تنقیدی قیمت کیلکولیٹر: شماریاتی ٹیسٹوں کے لیے اہمیت

اہم قیمت کا حساب کتاب کرنے والا

تعارف

اہم قیمتیں شماریاتی مفروضہ جانچنے میں اہم ہیں۔ یہ وہ حدیں متعین کرتی ہیں جن پر ہم صفر مفروضے کو متبادل مفروضے کے حق میں مسترد کرتے ہیں۔ اہم قیمت کا حساب لگا کر، محققین یہ طے کر سکتے ہیں کہ آیا ان کا ٹیسٹ کا اعداد و شمار مسترد کرنے کے علاقے میں آتا ہے اور اپنے ڈیٹا کی بنیاد پر باخبر فیصلے کر سکتے ہیں۔

یہ کیلکولیٹر آپ کو Z-test، t-test، اور Chi-squared test سمیت سب سے زیادہ استعمال ہونے والے شماریاتی ٹیسٹوں کے لیے ایک طرفہ اور دو طرفہ اہم قیمتیں تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ مختلف اہمیت کی سطحوں اور آزادی کے درجات کی حمایت کرتا ہے، آپ کے شماریاتی تجزیوں کے لیے درست نتائج فراہم کرتا ہے۔

اس کیلکولیٹر کا استعمال کیسے کریں

ٹیسٹ کی قسم منتخب کریں:
- Z-test: بڑے نمونوں کے لیے یا معلوم آبادی کی تغیر کے لیے۔
- t-test: جب نمونہ کا سائز چھوٹا ہو اور آبادی کی تغیر معلوم نہ ہو۔
- Chi-squared test: زمرہ جاتی ڈیٹا اور موزوںیت کے ٹیسٹ کے لیے۔
دھاری کی قسم منتخب کریں:
- ایک طرفہ ٹیسٹ: کسی سمت کے اثر کی جانچ (جیسے، کسی خاص قیمت سے زیادہ یا کم)۔
- دو طرفہ ٹیسٹ: کسی بھی اہم فرق کی جانچ، بغیر کسی سمت کی فکر کیے۔
اہمیت کی سطح (( \alpha )) درج کریں:
- 0 اور 1 کے درمیان ایک قیمت (عام انتخاب 0.05، 0.01، 0.10)۔
- یہ اس بات کی نمائندگی کرتا ہے کہ ہم صفر مفروضے کو مسترد کرنے کی کتنی ممکنہ حد رکھتے ہیں جب یہ درست ہو (قسم I کی غلطی)۔
آزادی کے درجات درج کریں (اگر قابل اطلاق ہو):
- t-tests اور Chi-squared tests کے لیے ضروری ہے۔
- t-tests کے لیے: ( df = n - 1 )، جہاں ( n ) نمونہ کا سائز ہے۔
- Chi-squared tests کے لیے: ( df = ) زمرہ جات کی تعداد منفی 1۔
حساب لگائیں:
- اہم قیمتیں حاصل کرنے کے لیے حساب لگائیں کے بٹن پر کلک کریں۔
- نتیجہ آپ کے ان پٹ کے مطابق اہم قیمتیں دکھائے گا۔

فارمولا

Z-test اہم قیمت

معیاری معمول کی تقسیم کے لیے:

ایک طرفہ ٹیسٹ: $Z_c = \Phi^{-1}(1 - \alpha)$
دو طرفہ ٹیسٹ: $Z_c = \Phi^{-1}\left(1 - \dfrac{\alpha}{2}\right)$

جہاں:

( \Phi^{-1} ) معیاری معمول کی تقسیم کا الٹا جمع تقسیم فنکشن (کوانٹیلی فنکشن) ہے۔

t-test اہم قیمت

t-تقسیم کے لیے ( df ) آزادی کے درجات کے ساتھ:

ایک طرفہ ٹیسٹ: $t_c = t^{-1}(1 - \alpha, df)$
دو طرفہ ٹیسٹ: $t_c = t^{-1}\left(1 - \dfrac{\alpha}{2}, df\right)$

جہاں:

( t^{-1}(p, df) ) t-تقسیم کا p-th کوانٹیلی ہے جس کے ساتھ ( df ) آزادی کے درجات ہیں۔

Chi-squared Test اہم قیمت

Chi-squared تقسیم کے لیے ( df ) آزادی کے درجات کے ساتھ:

