Data Analysis MCQ Quiz in हिन्दी - Objective Question with Answer for Data Analysis - मुफ्त [PDF] डाउनलोड करें

सही उत्तर B, A, C, D है।

Key Points

• माध्यिका
  • माध्यिका डेटासेट को दो बराबर भागों में विभाजित करती है। यह 50वें प्रतिशतक के अनुरूप है।
• 7वाँ दशक
  • 7वाँ दशक 70वें प्रतिशतक के अनुरूप है।
• तीसरा चतुर्थक
  • तीसरा चतुर्थक 75वें प्रतिशतक के अनुरूप है।
• 78वाँ प्रतिशतक
  • 78वाँ प्रतिशतक एक सांख्यिकीय माप है जो उस मान को पहचानता है जिसके नीचे 78% डेटा आते हैं।

Additional Information

• प्रतिशतक
  • प्रतिशतक ऐसे माप हैं जो एक डेटासेट को 100 बराबर भागों में विभाजित करते हैं। उदाहरण के लिए:
    • 50वाँ प्रतिशतक माध्यिका है।
    • 25वाँ प्रतिशतक पहला चतुर्थक है।
    • 75वाँ प्रतिशतक तीसरा चतुर्थक है।
• दशक
  • दशक एक डेटासेट को 10 बराबर भागों में विभाजित करते हैं। उदाहरण के लिए:
    • पहला दशक 10वाँ प्रतिशतक है।
    • 5वाँ दशक 50वाँ प्रतिशतक है, जो माध्यिका भी है।
    • 7वाँ दशक 70वाँ प्रतिशतक है।
• चतुर्थक
  • चतुर्थक एक डेटासेट को 4 बराबर भागों में विभाजित करते हैं। उदाहरण के लिए:
    • पहला चतुर्थक (Q1) 25वाँ प्रतिशतक है।
    • दूसरा चतुर्थक (Q2) 50वाँ प्रतिशतक है, जो माध्यिका भी है।
    • तीसरा चतुर्थक (Q3) 75वाँ प्रतिशतक है।

सही उत्तर 'पूर्व कथनात्मक वैधता' है।

Key Points

• पूर्व कथनात्मक वैधता:
  • पूर्व कथनात्मक वैधता किसी पैमाने या परीक्षण पर स्कोर की सीमा को संदर्भित करती है जो भविष्य में किसी मानदंड माप पर प्रदर्शन की भविष्यवाणी करता है।
  • बौद्धिक क्षमता के मौखिक परीक्षण और उपलब्धि परीक्षण पर स्कोर के बीच सहसंबंध के संदर्भ में, पूर्व कथनात्मक वैधता इंगित करेगी कि मौखिक परीक्षण स्कोर भविष्य के उपलब्धि परीक्षण स्कोर की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
  • इस प्रकार की वैधता शैक्षिक और मनोवैज्ञानिक मूल्यांकन में उपयोग किए जाने वाले परीक्षणों के लिए महत्वपूर्ण है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे भविष्य के प्रदर्शन का पूर्वानुमान लगाने में प्रभावी हैं।

Additional Information

• समवर्ती वैधता:
  • समवर्ती वैधता उस सीमा को संदर्भित करती है जिस तक किसी विशेष परीक्षण के परिणाम किसी दिए गए सामाजिक निर्माण के लिए पहले से स्थापित माप के परिणामों के अनुरूप होते हैं।
  • इसमें परीक्षण स्कोर की तुलना अन्य उपायों या परिणामों से की जाती है जो एक ही समय में प्राप्त होते हैं।
  • यह मौखिक परीक्षण स्कोर और भविष्य के उपलब्धि परीक्षण स्कोर के बीच सहसंबंध के लिए सबसे उपयुक्त नहीं है।
• विषयगत वैधता:
  • विषयगत वैधता उस सीमा को संदर्भित करती है जिस तक कोई माप किसी दिए गए सामाजिक निर्माण के सभी पहलुओं का प्रतिनिधित्व करता है।
  • यह सुनिश्चित करता है कि परीक्षण उस निर्माण के संपूर्ण डोमेन को व्यापक रूप से कवर करता है जिसे वह मापना चाहता है।
  • विषयगत वैधता में भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करना शामिल नहीं है, जिससे यह प्रश्न के लिए कम प्रासंगिक हो जाता है।
• परीक्षण पुनर्परीक्षण विश्वसनीयता:
  • परीक्षण पुनर्परीक्षण विश्वसनीयता परीक्षण परिणामों की स्थिरता को मापती है जब एक ही परीक्षण को दो अलग-अलग अवसरों पर लोगों के एक ही समूह को प्रशासित किया जाता है।
  • यह समय के साथ परीक्षण स्कोर की स्थिरता और स्थिरता के बारे में अधिक है बजाय उनकी पूर्वानुमान शक्ति के।
  • यह अवधारणा विभिन्न प्रकार के परीक्षण स्कोर के बीच सहसंबंध को संबोधित नहीं करती है।

