Gyanank کیوں بنایا گیا
مسئلہ
ہندوستان میں ہر سال بہت زیادہ تحقیقی کام ہوتا ہے — Pharm.D, MD, MS, MDS اور نرسنگ کے تحقیقی مقالے، PhD کا کام، اساتذہ کے مقالے، NGO کے سروے، اور tier-2 اور tier-3 شہروں میں فیلڈ اسٹڈیز۔ تقریباً یہ سب ایک ہی طرح شروع ہوتے ہیں: ایک Google Form، ایک Excel شیٹ، اور ایک ایسا شخص جسے اعداد و شمار کا تجزیہ کبھی سکھایا ہی نہیں گیا۔
پھر رکاوٹ سامنے آتی ہے۔ وہ ٹیسٹ نہیں کر پاتے۔ SPSS یہ فرض کرتا ہے کہ آپ پہلے ہی ماہر ہیں اور اسی حساب سے قیمت لیتا ہے۔ Jamovi اور JASP مفت ہیں، لیکن پہلی بار تحقیق کرنے والا شخص پھر بھی درست ٹیسٹ نہیں چن پاتا یا نتیجے کو نہیں سمجھ پاتا۔ ChatGPT اور دوسرے AI چیٹ بوٹس اعداد و شمار کے بارے میں بات تو کر سکتے ہیں، لیکن ان پر مریضوں یا سروے کا ڈیٹا اپ لوڈ کرنا ڈیٹا کی خلاف ورزی کا خطرہ ہے — اور ویسے بھی زیادہ تر سپروائزر اور ادارے AI سے تیار کردہ تجزیہ قبول نہیں کرتے۔ ان میں سے کوئی بھی ٹول وہاں سے شروع نہیں کرتا جہاں محقق شروع کرتا ہے: ڈیٹا جمع کرنے سے۔
اس لیے لوگ جو کر سکتے ہیں، کرتے ہیں۔ وہ کسی ماہرِ شماریات کو ₹20,000 یا اس سے زیادہ دیتے ہیں — اتنی رقم ایک طالب علم کے پاس نہیں ہوتی — اور انتظار کرتے ہیں۔ انہیں ایسی جدولیں ملتی ہیں جن کی وہ ویوا میں وضاحت نہیں کر پاتے۔ کچھ لوگ ایسے نتائج شائع کرتے ہیں جنہیں وہ خود نہیں سمجھتے۔ کچھ کا تحقیقی مقالہ واپس آ جاتا ہے اور ان کے کئی مہینے ضائع ہو جاتے ہیں۔ کچھ لوگ طے کر لیتے ہیں کہ تحقیق ان کے بس کی بات نہیں اور دوبارہ کوشش ہی نہیں کرتے۔
ہندوستان میں باصلاحیت لوگ ہر جگہ ہیں۔ مناسب ٹولز نہیں ہیں۔ Gyanank اسی کمی کو دور کرنے کے لیے بنایا گیا ہے۔
ہمارا مقصد
Gyanank اس لیے بنایا گیا ہے کہ ہندوستان میں کسی بھی طالب علم، ڈاکٹر، استاد یا فیلڈ ورکر کو اپنا ہی ڈیٹا سمجھنے کے لیے ₹20,000 نہ دینے پڑیں اور ہفتوں انتظار نہ کرنا پڑے۔
ہم ایک ایسی سادہ جگہ بنا رہے ہیں جہاں آپ اپنا فارم بنائیں، جوابات جمع کریں، اعداد و شمار کا درست ٹیسٹ کریں اور ایسی رپورٹ حاصل کریں جس کا آپ واقعی دفاع کر سکیں — اور ہر قدم آسان لفظوں میں سمجھایا جائے۔ ہندوستانی قیمتیں۔ ہندوستانی زبانیں۔ آپ کا ڈیٹا DPDPA کے تحت محفوظ۔
دو باتیں ہمارے ہر کام کی بنیاد ہیں: رسائی اور سادگی۔
R سے ملا کر جانچا گیا
Gyanank کا شماریاتی تجزیہ Python میں، SciPy اور statsmodels پر چلتا ہے — یہ کھلی لائبریریاں ہیں جو دنیا بھر کی شائع شدہ تحقیق میں استعمال ہوتی ہیں۔ یہ دکھانے کے لیے کہ اس کے جواب وہی ہیں جو کسی ماہرِ شماریات کو ملتے، ہم ایک ہی ڈیٹا کا تجزیہ Gyanank میں اور R میں کرتے ہیں — R وہ شماریاتی سافٹ ویئر ہے جسے کئی یونیورسٹیاں اور جرنل استعمال کرتے ہیں — اور ہر عدد کا موازنہ کرتے ہیں۔
آخری جانچ 04-10-2026 کو R 4.6.1 کے ساتھ: 22 میں سے 22 نتائج ایک جیسے ہیں۔
تمام نتائج دیکھیں
| ٹیسٹ | 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 |
جانچ کا ڈیٹا 80 جواب دہندگان کا ایک فرضی مطالعہ ہے، جسے دونوں پڑھتے ہیں۔ جہاں R کی ڈیفالٹ سیٹنگز تعریف کے لحاظ سے ہی Gyanank سے مختلف ہیں — جیسے Fisher's exact test کون سا odds ratio بتاتا ہے — وہاں R کو Gyanank کے طریقے پر سیٹ کیا گیا۔