কাঙ্ক্ষিত তথ্যবিশ্ব (Target Population) হলো এমন একটি উপাদানসমষ্টি বা গোষ্ঠী, যাদের ওপর গবেষণার ফলাফল প্রযোজ্য বা সাধারণীকরণযোগ্য হবে। এটি গবেষণার একটি মৌলিক অংশ, কারণ তথ্য সংগ্রহ ও বিশ্লেষণের পর ফলাফল এই গোষ্ঠীর জন্যই ব্যাখ্যা করা হয়।

• এটি মূলত আদর্শ বা চূড়ান্ত তথ্যবিশ্বের একটি অংশ হতে পারে, কিন্তু গবেষণার উদ্দেশ্য, সীমা ও প্রাসঙ্গিকতা অনুযায়ী নির্ধারিত হয়।

• Target population–এর সদস্যরা নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের অধিকারী হয়, যা গবেষণার বিষয়বস্তুর সঙ্গে সম্পর্কিত।

• সঠিকভাবে কাঙ্ক্ষিত তথ্যবিশ্ব নির্ধারণ করা জরুরি, কারণ নমুনা (sample) এখান থেকেই নির্বাচন করা হয়।

• ভুলভাবে সংজ্ঞায়িত তথ্যবিশ্ব গবেষণার ফলাফলকে অযথার্থ বা পক্ষপাতদুষ্ট করে তুলতে পারে।

Z-test ব্যবহৃত হয় যখন—

• নমুনার আকার বড় হয় বা

• জনসংখ্যার মানক বিচ্যুতি (σ) জানা থাকে,
  এবং আমরা গড় বা অনুপাত যাচাই করতে চাই।

অন্যদিকে, যখন—

• নমুনার আকার ছোট (n < 30) এবং

• জনসংখ্যার মানক বিচ্যুতি (σ) অজানা,
  তাহলে t-test ব্যবহৃত হয় পরিমিত বিন্যাসের গড়ের মান যাচাই করার জন্য।

সুতরাং, Z-test ও t-test দুটোই হাইপোথিসিস পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হলেও, কোনটি প্রয়োগ হবে তা নির্ভর করে নমুনার আকার ও জনসংখ্যার σ-এর তথ্য উপর।

GPA (Grade Point Average) নির্ণয়ে প্রতিটি বিষয়ের ক্রেডিট বা ওজন (Weight) অনুযায়ী গড় হিসাব করা হয়। অর্থাৎ, সব বিষয়ের নম্বর বা গ্রেড পয়েন্ট সমান গুরুত্ব পায় না; বরং যেসব বিষয়ের ক্রেডিট বেশি, সেগুলোর প্রভাব GPA-তে বেশি পড়ে।

তাই GPA গণনা হলো একটি Weighted Mean (ওজনযুক্ত গড়) এর উদাহরণ, যেখানে প্রতিটি মানের অবদান তার নির্ধারিত ওজনের ওপর নির্ভর করে।

অর্থাৎ,

• Weighted Mean = (∑wᵢxᵢ) / (∑wᵢ)
  যেখানে,
  xᵢ = প্রতিটি বিষয়ের গ্রেড পয়েন্ট
  wᵢ = সংশ্লিষ্ট বিষয়ের ক্রেডিট বা ওজন

সুতরাং, GPA একটি ওজনযুক্ত গড়, কারণ এতে প্রতিটি বিষয়ের অবদান তার ক্রেডিট মানের আনুপাতিকভাবে বিবেচিত হয়।