ایک طرفہ ٹیسٹ: $\chi^2_c = \chi^2_{1 - \alpha, df}$
دو طرفہ ٹیسٹ (دونوں نچلے اور اوپر کی اہم قیمتیں فراہم کرتا ہے):
- نچلی اہم قیمت: $\chi^2_{\text{lower}} = \chi^2_{\alpha/2, df}$
- اوپر کی اہم قیمت: $\chi^2_{\text{upper}} = \chi^2_{1 - \alpha/2, df}$

جہاں:

( \chi^2_{p, df} ) Chi-squared تقسیم کا p-th کوانٹیلی ہے۔

حساب کتاب

کیلکولیٹر درج ذیل مراحل انجام دیتا ہے:

ان پٹ کی توثیق:
- یہ چیک کرتا ہے کہ ( \alpha ) 0 اور 1 کے درمیان ہے (0 < ( \alpha ) < 1)۔
- یہ تصدیق کرتا ہے کہ ( df ) ایک مثبت عدد ہے (t-test اور Chi-squared test کے لیے)۔
دھاری کی قسم کے لیے اہمیت کی سطح کو ایڈجسٹ کریں:
- دو طرفہ ٹیسٹ کے لیے، ( \alpha ) کو 2 سے تقسیم کیا جاتا ہے۔
اہم قیمتیں حساب کریں:
- اہم قیمتیں تلاش کرنے کے لیے شماریاتی تقسیم کے فنکشنز کا استعمال کرتا ہے۔
- انتہائی ( \alpha ) کی قیمتوں اور ( df ) کے لیے درستگی کو یقینی بناتا ہے۔
نتائج دکھائیں:
- اہم قیمتیں چار اعشاریہ مقامات تک گول کی گئی ہیں۔
- دو طرفہ Chi-squared ٹیسٹ کے لیے، دونوں نچلی اور اوپر کی اہم قیمتیں فراہم کی جاتی ہیں۔

سرحدی معاملات اور غور و فکر

انتہائی اہمیت کی سطح (( \alpha ) 0 یا 1 کے قریب):
- جب ( \alpha ) 0 کے قریب ہوتا ہے تو اہم قیمتیں لامحدود کی طرف بڑھتی ہیں۔
- جب ( \alpha ) انتہائی چھوٹا ہو (جیسے، ( 10^{-10} ) سے کم)، تو اہم قیمت حسابی طور پر لامحدود یا غیر معین ہو سکتی ہے۔
- ہینڈلنگ: کیلکولیٹر ایسے معاملات کے لیے 'لامحدود' یا 'غیر معین' دکھائے گا۔ صارفین کو ان نتائج کی احتیاط سے تشریح کرنی چاہیے اور یہ سوچنا چاہیے کہ کیا اس طرح کی انتہائی اہمیت کی سطح ان کے تجزیے کے لیے موزوں ہے۔
بڑے آزادی کے درجات (( df )):
- جیسے جیسے ( df ) بڑھتا ہے، t-تقسیم اور Chi-squared تقسیم معمول کی تقسیم کی طرف بڑھتے ہیں۔
- بہت بڑے ( df ) کے لیے، اہم قیمتیں حسابی حدود کی وجہ سے غیر معین ہو سکتی ہیں۔
- ہینڈلنگ: کیلکولیٹر ایسے حالات میں انتباہات فراہم کرتا ہے جب ( df ) عملی حسابی حدوں سے تجاوز کرتا ہے۔ ایسے معاملات میں Z-test کا استعمال ایک تخمینی کے طور پر کرنے پر غور کریں۔
چھوٹے آزادی کے درجات (( df \leq 1 )):
- ( df = 1 ) کے لیے، t-تقسیم اور Chi-squared تقسیم میں بھاری دمیں ہوتی ہیں۔
- اہم قیمتیں بہت بڑی یا غیر معین ہو سکتی ہیں۔
- ہینڈلنگ: کیلکولیٹر صارفین کو مطلع کرتا ہے اگر ( df ) قابل اعتماد نتائج کے لیے بہت چھوٹا ہو۔
ایک طرفہ بمقابلہ دو طرفہ ٹیسٹ:
- درست اہم قیمتوں کے لیے درست دھاری کی قسم کا انتخاب بہت اہم ہے۔
- غلط استعمال مفروضہ جانچنے میں غلط نتائج کا باعث بن سکتا ہے۔
- رہنمائی: یہ یقینی بنائیں کہ آپ کا تحقیقی سوال منتخب کردہ دھاری کی قسم کے ساتھ ہم آہنگ ہے۔

