Standard Deviation (SD) হলো একটি পরিসংখ্যানিক পরিমাপ, যা ডেটার মানগুলোর কেন্দ্রীয় মান থেকে বিচ্যুতির মাত্রা নির্দেশ করে।

• এটি শুধু চরম মানগুলো নয়, বরং সমস্ত ডেটা পয়েন্টকে বিবেচনা করে, তাই ডেটার প্রকৃত ছড়ানো মাত্রা বোঝায়।

• SD-এর একক একই থাকে যেটি মূল ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়েছে, যেমন কেজি, মিটার বা টাকা।

• এটি সম্ভাব্যতা তত্ত্বের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সংযুক্ত, বিশেষত Normal Distribution–এর ক্ষেত্রে।

• Standard Deviation উন্নত পরিসংখ্যানিক হিসাব, যেমন z-score, confidence interval ও hypothesis testing–এ অপরিহার্য।

 Snowball Sampling হলো একটি non-probability sampling পদ্ধতি, যেখানে নমুনা সংগ্রহের প্রক্রিয়া ধাপে ধাপে বৃদ্ধি পায়।

• প্রথমে কিছু প্রাথমিক ব্যক্তি বা প্রাথমিক নমুনা (initial participants) নির্বাচন করা হয়।

• এরপর এই নির্বাচিত ব্যক্তিরা তাদের পরিচিতদের (network) পরিচয় দেয়, এবং সেই পরিচিতরাও নমুনায় অন্তর্ভুক্ত করা হয়।

• এইভাবে নমুনা ধাপে ধাপে বর্ধিত হয়, মূলত network বা সামাজিক সম্পর্কের ভিত্তিতে।

• স্নোবল স্যাম্পলিং সাধারণত দুর্লভ বা কঠিনভাবে পৌঁছানো যায় এমন জনসংখ্যা (যেমন বিশেষ সম্প্রদায় বা গোষ্ঠী) এর জন্য কার্যকর।

• এর প্রধান সুবিধা হলো নমুনা দ্রুত বৃদ্ধি করা যায়, কিন্তু representativeness বা সাধারণীকরণযোগ্যতা সীমিত থাকে।

সংশ্লেষাঙ্ক (Correlation Coefficient) দুইটি চলকের মধ্যে সম্পর্কের দিক ও মাত্রা নির্দেশ করে। এর একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য হলো—এর মান চলকদ্বয়ের মূলবিন্দু (origin) ও মাপনী (scale) পরিবর্তনের ওপর নির্ভরশীল নয়। অর্থাৎ, চলকগুলোর একক বা ভিত্তি পরিবর্তন করলেও r এর মান অপরিবর্তিত থাকে, এবং
rₓᵧ = rᵧₓ।

• এটি একটি dimensionless সংখ্যা, যার মান −1 থেকে +1 এর মধ্যে থাকে।

• r = +1 হলে সম্পূর্ণ ধনাত্মক সম্পর্ক নির্দেশ করে, আর r = −1 হলে সম্পূর্ণ ঋণাত্মক সম্পর্ক বোঝায়।

• r = 0 মানে চলকদ্বয়ের মধ্যে কোনো রৈখিক সম্পর্ক নেই।

• সংশ্লেষাঙ্ক শুধু রৈখিক সম্পর্ক (linear relationship) পরিমাপ করে, অরৈখিক সম্পর্ক নয়।

• এটি দুই চলকের মানের ক্রম বা র‌্যাংক পরিবর্তনে প্রভাবিত হয় না, যদি রৈখিক সম্পর্ক বজায় থাকে।

অতএব, মূল উক্তি “rₓᵧ = rᵧₓ এবং এটি origin ও scale পরিবর্তনে অপরিবর্তিত”—সংশ্লেষাঙ্কের অন্যতম মৌলিক বৈশিষ্ট্য।