वर्णनात्मक और अव्यवस्थित आँकड़े क्या हैं?

वर्णनात्मक और ह्रासमान आँकड़े वे दो मूलभूत शाखाओं का हिस्सा हैं जिनमें आँकड़ों को विभाजित किया जाता है, सटीक विज्ञान जो विभिन्न चर से जानकारी निकालने, उन्हें मापने, उन्हें नियंत्रित करने और अनिश्चितता के मामले में उनसे संवाद करने के लिए जिम्मेदार है।.

इस तरह, आँकड़े सामाजिक और वैज्ञानिक व्यवहार और घटनाओं को निर्धारित और नियंत्रित करना है.

वर्णनात्मक आँकड़े जनसंख्या या नमूने से संबंधित डेटा से प्राप्त जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए जिम्मेदार हैं। इसका उद्देश्य सटीक, सरल, स्पष्ट और क्रमबद्ध तरीके से इस जानकारी को संश्लेषित करना है (Santillán, 2016).

यह इस प्रकार है कि वर्णनात्मक आँकड़े डेटा के एक समूह के सबसे अधिक प्रतिनिधि तत्वों को इंगित कर सकते हैं, जिसे सांख्यिकीय डेटा के रूप में जाना जाता है। संक्षेप में, इस तरह के आंकड़े ऐसे डेटा का विवरण बनाने के लिए जिम्मेदार हैं.

दूसरी ओर, अनुमानित आंकड़े एकत्रित आंकड़ों के बारे में अनुमान लगाने के प्रभारी हैं। यह डेटा द्वारा दिखाए गए से अलग निष्कर्ष निकालता है.

इस प्रकार के आँकड़े सूचना के सरल संग्रह से परे हैं, प्रत्येक डेटा को घटना से संबंधित करते हैं जो उनके व्यवहार को बदल सकते हैं.

एक नमूने के विश्लेषण के आधार पर जनसंख्या के बारे में प्रासंगिक आंकड़े प्रासंगिक निष्कर्षों तक पहुंचते हैं। इसलिए, आपको हमेशा अपने निष्कर्ष के भीतर त्रुटि के एक मार्जिन की गणना करनी चाहिए.

वर्णनात्मक आँकड़े

यह आँकड़ों की सबसे लोकप्रिय और ज्ञात शाखा है। इसका मुख्य उद्देश्य चर का विश्लेषण करना है और फिर उक्त विश्लेषण से प्राप्त परिणामों का वर्णन करना है.

वर्णनात्मक आँकड़े आंकड़ों के एक समूह का वर्णन करना चाहते हैं, जो कि समूह को परिभाषित विशेषताओं को सटीक रूप से इंगित करने के उद्देश्य से है (Fortun, 2012).

यह कहा जा सकता है कि आंकड़ों की यह शाखा एक समूह से प्राप्त जानकारी के विश्लेषण के परिणामस्वरूप डेटा को आदेश देने, सारांशित और वर्गीकृत करने के लिए जिम्मेदार है।.

वर्णनात्मक आंकड़ों के कुछ उदाहरणों में किसी देश की जनसंख्या सेंसरशिप एक वर्ष में या एक निश्चित समय सीमा के भीतर अस्पताल में प्राप्त लोगों की संख्या शामिल हो सकती है।.

श्रेणियाँ

कुछ निश्चित अवधारणाएं और श्रेणियां हैं जो विशेष रूप से वर्णनात्मक आंकड़ों के क्षेत्र का हिस्सा हैं। कुछ नीचे सूचीबद्ध हैं:

- फैलाव: एक ही चर के भीतर शामिल मूल्यों के बीच अंतर है। फैलाव में उक्त मूल्यों का औसत भी शामिल है.

- औसत: वह मान है जो समरूप में शामिल डेटा की संख्या से एक ही चर और परिणाम के बाद के विभाजन में शामिल सभी मूल्यों के योग से उत्पन्न होता है। इसे एक चर की केंद्रीय प्रवृत्ति के रूप में परिभाषित किया गया है.

- पूर्वाग्रह या कर्टोसिस: वह माप है जो दर्शाता है कि वक्र कितना कठोर है। यह वह मूल्य है जो औसत से करीब आने वाले तत्वों की संख्या को इंगित करता है। तीन अलग-अलग प्रकार के पूर्वाग्रह हैं (लेप्टोकर्टिक, मेसोकेर्टिक और प्लैटिक्यूरिक), जिनमें से प्रत्येक इंगित करता है कि औसत के आसपास डेटा एकाग्रता कितनी अधिक है।.

