எங்கள் குழு ஒவ்வொரு ஆண்டும் அமெரிக்கா, ஐரோப்பா மற்றும் ஆசியா முழுவதும் 1000 அறிவியல் சங்கங்களின் ஆதரவுடன் 3000+ உலகளாவிய மாநாட்டுத் தொடர் நிகழ்வுகளை ஏற்பாடு செய்து 700+ திறந்த அணுகல் இதழ்களை வெளியிடுகிறது, இதில் 50000 க்கும் மேற்பட்ட தலைசிறந்த ஆளுமைகள், புகழ்பெற்ற விஞ்ஞானிகள் ஆசிரியர் குழு உறுப்பினர்களாக உள்ளனர்.
அதிக வாசகர்கள் மற்றும் மேற்கோள்களைப் பெறும் திறந்த அணுகல் இதழ்கள்
700 இதழ்கள் மற்றும் 15,000,000 வாசகர்கள் ஒவ்வொரு பத்திரிகையும் 25,000+ வாசகர்களைப் பெறுகிறது
Dumond Albert
This article examines the applications and benefits of inferential statistical methods in Library and Information Science (LIS) research. While descriptive statistics provide a summary of data, inferential methods allow researchers to draw meaningful conclusions and make predictions based on sample data. In the context of LIS, inferential statistics find numerous applications, including user behavior analysis, evaluation of information services, collection assessment, and predictive modeling. By utilizing inferential techniques, researchers can go beyond descriptive analysis, generalize findings, and gain deeper insights into the phenomena under investigation. The adoption of inferential statistical methods in LIS research empowers researchers to make evidence-based decisions, predict user behavior, evaluate the impact of services, and contribute to the growth of cumulative knowledge within the field. However, researchers must consider challenges related to appropriate test selection, data quality, and addressing assumptions to ensure accurate and reliable results. Exploring and applying inferential statistical methods in LIS research will advance the field, enable evidence-based practices, and strengthen the knowledge base in Library and Information Science.