सांख्यिकीय पद्धतियां

यह आलेख बताता है कि सांख्यिकीय पद्धति क्या है। इस प्रकार, आपको सांख्यिकीय विधि की परिभाषा मिलेगी और सांख्यिकीय विधि के चरण क्या हैं।

सांख्यिकीय पद्धति क्या है?

सांख्यिकीय पद्धति सांख्यिकीय तकनीकों पर आधारित एक डेटा प्रबंधन प्रक्रिया है। दूसरे शब्दों में, सांख्यिकीय पद्धति सांख्यिकीय डेटा को संसाधित करने का एक तरीका है जिसका उपयोग निष्कर्ष निकालने के लिए किया जाता है।

नमूनाकरण विधि के चरण हैं: संग्रह, गिनती, प्रस्तुति, संश्लेषण और विश्लेषण। हम नीचे देखेंगे कि सांख्यिकीय पद्धति के प्रत्येक चरण में क्या शामिल है।

सांख्यिकीय पद्धति की मुख्य विशेषताओं में से एक यह है कि यह डेटा के एक सेट की व्याख्या करना और उससे निष्कर्ष निकालना आसान बनाती है। इसके अलावा, यह संपूर्ण सांख्यिकीय आबादी के लिए डेटा नमूने के सांख्यिकीय विश्लेषण के दौरान प्राप्त परिणामों को निकालना संभव बनाता है।

ध्यान रखें कि सांख्यिकीय पद्धति मात्रात्मक डेटा और गुणात्मक डेटा दोनों के विश्लेषण की अनुमति देती है।

सांख्यिकीय पद्धति के चरण

सांख्यिकीय पद्धति के चरण या चरण हैं:

1. संग्रह : सांख्यिकीय पद्धति का चरण जिसमें डेटा एकत्र किया जाता है।
2. गिनती : सांख्यिकीय पद्धति का चरण जिसमें प्रत्येक मान की गणना की जाती है।
3. प्रस्तुतिकरण : सांख्यिकीय पद्धति का चरण जिसमें डेटा को ग्राफ़ के रूप में प्रस्तुत करना शामिल है।
4. संश्लेषण : सांख्यिकीय उपायों की गणना के आधार पर सांख्यिकीय पद्धति का चरण।
5. विश्लेषण : सांख्यिकीय पद्धति का चरण जिसमें शोध निष्कर्ष निकाले जाते हैं।

सांख्यिकीय पद्धति के प्रत्येक चरण को नीचे अधिक विस्तार से समझाया गया है।

फसल

सांख्यिकीय पद्धति के इस चरण में डेटा एकत्र करना शामिल है जिस पर सांख्यिकीय अध्ययन किया जाएगा। डेटा संग्रह केवल अवलोकन द्वारा किया जा सकता है या, इसके विपरीत, विश्लेषण की जाने वाली संपत्ति को मापा या गणना की जानी चाहिए।

हालाँकि यह एक बहुत ही सरल कदम लगता है, सांख्यिकीय पद्धति का यह हिस्सा बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि यदि डेटा अच्छी तरह से एकत्र नहीं किया गया है, तो सांख्यिकीय शोध से निकाले गए निष्कर्ष गलत होंगे।

आमतौर पर, अध्ययन की गई आबादी पूरी तरह से अध्ययन करने के लिए बहुत बड़ी है, इसलिए डेटा को आबादी के नमूने से एकत्र किया जाता है और प्राप्त परिणामों को पूरी आबादी पर लागू किया जाता है। इस अर्थ में, आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि प्रयुक्त नमूनाकरण विधि केस अध्ययन के लिए आदर्श है।

गिनती करना

सांख्यिकीय पद्धति के इस चरण में, किसी मान को जितनी बार देखा गया है, उसकी गणना की जाती है, अर्थात प्रत्येक मान की सांख्यिकीय आवृत्ति की गणना की जाती है।

इसलिए, इस स्तर पर आवृत्ति तालिका बनाना बहुत आम है, क्योंकि यह एक तालिका में सभी प्रकार की आवृत्तियों को सारांशित करता है और आपको प्रत्येक मान की आवृत्ति को तुरंत देखने की अनुमति देता है।

प्रस्तुति

सांख्यिकीय पद्धति का प्रस्तुतिकरण चरण अनुसंधान डेटा नमूने को दृश्य रूप से प्रस्तुत करने के लिए सांख्यिकीय ग्राफ़ विकसित करने पर निर्भर करता है। इस तरह, गणना का सहारा लिए बिना डेटा से प्रारंभिक निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं।

ध्यान रखें कि हमारे पास मौजूद डेटा के प्रकार के आधार पर, इसे किसी न किसी प्रकार के चार्ट में प्रस्तुत करना सबसे अच्छा है। उदाहरण के लिए, गुणात्मक डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयुक्त ग्राफ़ उन ग्राफ़ से भिन्न होते हैं जिनका उपयोग मात्रात्मक डेटा के लिए किया जाना चाहिए। निम्नलिखित लिंक में आप देख सकते हैं कि आपको किस प्रकार के सांख्यिकीय चार्ट का उपयोग करना चाहिए:

सारांश

जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, सांख्यिकीय पद्धति के संश्लेषण चरण में अध्ययन किए गए डेटा की श्रृंखला को संश्लेषित करना शामिल है। ऐसा करने के लिए, सांख्यिकीय उपायों की गणना की जाती है जो डेटा सेट को सारांशित करते हैं और सभी को यह अंदाजा लगाने की अनुमति देते हैं कि अध्ययन किया गया नमूना कैसा दिखता है।

मूल रूप से, सांख्यिकीय माप चार प्रकार के होते हैं: केंद्रीकरण के माप, फैलाव के माप, स्थिति के माप और रूप के माप। आप देख सकते हैं कि इन सभी की गणना निम्नलिखित लिंक में कैसे की जाती है:

विश्लेषण

विश्लेषण सांख्यिकीय पद्धति का अंतिम चरण है और इसलिए, यह वह हिस्सा है जिसमें शोध निष्कर्ष निकाले जाते हैं। पिछले चरण में गणना किए गए मापों के आधार पर, डेटा नमूने का विश्लेषण किया जाता है और यह निर्धारित करने का प्रयास किया जाता है कि अध्ययन की गई जनसंख्या के बारे में बनाई गई परिकल्पनाएँ सही हैं या गलत।

सांख्यिकीय पद्धति के इस चरण में, सांख्यिकीय परिकल्पनाओं को अस्वीकार या स्वीकार करने के लिए परिकल्पना परीक्षण किया जाता है। परिकल्पना परीक्षण एक सांख्यिकीय प्रक्रिया है जिसका उपयोग किसी परिकल्पना के सही या गलत होने की संभावना निर्धारित करने के लिए किया जाता है। संक्षेप में, परिकल्पना परीक्षण का उपयोग सांख्यिकीय साक्ष्यों के आधार पर परिकल्पनाओं को अस्वीकार करने या स्वीकार करने के लिए किया जाता है।