं, और यहां 'ऑल ओके' पर क्लिक करता हूं। यह विशेष रूप से
_ANOVA_ सिंगल फैक्टर के परिणामों को प्राप्त करने के लिए, जो यहां
_पी वैल्यू_ को भी दिखाता है, प्राप्त _पी वैल्यू_ 3.36 e-6 है, जिसका अर्थ है
3.36x10-6, तो यह _पी वैल्यू_ है। और अब मैं आपको बताता हूं कि आप इसके बारे में चिंता न करें,
मैं आपको सिखाऊंगा कि इस _पी वैल्यू_ की व्याख्या कैसे करें, लेकिन यह _ANOVA_ को संक्षेप में प्रदर्शन
करने का तरीका है।
अब, हम _ग्राफपैड प्रिज्म_ को देखते हैं। यहां एक उदाहरण डेटा शीट है। यहां हमारे पास एक
समूह A और समूह B हैं। ये कुछ भी नहीं हैं, लेकिन यह है कि छात्रों को नम्बर _एम एस टी 1 _ और
फिर _एम एस टी 2 _ में मिले हैं। इन दोनों समूहों के लिए हमें
_कॉलम स्टैटिस्टिक्स_ की जांच करनी होगी।
इसलिए पहले मुझे केवल समूह A और समूह B को हाईलाइट करने के लिए यहां क्लिक करना होगा।
फिर मैं टॉप इन्सर्ट पर जाऊंगा, मौजूदा डेटा से न्यू ग्राफ, फिर मैं यहां क्लिक करता हूं, _कॉलम स्टैटिस्टिक्स _,
_स्कैटर प्लॉट_ में बार के साथ, इसलिए यह _स्कैटर प्लॉट_ बार है या मैं यहां _स्कैटर प्लॉट_ पर भी
क्लिक कर सकता हूं। इसलिए, मैं बस यहां _स्कैटर प्लॉट_ पर क्लिक करता हूं, मैं ओके पर क्लिक करता हूं,
तो हमें _स्कैटर प्लॉट_ मिल जाता है। हम यहां देख सकते हैं, _एम एस टी 1_ और _एम एस टी 2_। प्रत्येक डॉट,
एक _डेटा एलीमेन्ट_ का प्रतिनिधित्व करता है, जो वास्तव में छात्रों को मिले हुए अंक हैं,
जो _Y axis_ पर है, जबकि _X axis_ _एम एस टी 1_ और मध्य रेखा के साथ _एम एस टी 2_ मूल रूप से औसत है,
जबकि यह प्लस और माइनस _नाइंटी परसेंटेज कॉन्फिडेंस इंटरवल _ है।
फिर से मैं कहता हूं कि आप चिंता न करें, मैं वास्तव में आप सभी को इस _कॉन्फिडेंस इंटरवल_ के बारे में
बताऊंगा कि इस विशेष _नाइंटी फाइव परसेंटेज कॉन्फिडेंस इंटरवल_ वगैरह की गणना कैसे करेंगे।
इस कोर्स के लिए जिस पाठ्य-पुस्तक का हम अनुसरण करने जा रहे हैं, वह पुस्तक _इंटयूटीव बायोस्टैटिस्टिक्स_ है,
जो पूरे देश में बुकस्टोर्स पर उपलब्ध है, या आप इसे ऑनलाइन भी ऑर्डर कर सकते हैं।
आपको वास्तव में इस विशेष पुस्तक को खरीदने की आवश्यकता नहीं है। हम इस
विशेष पुस्तक की अधिकांश सामग्री को कवर करेंगे और बताएंगे कि इस पुस्तक में दिये गये
कार्यों को कैसे निष्पादित करें। वैसे भी, यह हमारे कोर्स की पाठ्य-पुस्तक है, जो
हार्वे मोटुलस्की की ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी प्रेस द्वारा मुद्रित _इंटयूटीव बायोस्टैटिस्टिक्स एंड नॉन मैथमेटिकल
गाइड टू द स्टैटिस्टिकल थिंकिंग_ है।
