Gyanank क्यों है
समस्या
भारत में हर साल बहुत बड़ी मात्रा में शोध होता है — Pharm.D, MD, MS, MDS और नर्सिंग की थीसिस, PhD का काम, शिक्षकों के शोधपत्र, NGO सर्वे, छोटे और मझोले शहरों में फ़ील्ड स्टडी। लगभग हर शोध की शुरुआत एक जैसी होती है: एक Google Form, एक Excel शीट और ऐसा व्यक्ति जिसे सांख्यिकी कभी सिखाई ही नहीं गई।
फिर काम अटक जाता है। वे टेस्ट नहीं चला पाते। SPSS मानकर चलता है कि आप पहले से विशेषज्ञ हैं और उसी हिसाब से पैसे लेता है। Jamovi और JASP मुफ़्त हैं, लेकिन पहली बार शोध करने वाला व्यक्ति फिर भी सही टेस्ट नहीं चुन पाता या नतीजे नहीं समझ पाता। ChatGPT और दूसरे AI चैटबॉट सांख्यिकी के बारे में बात तो करेंगे, लेकिन उन पर मरीज़ों या सर्वे का डेटा अपलोड करने से डेटा लीक होने का खतरा है — और ज़्यादातर गाइड और संस्थान वैसे भी AI से किया गया विश्लेषण स्वीकार नहीं करेंगे। इनमें से कोई भी टूल वहाँ से शुरू नहीं होता जहाँ शोधकर्ता शुरू करता है: डेटा इकट्ठा करने से।
इसलिए लोग जो कर सकते हैं, वही करते हैं। वे किसी सांख्यिकी विशेषज्ञ को ₹20,000 या उससे ज़्यादा देते हैं — इतना पैसा किसी छात्र के पास नहीं होता — और इंतज़ार करते हैं। बदले में उन्हें ऐसी टेबल मिलती हैं जिन्हें वे viva में समझा नहीं पाते। कुछ लोग ऐसे निष्कर्ष प्रकाशित कर देते हैं जिन्हें वे खुद नहीं समझते। कुछ की थीसिस वापस भेज दी जाती है और उनके कई महीने बर्बाद हो जाते हैं। कुछ तय कर लेते हैं कि शोध उनके बस का नहीं है और फिर कभी कोशिश नहीं करते।
भारत में प्रतिभा की कमी नहीं है। सही टूल की कमी है। Gyanank इसी कमी को दूर करने के लिए बना है।
हमारा उद्देश्य
Gyanank इसलिए बनाया गया है ताकि भारत में किसी भी छात्र, डॉक्टर, शिक्षक या फ़ील्ड वर्कर को अपना ही डेटा समझने के लिए ₹20,000 देकर हफ़्तों इंतज़ार न करना पड़े।
हम एक ऐसी आसान जगह बना रहे हैं जहाँ आप अपना फ़ॉर्म बनाएँ, जवाब इकट्ठा करें, सही सांख्यिकीय टेस्ट चलाएँ और ऐसी रिपोर्ट पाएँ जिसे आप सचमुच सही ठहरा सकें — हर कदम आसान शब्दों में समझाया जाएगा। भारत के हिसाब से कीमतें। भारतीय भाषाएँ। आपका डेटा DPDPA के तहत सुरक्षित।
हमारे हर काम के केंद्र में दो बातें हैं: सबकी पहुँच और आसानी।
R से जाँचा गया
Gyanank का सांख्यिकीय विश्लेषण Python में, SciPy और statsmodels पर चलता है — ये खुली लाइब्रेरी हैं जिनका उपयोग दुनिया भर के प्रकाशित शोध में होता है। यह दिखाने के लिए कि इसके उत्तर वही हैं जो किसी सांख्यिकीविद् को मिलते, हम एक ही डेटा का विश्लेषण Gyanank में और R में करते हैं — R वह सांख्यिकी सॉफ़्टवेयर है जिसका उपयोग कई विश्वविद्यालय और जर्नल करते हैं — और हर आँकड़े की तुलना करते हैं।
अंतिम जाँच 04-10-2026 को R 4.6.1 के साथ: 22 में से 22 परिणाम एक जैसे हैं।
सभी परिणाम देखें
| परीक्षण | Gyanank | R |
|---|---|---|
| Student's t-test | t(78) = -2.01, p = .048, d = 0.448 | t(78) = -2.01, p = .048, d = 0.448 |
| Welch's t-test | t(45.0) = -3.19, p = .003, d = 0.713 | t(45.0) = -3.19, p = .003, d = 0.713 |
| Paired t-test | t(79) = 2.55, p = .013, d = 0.285 | t(79) = 2.55, p = .013, d = 0.285 |
| One-way ANOVA | F(2, 77) = 7.84, p = .001, η² = 0.169 | F(2, 77) = 7.84, p = .001, η² = 0.169 |
| Mann–Whitney U | U = 591.0, p = .043, r = 0.261 | U = 591.0, p = .043, r = 0.261 |
| Kruskal–Wallis | H(2) = 11.52, p = .003, ε² = 0.124 | H(2) = 11.52, p = .003, ε² = 0.124 |
| Wilcoxon signed-rank | W = 736.5, p = .011, r = 0.284 | W = 736.5, p = .011, r = 0.284 |
| Chi-square, 3 × 3 | χ²(4) = 6.51, p = .164, V = 0.202 | χ²(4) = 6.51, p = .164, V = 0.202 |
| Chi-square, 2 × 2 (Yates) | χ²(1) = 0.11, p = .740, V = 0.037 | χ²(1) = 0.11, p = .740, V = 0.037 |
| Fisher's exact test | p = .432, OR = 2.71 | p = .432, OR = 2.71 |
| Pearson correlation | r = -0.258, p = .021 | r = -0.258, p = .021 |
| Spearman correlation | ρ = 0.245, p = .029 | ρ = 0.245, p = .029 |
| McNemar, chi-square form | p = .001, OR of change = 4.333 | p = .001, OR of change = 4.333 |
| McNemar, exact form | p = .146, OR of change = 3.000 | p = .146, OR of change = 3.000 |
| Linear regression, model | F(2, 77) = 10.86, p < .001, R² = 0.220, adjusted R² = 0.200 | F(2, 77) = 10.86, p < .001, R² = 0.220, adjusted R² = 0.200 |
| Linear regression, hours | β = 0.980, SE = 0.214, p < .001 | β = 0.980, SE = 0.214, p < .001 |
| Linear regression, sleep | β = 0.137, SE = 0.385, p = .723 | β = 0.137, SE = 0.385, p = .723 |
| Logistic regression, hours | OR = 1.80 [1.19, 2.70], p = .005 | OR = 1.80 [1.19, 2.70], p = .005 |
| Logistic regression, sleep | OR = 1.90 [0.93, 3.90], p = .079 | OR = 1.90 [0.93, 3.90], p = .079 |
| Cronbach's alpha | α = 0.835 | α = 0.835 |
| Shapiro–Wilk normality check | p = .382 | p = .382 |
| Levene equal-variance check | p = .164 | p = .164 |
जाँच का डेटा 80 उत्तरदाताओं का एक काल्पनिक अध्ययन है, जिसे दोनों पढ़ते हैं। जहाँ R की डिफ़ॉल्ट सेटिंग परिभाषा के स्तर पर ही Gyanank से अलग है, जैसे Fisher's exact test कौन-सा odds ratio बताता है, वहाँ R को Gyanank की विधि पर सेट किया गया।