- ग्राफिक्स: वे विश्लेषण से प्राप्त आंकड़ों का ग्राफिक प्रतिनिधित्व हैं। आमतौर पर, विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय रेखांकन का उपयोग किया जाता है, जिसमें बार, परिपत्र, रैखिक, बहुभुज, अन्य शामिल हैं।,

- विषमता: वह मान है जो दिखाता है कि औसत के संबंध में समान चर के मान कैसे वितरित किए जाते हैं। यह नकारात्मक, सममित या सकारात्मक हो सकता है (सूत्र, 2017).

अव्यवस्थित आँकड़े

यह विश्लेषण का तरीका है जो किसी जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने के लिए उपयोग किया जाता है, उसी नमूने के एक खंड पर वर्णनात्मक आंकड़ों द्वारा फेंके गए आंकड़ों को ध्यान में रखता है। इस खंड को कठोर मानदंडों के तहत चुना जाना चाहिए.

इंफ़रेंशियल आँकड़े विशेष उपकरणों का उपयोग करते हैं जो आपको नमूने के अवलोकन के आधार पर जनसंख्या के बारे में वैश्विक बयान देने की अनुमति देते हैं.

इस प्रकार के आँकड़ों द्वारा की गई गणना अंकगणित होती है और हमेशा त्रुटि के एक मार्जिन की अनुमति देती है, जो वर्णनात्मक आँकड़ों के साथ नहीं होता है, जो पूरी आबादी के विश्लेषण के लिए जिम्मेदार है.

इस कारण से, अनुमानात्मक आंकड़ों के लिए संभाव्यता मॉडल के उपयोग की आवश्यकता होती है जो आपको केवल एक व्यापक आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालने की अनुमति देता है कि यह किस भाग पर निर्भर करता है (वैवसुता, 2015).

वर्णनात्मक आंकड़ों के अनुसार, यादृच्छिक रूप से चयनित व्यक्तियों से बने नमूने के विश्लेषण के आधार पर सामान्य आबादी से डेटा प्राप्त करना संभव है।.

श्रेणियाँ

बांझ आँकड़ों को नीचे वर्णित दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

- परिकल्पना परीक्षण: जैसा कि इसके नाम का तात्पर्य है, इसमें उस परीक्षण के लिए रखा गया है जो नमूने द्वारा फेंके गए डेटा से आबादी पर निष्कर्ष निकाला गया था.

- आत्मविश्वास अंतराल: ये एक प्रासंगिक और अज्ञात विशेषता (मिनिटैब इंक, 2017) की पहचान करने के लिए आबादी के नमूने के भीतर संकेतित मूल्यों की सीमाएं हैं। उनके यादृच्छिक स्वभाव के कारण, वे हमें किसी भी हीन सांख्यिकीय विश्लेषण के भीतर त्रुटि के एक अंतर को पहचानने की अनुमति देते हैं.

वर्णनात्मक और विभेदक आँकड़ों के बीच अंतर

वर्णनात्मक और ह्रासमान आँकड़ों के बीच मुख्य अंतर यह है कि पहला चर के विश्लेषण से प्राप्त आंकड़ों को क्रमबद्ध, संक्षेप और वर्गीकृत करना चाहता है।.

दूसरी ओर, अनुमानित आंकड़े, पहले प्राप्त आंकड़ों के आधार पर कटौती करते हैं.

दूसरी ओर, हीनतापूर्ण आँकड़े उनके अनुमानों को पूरा करने के लिए वर्णनात्मक आँकड़ों के काम पर निर्भर करते हैं.

इस तरह, वर्णनात्मक आँकड़े उस आधार का गठन करते हैं जिसके आधार पर बाद के आंकड़े अपने काम को अंजाम देंगे.

यह नोट करना भी महत्वपूर्ण है कि वर्णनात्मक आंकड़ों का उपयोग आबादी (बड़े समूह) और नमूने (आबादी के सबसेट) दोनों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है.

जबकि संभावित आंकड़े नमूनों के अध्ययन के लिए जिम्मेदार हैं, जहां से सामान्य आबादी के बारे में निष्कर्ष पर पहुंचने का प्रयास किया जाता है.

इन दो प्रकार के आँकड़ों के बीच एक और अंतर यह है कि वर्णनात्मक आँकड़े केवल प्राप्त आंकड़ों के विवरण पर ध्यान केंद्रित करते हैं, यह मानते हुए कि उनके पास कोई प्रासंगिक संपत्ति नहीं है.

यह उससे आगे नहीं जाता है जो प्राप्त किए गए डेटा को इंगित कर सकते हैं। दूसरी ओर, हीनतापूर्ण आंकड़े मानते हैं कि किसी भी सांख्यिकीय विश्लेषण से प्राप्त सभी डेटा बाहरी और यादृच्छिक घटनाओं पर निर्भर करते हैं जो उनके मूल्य को बदल सकते हैं.

संदर्भ

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