استعمال کے کیسز

اہم قیمتیں مختلف شعبوں میں استعمال ہوتی ہیں:

تعلیمی تحقیق:
- تجربات اور مطالعات میں مفروضوں کی جانچ کرنا۔
- نتائج کی شماریاتی اہمیت کا تعین کرنا۔
معیار کی ضمانت:
- پیداوار کے عمل کی نگرانی کرنا۔
- بے قاعدگیوں کا پتہ لگانے کے لیے کنٹرول چارٹس کا استعمال کرنا۔
صحت اور طب:
- نئی علاج یا ادویات کی مؤثریت کا اندازہ لگانا۔
- کلینیکل ٹرائل کے نتائج کا تجزیہ کرنا۔
مالیات اور معیشت:
- مارکیٹ کے رجحانات اور اقتصادی اشارے کا اندازہ لگانا۔
- ڈیٹا پر مبنی سرمایہ کاری کے فیصلے کرنا۔

متبادل

p-values:
- پیشہ:
  - یہ درست قیمت کا عین احتمال فراہم کرتے ہیں جو مشاہدہ شدہ قیمت کے طور پر کم از کم اتنے شدید ٹیسٹ کا اعداد و شمار حاصل کرنے کے لیے۔
  - یہ فیصلہ سازی میں زیادہ باریک بینی کی اجازت دیتے ہیں بجائے اس کے کہ سخت کٹاؤ۔
- نقصان:
  - یہ غلط تشریح کی جا سکتی ہیں؛ ایک چھوٹا p-value اثر کے حجم یا اس کی اہمیت کی پیمائش نہیں کرتا۔
  - نمونہ کے سائز پر منحصر؛ بڑے نمونے معمولی اثرات کے لیے چھوٹے p-values پیدا کر سکتے ہیں۔
اعتماد کے وقفے:
- پیشہ:
  - یہ قیمتوں کی ایک رینج فراہم کرتے ہیں جس میں حقیقی پیرامیٹر گرنے کا امکان ہوتا ہے۔
  - تخمینہ کی درستگی کے بارے میں معلومات فراہم کرتے ہیں۔
- نقصان:
  - مفروضہ جانچنے کے لیے براہ راست استعمال نہیں ہوتے۔
  - نتائج کی تشریح مشکل ہو سکتی ہے اگر اعتماد کے وقفے اوورلیپ کرتے ہیں۔
بایسی طریقے:
- پیشہ:
  - تجزیے میں پہلے سے موجود علم یا عقائد کو شامل کرتے ہیں۔
  - پیرامیٹر کے تخمینہ کی احتمال تقسیم فراہم کرتے ہیں۔
- نقصان:
  - پہلے سے تقسیم کی وضاحت کی ضرورت ہوتی ہے، جو کہ موضوعی ہو سکتی ہے۔
  - پیچیدہ ماڈلز کے لیے حسابی طور پر مہنگا۔
غیر پیرامیٹرک ٹیسٹ:
- پیشہ:
  - کسی مخصوص تقسیم کا مفروضہ نہیں رکھتے۔
  - جب ڈیٹا پیرامیٹرک ٹیسٹ کے مفروضوں کو پورا نہیں کرتا تو مفید ہیں۔
- نقصان:
  - جب مفروضے پورے ہوں تو عام طور پر پیرامیٹرک ٹیسٹ کے مقابلے میں کم طاقتور ہوتے ہیں۔
  - نتائج کی تشریح کم سیدھی ہو سکتی ہے۔

تاریخ

اہم قیمتوں کی ترقی شماریاتی استدلال کی ترقی کے ساتھ جڑی ہوئی ہے:

بیسویں صدی کا آغاز:
- کارل پیئرسن نے 1900 میں Chi-squared test متعارف کرایا، موزوںیت کے ٹیسٹ کے لیے بنیاد فراہم کی۔
- ولیم گوسٹ (جعلی نام "طالب علم") نے 1908 میں چھوٹے نمونوں کے لیے t-تقسیم تیار کی۔
رونالڈ فشر:
- 1920 کی دہائی میں، فشر نے شماریاتی مفروضہ جانچنے کے تصور کو باقاعدہ کیا۔
- "اہمیت کی سطح" کی اصطلاح متعارف کرائی اور اہم قیمتوں کے انتخاب پر زور دیا۔
کمپیوٹنگ میں ترقی:
- کمپیوٹرز کی آمد نے مختلف تقسیم کے لیے درست اہم قیمتوں کے حساب کی سہولت فراہم کی۔
- شماریاتی سافٹ ویئر اب تیز اور درست نتائج فراہم کرتا ہے، تحقیق میں وسیع پیمانے پر استعمال کو آسان بناتا ہے۔

مثالیں

مثال 1: Z-test اہم قیمت کا حساب (ایک طرفہ)

منظر: ایک کمپنی یہ جانچنا چاہتی ہے کہ آیا ایک نئی پروسیس اوسط پیداوار کے وقت کو کم کرتی ہے۔ انہوں نے ( \alpha = 0.05 ) مقرر کیا۔

حل:

اہم قیمت: $Z_c = \Phi^{-1}(1 - \alpha) = \Phi^{-1}(0.95) \approx 1.6449$

کوڈ کی مثالیں:

Python

1import scipy.stats as stats
2
3alpha = 0.05
4Z_c = stats.norm.ppf(1 - alpha)
5print(f"اہم قیمت (Z_c): {Z_c:.4f}")
6

JavaScript

1// JavaScript مثال Z-test اہم قیمت کے لیے
2function calculateZCriticalValue(alpha) {
3  return jStat.normal.inv(1 - alpha, 0, 1);
4}
5
6const alpha = 0.05;
7const Z_c = calculateZCriticalValue(alpha);
8console.log(`اہم قیمت (Z_c): ${Z_c.toFixed(4)}`);
9

نوٹ: شماریاتی فنکشنز کے لیے jStat لائبریری کی ضرورت ہے۔

Excel

1' Excel فارمولا Z-test اہم قیمت (ایک طرفہ)
2' ایک سیل میں درج کریں:
3=NORM.S.INV(1 - 0.05)
4
5' نتیجہ:
6' 1.6449 واپس کرتا ہے
7

مثال 2: t-test اہم قیمت کا حساب (دو طرفہ)

منظر: ایک محقق 20 شرکاء کے ساتھ تجربہ کرتا ہے (( df = 19 )) اور ( \alpha = 0.01 ) استعمال کرتا ہے۔

حل:

اہم قیمت: $t_c = t^{-1}\left(1 - \dfrac{\alpha}{2}, df\right) = t^{-1}(0.995, 19) \approx 2.8609$

کوڈ کی مثالیں:

R

1alpha <- 0.01
2df <- 19
3t_c <- qt(1 - alpha / 2, df)
4print(paste("اہم قیمت (t_c):", round(t_c, 4)))
5

MATLAB

1alpha = 0.01;
2df = 19;
3t_c = tinv(1 - alpha / 2, df);
4fprintf('اہم قیمت (t_c): %.4f\n', t_c);
5

JavaScript

1// JavaScript مثال t-test اہم قیمت کے لیے
2function calculateTCriticalValue(alpha, df) {
3  return jStat.studentt.inv(1 - alpha / 2, df);
4}
5
6const alpha = 0.01;
7const df = 19;
8const t_c = calculateTCriticalValue(alpha, df);
9console.log(`اہم قیمت (t_c): ${t_c.toFixed(4)}`);
10

نوٹ: شماریاتی فنکشنز کے لیے jStat لائبریری کی ضرورت ہے۔

Excel

1' Excel فارمولا t-test اہم قیمت (دو طرفہ)
2' ایک سیل میں درج کریں:
3=T.INV.2T(0.01, 19)
4
5' نتیجہ:
6' 2.8609 واپس کرتا ہے
7

مثال 3: Chi-squared ٹیسٹ اہم قیمتوں کا حساب (دو طرفہ)

منظر: ایک تجزیہ کار 5 زمرہ جات کے درمیان مشاہدہ شدہ ڈیٹا کی موزوںیت کا ٹیسٹ کرتا ہے (( df = 4 )) ( \alpha = 0.05 ) پر۔

حل:

نچلی اہم قیمت: $\chi^2_{\text{lower}} = \chi^2_{\alpha/2, df} = \chi^2_{0.025, 4} \approx 0.7107$
اوپر کی اہم قیمت: $\chi^2_{\text{upper}} = \chi^2_{1 - \alpha/2, df} = \chi^2_{0.975, 4} \approx 11.1433$

