लिंक्ड डेटा क्या है? (स्पष्टीकरण एवं उदाहरण)

जब दो डेटा सेट समान लंबाई के होते हैं और एक डेटा सेट के प्रत्येक अवलोकन को दूसरे डेटा सेट के अवलोकन के साथ “युग्मित” किया जा सकता है, तो हम इस युग्मित डेटा को कहते हैं।

दो डेटासेट को संबद्ध करने के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि एक डेटासेट से प्रत्येक अवलोकन को दूसरे डेटासेट से केवल एक अवलोकन के साथ जोड़ा जा सकता है।

मिलान किए गए डेटा के उदाहरण

यहां मिलान किए गए डेटा के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

उदाहरण 1: डुप्लिकेट माप।

मान लीजिए शोधकर्ता यह जानना चाहते हैं कि क्या कोई तराजू किसी दिए गए गोदाम में दिन के सभी घंटों में बक्सों का वजन करने में सक्षम है। इसका परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ता सुबह और फिर शाम को 30 अलग-अलग बक्सों को तौलने के लिए पैमाने का उपयोग करते हैं।

अंतिम परिणाम दो डेटा सेट हैं जिनमें प्रत्येक बॉक्स के सुबह और शाम के वजन को एक दूसरे से “मिलान” किया जा सकता है।

उदाहरण 2: पोस्ट-पूर्व माप।

एक डॉक्टर जानना चाहता है कि क्या कोई नई दवा मरीज़ों का रक्तचाप कम कर सकती है। इसका परीक्षण करने के लिए, उन्होंने एक सप्ताह तक दवा का उपयोग करने से पहले और बाद में 20 अलग-अलग रोगियों का रक्तचाप मापा।

अंतिम परिणाम डेटा के दो सेट हैं, जिसमें प्रत्येक व्यक्ति के पहले और बाद के रक्तचाप को स्वयं से “मिलान” किया जा सकता है।

युग्मित डेटा का विश्लेषण कैसे करें

युग्मित डेटा का विश्लेषण करने के दो सामान्य तरीके हैं:

1. युग्मित टी-परीक्षण करें।

युग्मित डेटा का विश्लेषण करने का एक तरीका युग्मित नमूने टी-परीक्षण करना है, जो दो नमूनों के साधनों की तुलना करता है जब एक नमूने के प्रत्येक अवलोकन को दूसरे नमूने के अवलोकन के साथ मिलान किया जा सकता है।

यह परीक्षण हमें बताता है कि दो डेटासेट के बीच औसत मान बराबर है या नहीं।

2. दो डेटा सेटों के बीच सहसंबंध की गणना करें।

युग्मित डेटा का विश्लेषण करने का दूसरा तरीका डेटा के दो सेटों के बीच सहसंबंध की गणना करना है।

इससे हमें दो डेटा सेटों के मूल्यों के बीच संबंध की दिशा और ताकत का अंदाजा मिलता है।

युग्मित डेटा और बेजोड़ डेटा

युग्मित डेटा के विपरीत, अयुग्मित डेटा तब होता है जब एक डेटा सेट के अवलोकनों को दूसरे डेटा सेट के अवलोकन के साथ विशिष्ट रूप से संबद्ध नहीं किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, मान लें कि शोधकर्ता यह जानना चाहते हैं कि एक निश्चित प्रशिक्षण कार्यक्रम बास्केटबॉल खिलाड़ियों की औसत ऊर्ध्वाधर छलांग को बढ़ाता है या नहीं।

मिलान किए गए डेटा का उपयोग करके इसका परीक्षण करने का एक तरीका प्रशिक्षण कार्यक्रम का उपयोग करने से पहले और बाद में उन्हीं 20 खिलाड़ियों की अधिकतम ऊर्ध्वाधर छलांग को मापना होगा:

अयुग्मित डेटा का उपयोग करके इसका परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ता उन 20 खिलाड़ियों की अधिकतम ऊर्ध्वाधर छलांग को मापने में सक्षम थे जिन्होंने प्रशिक्षण कार्यक्रम का उपयोग नहीं किया था, और फिर 20 अलग-अलग खिलाड़ियों की अधिकतम ऊर्ध्वाधर छलांग को मापने में सक्षम थे जिन्होंने प्रशिक्षण कार्यक्रम का उपयोग किया था। ‘प्रशिक्षण:

युग्मित डेटा के साथ काम करते समय, हम यह निर्धारित करने के लिए युग्मित नमूने टी-परीक्षण का उपयोग करते हैं कि नमूना साधनों के बीच का अंतर अलग है या नहीं।

और जब हम अयुग्मित डेटा के साथ काम करते हैं, तो हम यह निर्धारित करने के लिए एक स्वतंत्र नमूना टी-परीक्षण का उपयोग करते हैं कि नमूना साधनों के बीच का अंतर अलग है या नहीं।