इस विशेष कोर्स के मूल्यांकन पर आते हैं। इससे ऑनलाइन परीक्षा से कुल क्रेडिट
का बीस प्रतिशत अर्जित होगा, जो वास्तव में प्रत्येक सप्ताह में
कवर किये गये कोर्स पर आधारित होगा। इसे _ग्रेडेड टेस्ट_कहते हैं।
उन _ग्रेडेड असाइनमेंट्स_ और _ग्रेडेड टेस्ट्स_ से आप इस विशेष कोर्स के
कुल स्कोर का बीस प्रतिशत और शेष अस्सी प्रतिशत, चयनित केंद्रों में
_प्रोक्टोरेड एग्जामिनेशन्स_ के माध्यम से अर्जित करेंगे।
संभव है कि यह बाद में _U G C Swayam_ मंच द्वारा तय किया जाएगा। आपको
उस विशेष केंद्र में जाना होगा और आपको उस परीक्षा को पेन और पेपर
या कंप्यूटर आधारित करना होगा, जिस पर बाद में निर्णय लिया जाएगा।
यह _प्रोक्टोरेड टेस्ट_ के माध्यम से अस्सी प्रतिशत, जबकि बीस प्रतिशत ऑनलाइन परीक्षा के माध्यम से होगा,
जिसकी आपको पूरी स्वतंत्रता है।
इस कोर्स विशेष को सीखने के कई परिणाम होंगे। पहला,
_बायोस्टैटिस्टिक्स एंड मैथेमेटिकल बायोलॉजी_ के क्षेत्र के दायरे और उपयोग को सीखना है।
दूसरा, तालिकाओं के साथ-साथ आरेख का उपयोग करके डेटा की व्याख्या करने
का सही तरीका सीखना है। तीसरा, मौजूदा वैज्ञानिक प्रोब्लम के लिए विभिन्न
_स्टैटिकल टेस्ट_ की सूची से सही परीक्षण का चयन करना सीखना है।
आपकी वैज्ञानिक समस्या के लिए सर्वोत्तम _स्टैटिस्टिकल टेस्ट_ का चयन कैसे करें?
इस कोर्स को सीखने का चौथा उद्देश्य यह सीखना है कि प्रकाशित वैज्ञानिक अध्ययन के
_स्टैटिस्टिकल_ परिणामों की व्याख्या कैसे करें।
उस विशेष डेटा की व्याख्या कैसे करें? कोर्स को सीखने का पांचवां परिणाम यह सीखना है
कि आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले _डिस्क्रिप्टिव_ और _इंफेरेंशियल स्टैटिस्टिकल टेस्ट्स_ कैसे करें।
सभी _scientific data_ और उस विशेष डेटा की पूरी तरह से व्याख्या कैसे करें।
अंत में, _स्टैटिस्टिकल टेस्ट_ को ऑनलाइन कैसे किया जाए और _एम एस एक्सेल_ का उपयोग कैसे करें।
आमतौर पर उपयोग करते समय _ स्टैटिस्टिकल_ चूक से बचने के बारे में जानना।
इस विशेष कोर्स को सीखने के लिये याद रखें कि यह कोर्स _नॉन मैथमैटिकल_ है,
और जितना संभव हो उतना गैर-तकनीकी है। यह एक अच्छा कोर्स है और
इस कोर्स से जुड़ी कोई समस्या नहीं है। इसके अलावा बहुत सारे मजे के साथ-साथ कोई भी पूर्व आवश्यक
शर्तें नहीं हैं। इसीलिये, मैं इस विशेष कोर्स को पढ़ाने का इंतजार कर रहा हूं। इस कोर्स को चुनने के लिए,
एक बार फिर गर्मजोशी से स्वागत और धन्यवाद। मैं आपको अन्य छात्रों के साथ बातचीत करने
और चर्चा मंचों के माध्यम से मिलने का सुझाव देता हूं।