کوڈ کی مثالیں:

Python

1import scipy.stats as stats
2
3alpha = 0.05
4df = 4
5chi2_lower = stats.chi2.ppf(alpha / 2, df)
6chi2_upper = stats.chi2.ppf(1 - alpha / 2, df)
7print(f"نچلی اہم قیمت: {chi2_lower:.4f}")
8print(f"اوپر کی اہم قیمت: {chi2_upper:.4f}")
9

MATLAB

1alpha = 0.05;
2df = 4;
3chi2_lower = chi2inv(alpha / 2, df);
4chi2_upper = chi2inv(1 - alpha / 2, df);
5fprintf('نچلی اہم قیمت: %.4f\n', chi2_lower);
6fprintf('اوپر کی اہم قیمت: %.4f\n', chi2_upper);
7

JavaScript

1// JavaScript مثال Chi-squared ٹیسٹ اہم قیمتوں کے لیے
2function calculateChiSquaredCriticalValues(alpha, df) {
3  const lower = jStat.chisquare.inv(alpha / 2, df);
4  const upper = jStat.chisquare.inv(1 - alpha / 2, df);
5  return { lower, upper };
6}
7
8const alpha = 0.05;
9const df = 4;
10const chi2_vals = calculateChiSquaredCriticalValues(alpha, df);
11console.log(`نچلی اہم قیمت: ${chi2_vals.lower.toFixed(4)}`);
12console.log(`اوپر کی اہم قیمت: ${chi2_vals.upper.toFixed(4)}`);
13

نوٹ: شماریاتی فنکشنز کے لیے jStat لائبریری کی ضرورت ہے۔

Excel

1' Excel فارمولا Chi-squared ٹیسٹ اہم قیمتوں کے لیے (دو طرفہ)
2' نچلی اہم قیمت (ایک سیل میں):
3=CHISQ.INV(0.025, 4)
4
5' اوپر کی اہم قیمت (دوسرے سیل میں):
6=CHISQ.INV(0.975, 4)
7
8' نتائج:
9' نچلی اہم قیمت: 0.7107
10' اوپر کی اہم قیمت: 11.1433
11

مثال 4: انتہائی قیمتوں کا ہینڈلنگ (سرحدی معاملہ)

منظر: ایک ٹیسٹ انتہائی چھوٹی اہمیت کی سطح ( \alpha = 0.0001 ) اور ( df = 1 ) کے ساتھ کیا جاتا ہے۔

حل:

ایک طرفہ t-test کے لیے: $t_c = t^{-1}(1 - \alpha, df)$
اہم قیمت ایک بہت بڑی تعداد کی طرف بڑھتی ہے۔

کوڈ کی مثال (Python):

1import scipy.stats as stats
2
3alpha = 0.0001
4df = 1
5t_c = stats.t.ppf(1 - alpha, df)
6print(f"اہم قیمت (t_c): {t_c}")
7

نتیجہ:

آؤٹ پٹ ایک بہت بڑی اہم قیمت دکھائے گا، جو یہ ظاہر کرتا ہے کہ اس طرح کی چھوٹی ( \alpha ) اور کم ( df ) کے ساتھ، اہم قیمت انتہائی اونچی ہے، ممکنہ طور پر لامحدود کی طرف بڑھ رہی ہے۔ یہ اس بات کی مثال ہے کہ کس طرح انتہائی ان پٹ حسابی چیلنجوں کا باعث بن سکتے ہیں۔

کیلکولیٹر میں ہینڈلنگ:

کیلکولیٹر ایسے معاملات کے لیے 'لامحدود' یا 'غیر معین' واپس کرے گا اور صارف کو مشورہ دے گا کہ وہ اہمیت کی سطح کو ایڈجسٹ کرنے یا متبادل طریقوں کا استعمال کرنے پر غور کریں۔

بصری نمائندگی

اہم قیمتوں کو سمجھنے میں تقسیم کے منحنی خطوط اور سائے والے مسترد کرنے کے علاقوں کی بصری نمائندگی مددگار ثابت ہوتی ہے۔

معمول کی تقسیم (Z-test)

0 1.96 معیاری معمول کی تقسیم مسترد کرنے کا علاقہ قبولیت علاقہ اہم قیمت

ایک SVG خاکہ جو معیاری معمول کی تقسیم کو دکھاتا ہے جس میں اہم قیمتیں نشان زد ہیں۔ اہم قیمت کے آگے کا علاقہ مسترد کرنے کا علاقہ ہے۔ X-axis z-score کی نمائندگی کرتا ہے، اور Y-axis احتمال کی کثافت کے فنکشن f(z) کی نمائندگی کرتا ہے۔

t-تقسیم

0 -2.101 2.101 t-تقسیم (df = 20) بائیں مسترد کرنے کا علاقہ دائیں مسترد کرنے کا علاقہ قبولیت علاقہ اہم قیمت اہم قیمت

ایک SVG خاکہ جو مخصوص آزادی کے درجات کے ساتھ t-تقسیم کو دکھاتا ہے جس میں اہم قیمتیں نشان زد ہیں۔ خاص طور پر، t-تقسیم معمول کی تقسیم کے مقابلے میں بھاری دمیں رکھتا ہے۔

Chi-squared تقسیم

χ² احتمالی کثافت Chi-squared تقسیم دو طرفہ ٹیسٹ

ایک SVG خاکہ جو Chi-squared تقسیم کو دکھاتا ہے جس میں دو طرفہ ٹیسٹ کے لیے نچلی اور اوپر کی اہم قیمتیں نشان زد ہیں۔ تقسیم دائیں طرف جھکی ہوئی ہے۔

نوٹ: SVG خاکے مواد میں شامل کیے گئے ہیں تاکہ سمجھنے میں مدد مل سکے۔ ہر خاکہ کو درست طور پر لیبل کیا گیا ہے، اور رنگوں کا انتخاب Tailwind CSS کے ساتھ ہم آہنگ ہے۔

حوالہ جات

پیئرسن، K. (1900). On the Criterion that a Given System of Deviations from the Probable in the Case of a Correlated System of Variables is Such that it Can be Reasonably Supposed to Have Arisen from Random Sampling. Philosophical Magazine Series 5, 50(302), 157–175. لنک
طالب علم (گوسٹ، W. S.) (1908). The Probable Error of a Mean. Biometrika, 6(1), 1–25. لنک
فشر، R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. ایڈنبرا: اولیور اور بوئڈ۔
NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods. اہم قیمتیں۔ لنک
وکیپیڈیا۔ اہم قیمت۔ لنک

تنقیدی قیمت کیلکولیٹر: شماریاتی ٹیسٹوں کے لیے اہمیت

اہمیت کی قدر

دستاویزات

اہم قیمت کا حساب کتاب کرنے والا

تعارف

اس کیلکولیٹر کا استعمال کیسے کریں

فارمولا

Z-test اہم قیمت

t-test اہم قیمت

Chi-squared Test اہم قیمت

حساب کتاب

سرحدی معاملات اور غور و فکر

استعمال کے کیسز

متبادل

تاریخ

مثالیں

مثال 1: Z-test اہم قیمت کا حساب (ایک طرفہ)

Python

JavaScript

Excel

مثال 2: t-test اہم قیمت کا حساب (دو طرفہ)

R

MATLAB

JavaScript

Excel

مثال 3: Chi-squared ٹیسٹ اہم قیمتوں کا حساب (دو طرفہ)

Python

MATLAB

JavaScript

Excel

مثال 4: انتہائی قیمتوں کا ہینڈلنگ (سرحدی معاملہ)

بصری نمائندگی

معمول کی تقسیم (Z-test)

t-تقسیم

Chi-squared تقسیم

حوالہ جات

متعلقہ اوزار

پی ایچ ویلیو کیلکولیٹر: ہائیڈروجن آئن کی توجہ کو پی ایچ میں تبدیل کریں

پی ایچ ویلیو کیلکولیٹر: ہائیڈروجن آئن کی مقدار کو پی ایچ میں تبدیل کریں

کیمیائی توازن کے رد عمل کے لیے Kp ویلیو کیلکولیٹر

زیڈ-اسکور کیلکولیٹر: معیاری اسکور کا حساب لگائیں

کیمیائی محلولوں کے لیے نارملٹی کیلکولیٹر

کن کے حجم کا حساب لگائیں: مکمل اور کٹاؤ کن ٹول

پی کی اے ویلیو کیلکولیٹر: تیزابی تحلیل کے مستقل تلاش کریں

آسانی سے اوسط، معیاری انحراف اور زیڈ-اسکور سے خام اسکور کا حساب لگائیں