प्रगती करण्यासाठी एक छोटी जागा
झोप आणि लक्ष डेटा दर्शक
तुमचे दिवस थोडे अधिक स्पष्टपणे पाहा.
तुमचे CSV निर्यात उघडा, दोन मापे तारखेनुसार जुळवा आणि साप्ताहिक नमुने पाहा. निरीक्षणांप्रमाणेच अंतरही स्पष्ट दिसू द्या.
झोप आणि लक्ष डेटा दर्शक
CSV स्वरूप
तुमची निरीक्षणे येथे दिसतील
हे कसे चालते हे पाहण्यासाठी CSV उघडा किंवा उदाहरण पहा.
हे तुमचे करा
प्रत्येक मापासाठी एक CSV निवडा, किंवा एकाच फाइलमधील दोन स्तंभ वापरा. तारीख आणि अंकीय स्तंभ जोडा, एकक जोडा आणि मग पाहा. एकाच दिवसाच्या अनेक नोंदींची सरासरी घेतली जाते; रिकाम्या मूल्यांचा अर्थ गहाळ, कधीही शून्य नाही. तारखांसाठी तुमच्या फाइलमध्ये लिहिलेली कॅलेंडर तारीख वापरली जाते; टाइमझोन रूपांतरण केले जात नाही.
स्रोत आणि व्याप्ती
नमुने कारणे नाहीत. योगायोगाने होणारे सहसंबंध सामान्य आहेत, विशेषतः थोड्या नोंदी किंवा अनेक तुलनांमध्ये. परिधानीय उपकरणे झोपेचा अंदाज लावतात; हा दर्शक आरोग्याचे मूल्यांकन करत नाही, उपचारांची शिफारस करत नाही किंवा नमुना का घडला हे सांगत नाही.
NIST सांख्यिकीय हस्तपुस्तिका: सहसंबंधामुळे कार्यकारणभाव सिद्ध होत नाही.
काही उपयुक्त उत्तरे
मी कोणती निर्यात उघडू शकतो?
झोप अॅप्स, परिधानीय उपकरणे, स्प्रेडशीट, झोप डायरी किंवा फोकस टाइमरमधील CSV फाइल्स तारीख आणि अंकीय मूल्ये असल्यास चालतात. स्वल्पविराम, अर्धविराम किंवा टॅब विभाजक निवडा. YYYY-MM-DD तारखा, ISO टाइमस्टॅम्प वापरा, किंवा स्लॅश तारखांसाठी क्रम स्पष्टपणे निवडा. 7h 30m सारखा कालावधी प्रथम अंकात बदलला पाहिजे.
गहाळ किंवा डुप्लिकेट दिवसांना काय होते?
दर्शक पहिल्या आणि शेवटच्या जोडलेल्या निरीक्षणामधील सर्व कॅलेंडर तारखा समाविष्ट करतो. गहाळ मूल्ये अंतर निर्माण करतात. एका तारखेची अनेक मूल्ये प्रत्येक मापासाठी स्वतंत्रपणे सरासरी केली जातात. साप्ताहिक नमुने उपलब्ध दैनिक सरासरी वापरतात आणि त्यांची संख्या दाखवतात.
आलेख निदान आहे का?
नाही. ही वर्णनात्मक निरीक्षणे आहेत. ती कारण आणि परिणाम सिद्ध करू शकत नाहीत किंवा आजाराचे निदान करू शकत नाहीत. झोपेबद्दल किंवा तुमच्या आरोग्याबद्दल काळजी असल्यास पात्र आरोग्य व्यावसायिकांशी बोला.