वर्णनात्मक उपाय

यह आलेख बताता है कि आंकड़ों में वर्णनात्मक उपाय क्या हैं और सभी वर्णनात्मक उपाय क्या हैं। इसके अलावा, आप यह जान सकेंगे कि वर्णनात्मक मापों की गणना कैसे की जाती है।

वर्णनात्मक उपाय क्या हैं?

वर्णनात्मक माप सांख्यिकीय पैरामीटर हैं जिनका उपयोग डेटा के एक सेट का वर्णन करने के लिए किया जाता है। अर्थात्, सांख्यिकी में, डेटा के एक सेट को सारांशित करने के लिए वर्णनात्मक उपायों का उपयोग किया जाता है।

वर्णनात्मक उपायों को चार प्रकारों में वर्गीकृत किया गया है:

• केन्द्रीय प्रवृत्ति का मापन
• फैलाव माप
• स्थिति माप
• आकार माप

केन्द्रीय प्रवृत्ति का मापन

केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय , या केंद्रीकरण के उपाय , सांख्यिकीय उपाय हैं जो किसी वितरण के केंद्रीय मूल्य को दर्शाते हैं। दूसरे शब्दों में, डेटा सेट के केंद्र के मूल्य प्रतिनिधि को खोजने के लिए केंद्रीय प्रवृत्ति के माप का उपयोग किया जाता है।

केन्द्रीय प्रवृत्ति के माप हैं:

• औसत : यह नमूने के सभी डेटा का औसत है।
• माध्यिका : यह सबसे छोटे से सबसे बड़े तक क्रमित सभी डेटा का मध्य मान है।
• मोड : यह डेटासेट में सबसे अधिक दोहराया जाने वाला मान है।

इन सांख्यिकीय मापों की गणना कैसे की जाती है इसके उदाहरण देखने के लिए, यहां क्लिक करें:

फैलाव माप

फैलाव माप एक प्रकार के वर्णनात्मक उपाय हैं जो डेटा सेट के फैलाव को इंगित करते हैं। इसलिए, किसी नमूने में डेटा के फैलाव की डिग्री का आकलन करने के लिए फैलाव उपायों का उपयोग किया जाता है।

फैलाव उपायों को परिवर्तनशीलता उपाय या प्रसार उपाय भी कहा जाता है।

फैलाव के उपाय इस प्रकार हैं:

• मानक विचलन (या मानक विचलन)
• झगड़ा
• गुणांक का परिवर्तन
• साफ
• अन्तःचतुर्थक श्रेणी
• मध्यम अंतर

प्रत्येक फैलाव माप का अपना सूत्र होता है, इसलिए इस लेख को बहुत लंबा न बनाने के लिए, उन सभी को निम्नलिखित लिंक किए गए लेख में समझाया गया है। इसके अतिरिक्त, आप इस प्रकार के वर्णनात्मक मैट्रिक्स की गणना के उदाहरण देख पाएंगे।

स्थिति माप

स्थिति मेट्रिक्स सांख्यिकीय उपाय हैं जो डेटा सेट की संरचना की रिपोर्ट करते हैं। दूसरे शब्दों में, स्थिति माप आपको यह जानने में मदद करता है कि डेटा सेट कैसा दिखता है।

हालाँकि यह अजीब लग सकता है, केंद्रीय प्रवृत्ति के मापों को भी स्थिति माप माना जाता है क्योंकि वे डेटा श्रृंखला की केंद्रीय स्थितियों के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं, हालाँकि स्थिति माप और भी हैं। या, इसे दूसरे तरीके से कहें तो, स्थिति के माप में केंद्रीय प्रवृत्ति के माप शामिल होते हैं।

वास्तव में, स्थिति माप को उनके द्वारा निर्धारित स्थिति के आधार पर केंद्रीय स्थिति माप और गैर-केंद्रीय स्थिति माप में वर्गीकृत किया जाता है।

इस प्रकार, स्थिति माप इस प्रकार हैं:

• केंद्र स्थिति माप : वितरण के केंद्रीय मूल्यों को इंगित करें।
  • माध्य : नमूने में सभी डेटा का औसत है।
  • माध्यिका : यह सबसे छोटे से सबसे बड़े तक क्रमित सभी डेटा का मध्य मान है।
  • मोड : वह मान है जो डेटासेट में सबसे अधिक दिखाई देता है।
• गैर-केंद्रीय स्थिति माप : डेटा सेट को समान भागों में विभाजित करें।
• चतुर्थक – डेटा नमूने को चार बराबर भागों में विभाजित करें।
• क्विंटाइल्स : डेटा को पांच बराबर भागों में अलग करें।
• डेसील्स : डेटा सेट को समान चौड़ाई के दस अंतरालों में विभाजित करें।
• प्रतिशत : डेटा को एक सौ बराबर भागों में विभाजित करें।

आप यहां देख सकते हैं कि इन सभी सांख्यिकीय मापदंडों की गणना कैसे की जाती है:

आकार माप

आंकड़ों में, आकार माप संकेतक हैं जो हमें इसके आकार के अनुसार संभाव्यता वितरण का वर्णन करने की अनुमति देते हैं। इसके अतिरिक्त, आकार माप का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि वितरण कैसा दिखता है, इसे ग्राफ़ किए बिना।

आकार माप दो प्रकार के होते हैं:

• तिरछापन – किसी वितरण की समरूपता (या विषमता) की डिग्री को इंगित करता है, अर्थात, कोई वितरण सममित है या असममित।
• कर्टोसिस : उस डिग्री को इंगित करता है जिस तक एक वितरण अपने माध्य के आसपास केंद्रित है, अर्थात, यह निर्धारित करता है कि कोई वितरण तीव्र या चपटा है।

यह देखने के लिए कि इस प्रकार के वर्णनात्मक मीट्रिक कैसे निर्धारित किए जाते हैं, निम्नलिखित लिंक पर क्लिक करें: