अनुसंधान में सांख्यिकी का महत्व (उदाहरण सहित)

सांख्यिकी का क्षेत्र डेटा के संग्रह, विश्लेषण, व्याख्या और प्रस्तुति से संबंधित है।

शोध में, आँकड़े निम्नलिखित कारणों से महत्वपूर्ण हैं:

कारण 1 : सांख्यिकी शोधकर्ताओं को अध्ययन डिजाइन करने की अनुमति देती है ताकि अध्ययन के परिणामों को बड़ी आबादी तक पहुंचाया जा सके।

कारण 2 : सांख्यिकी शोधकर्ताओं को यह निर्धारित करने के लिए परिकल्पना परीक्षण करने की अनुमति देती है कि क्या किसी नई दवा, प्रक्रिया, निर्माण विधि आदि के बारे में कुछ दावे सही हैं। वैध हैं। सच हैं।

कारण 3 : सांख्यिकी शोधकर्ताओं को जनसंख्या अनुमानों के आसपास अनिश्चितता को पकड़ने के लिए आत्मविश्वास अंतराल बनाने की अनुमति देती है।

इस लेख के शेष भाग में, हम इनमें से प्रत्येक कारण का विकास करेंगे।

कारण 1: सांख्यिकी शोधकर्ताओं को अध्ययन डिजाइन करने की अनुमति देती है

शोधकर्ता अक्सर आबादी के बारे में सवालों का जवाब देना चाहते हैं जैसे:

• किसी विशेष प्रजाति के पक्षी का औसत वजन कितना होता है?
• एक निश्चित पौधे की प्रजाति की औसत ऊंचाई क्या है?
• किसी शहर में कितने प्रतिशत नागरिक किसी खास कानून का समर्थन करते हैं?

इन सवालों का जवाब देने का एक तरीका रुचि की आबादी में प्रत्येक व्यक्ति पर डेटा एकत्र करना है।

हालाँकि, यह आमतौर पर बहुत महंगा और समय लेने वाला होता है, इसलिए शोधकर्ता इसके बजाय जनसंख्या का एक नमूना लेते हैं और संपूर्ण जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए नमूना डेटा का उपयोग करते हैं।

ऐसे कई अलग-अलग तरीके हैं जिनका उपयोग शोधकर्ता संभावित रूप से व्यक्तियों को एक नमूने में लाने के लिए कर सकते हैं। इन्हें नमूनाकरण विधियों के रूप में जाना जाता है।

नमूनाकरण विधियों के दो वर्ग हैं:

• संभाव्यता नमूनाकरण विधियाँ : जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य के नमूने का हिस्सा बनने के लिए चुने जाने की समान संभावना होती है।
• गैर-संभाव्यता नमूनाकरण विधियाँ : किसी जनसंख्या के सभी सदस्यों के नमूने का हिस्सा बनने के लिए चुने जाने की संभावना समान नहीं होती है।

संभाव्यता नमूनाकरण विधियों का उपयोग करके, शोधकर्ता समग्र जनसंख्या का प्रतिनिधि नमूना प्राप्त करने की संभावनाओं को अधिकतम कर सकते हैं।

यह शोधकर्ताओं को नमूने से परिणामों को समग्र जनसंख्या तक विस्तारित करने की अनुमति देता है।

नमूनाकरण विधियों के दो वर्गों के बारे में यहां और जानें।

कारण 2: सांख्यिकी शोधकर्ताओं को परिकल्पना परीक्षण करने की अनुमति देती है

सांख्यिकी का प्रयोग शोध में परिकल्पना परीक्षण के रूप में भी किया जाता है।

ये ऐसे परीक्षण हैं जिनका उपयोग शोधकर्ता यह निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं कि विभिन्न चिकित्सा प्रक्रियाओं या उपचारों के बीच सांख्यिकीय महत्व है या नहीं।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि एक वैज्ञानिक का मानना है कि एक नई दवा मोटे रोगियों में रक्तचाप को कम करने में सक्षम है। इसका परीक्षण करने के लिए, उन्होंने एक महीने तक नई दवा का उपयोग करने से पहले और बाद में 30 रोगियों का रक्तचाप मापा।

इसके बाद यह निम्नलिखित मान्यताओं का उपयोग करके युग्मित नमूने टी-परीक्षण करता है:

• एच ₀ : μ _बाद = μ _पहले (औसत रक्तचाप दवा के उपयोग से पहले और बाद में समान है)
• एच _ए : μ _{के बाद} < μ _पहले (मतलब दवा का उपयोग करने के बाद रक्तचाप कम होता है)

यदि परीक्षण का पी-मान एक निश्चित महत्व स्तर (जैसे α = 0.05) से नीचे है, तो यह शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर सकता है और निष्कर्ष निकाल सकता है कि नई दवा रक्तचाप में कमी का कारण बनती है।

नोट : यह शोध में प्रयुक्त परिकल्पना परीक्षण का सिर्फ एक उदाहरण है। अन्य सामान्य परीक्षणों में एक-नमूना टी-परीक्षण , दो-नमूना टी-परीक्षण , एक-तरफ़ा एनोवा और दो-तरफ़ा एनोवा शामिल हैं।

कारण 3: सांख्यिकी शोधकर्ताओं को आत्मविश्वास अंतराल बनाने की अनुमति देती है

अनुसंधान में सांख्यिकी का उपयोग आत्मविश्वास अंतराल के रूप में भी किया जाता है।

आत्मविश्वास अंतराल मूल्यों की एक श्रृंखला है जिसमें एक निश्चित स्तर के आत्मविश्वास के साथ जनसंख्या पैरामीटर शामिल होने की संभावना है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि शोधकर्ता कछुए की एक निश्चित प्रजाति के औसत वजन का अनुमान लगाना चाहते हैं।

चारों ओर घूमने और आबादी में प्रत्येक कछुए का वजन करने के बजाय, शोधकर्ता निम्नलिखित जानकारी के साथ कछुओं का एक सरल यादृच्छिक नमूना ले सकते हैं:

• नमूना आकार n = 25
• औसत नमूना वजन x = 300
• नमूना मानक विचलन s = 18.5

एक औसत सूत्र के लिए विश्वास अंतराल का उपयोग करके, शोधकर्ता निम्नलिखित 95% विश्वास अंतराल का निर्माण कर सकते हैं:

95% आत्मविश्वास अंतराल: 300 +/- 1.96*(18.5/√ 25 ) = [292.75, 307.25]

शोधकर्ता तब दावा करेंगे कि वे 95% आश्वस्त हैं कि इस कछुए की आबादी का वास्तविक औसत वजन 292.75 पाउंड और 307.25 पाउंड के बीच है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित लेख अन्य क्षेत्रों में सांख्यिकी के महत्व को समझाते हैं:

स्वास्थ्य देखभाल में सांख्यिकी का महत्व
नर्सिंग में सांख्यिकी का महत्व
व्यवसायों में सांख्यिकी का महत्व
अर्थशास्त्र में सांख्यिकी का महत्व
शिक्षा में सांख्यिकी का महत्व