सही उत्तर D, B, A, C है।

Key Points 

• विचरण गुणांक (CV): विचरण गुणांक एक प्रायिकता वितरण या आवृत्ति वितरण के फैलाव का एक मानकीकृत माप है। इसे मानक विचलन के माध्य से अनुपात के रूप में परिभाषित किया गया है और इसे अक्सर प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है।
  • CV का सूत्र है: CV = (σ / x̅) * 100
• प्रत्येक डेटासेट के लिए CV की गणना: हम दिए गए माध्य (x̅) और मानक विचलन (σ) का उपयोग करके प्रत्येक दिए गए डेटासेट के लिए CV की गणना करते हैं।
  • डेटासेट A: ( x̅ = 21, σ = 4.0 )
    • CV_A = (4.0 / 21) * 100 ≈ 19.05%
  • डेटासेट B: ( x̅ = 19, σ = 2.5 )
    • CV_B = (2.5 / 19) * 100 ≈ 13.16%
  • डेटासेट C: ( x̅ = 24, σ = 5.2 )
    • CV_C = (5.2 / 24) * 100 ≈ 21.67%
  • डेटासेट D: ( x̅ = 15, σ = 1.8 )
    • CV_D = (1.8 / 15) * 100 ≈ 12.00%
• CV के बढ़ते क्रम में डेटासेट को व्यवस्थित करना:
  • डेटासेट D: CV ≈ 12.00%
  • डेटासेट B: CV ≈ 13.16%
  • डेटासेट A: CV ≈ 19.05%
  • डेटासेट C: CV ≈ 21.67%
• परिणाम:
  • इसलिए, उनके विचरण गुणांक के बढ़ते क्रम में डेटासेट D, B, A, C हैं। 

सही उत्तर (I), (L), (J), (K) है

Key Points 

विचरण गुणांक (CV) को समझना:

• परिभाषा:
  • विचरण गुणांक (CV) एक डेटा सेट की सापेक्ष परिवर्तनशीलता का एक सांख्यिकीय माप है।
  • यह मानक विचलन (σ) के माध्य (x̅) से अनुपात के रूप में गणना की जाती है, फिर इसे प्रतिशत के रूप में व्यक्त करने के लिए 100 से गुणा किया जाता है।
  • सूत्र:CV=(σ / x̅ )×100% 
• महत्व:
  • CV डेटा सेट के माध्य के संबंध में परिवर्तनशीलता की सीमा के बारे में जानकारी प्रदान करता है।
  • यह विभिन्न इकाइयों या व्यापक रूप से भिन्न माध्य वाले डेटा सेट के बीच भिन्नता की डिग्री की तुलना करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।
  • एक कम CV माध्य के सापेक्ष कम परिवर्तनशीलता को इंगित करता है, जबकि एक उच्च CV अधिक परिवर्तनशीलता को इंगित करता है।

प्रत्येक डेटा सेट के लिए CV की गणना:

• (I) x̅ = 30, σ = 3
  $CV = \left( \frac{3}{30} \right) \times 100\% = 10\%$

• (J) " id="MathJax-Element-11-Frame" role="presentation" style="position: relative;" tabindex="0"> x̅ = 48, σ = 12
  CV=(1248)x100%=25% CV = \left( \frac{12}{48} \right) \times 100\% = 25\%" id="MathJax-Element-12-Frame" role="presentation" style="position: relative;" tabindex="0">CV=(1248)x100%=25% $CV = \left( \frac{12}{48} \right) \times 100\% = 25\%$ $CV = \left( \frac{12}{48} \right) \times 100\% = 25\%$

• (K) " id="MathJax-Element-13-Frame" role="presentation" style="position: relative;" tabindex="0"> x̅ = 18, σ = 9
  $CV = \left( \frac{9}{18} \right) \times 100\% = 50\%$

• (L) " id="MathJax-Element-15-Frame" role="presentation" style="position: relative;" tabindex="0"> x̅ = 30, σ = 6
  $CV = \left( \frac{6}{30} \right) \times 100\% = 20\%$

CV के आधार पर रैंकिंग:

• CV की तुलना करना:
  • (I): 10%
  • (L): 20%
  • (J): 25%
  • (K): 50%
• CV के बढ़ते क्रम में रैंकिंग: (I), (L), (J), (K)

Additional Information

• CV विशेष रूप से उपयोगी होता है जब आपको उन डेटा सेट की परिवर्तनशीलता की तुलना करने की आवश्यकता होती है जो समान इकाइयों को साझा नहीं करते हैं या जब माध्य काफी भिन्न होते हैं।
• व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, CV का उपयोग अक्सर वित्त (निवेश जोखिम को मापने के लिए), जीव विज्ञान (प्रयोगात्मक परिणामों का आकलन करने के लिए) और गुणवत्ता नियंत्रण (प्रक्रिया स्थिरता का मूल्यांकन करने के लिए) जैसे क्षेत्रों में किया जाता है।
• जबकि CV सापेक्ष परिवर्तनशीलता का एक मूल्यवान माप है, यह शून्य के करीब माध्य वाले डेटा सेट के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है, क्योंकि यह भ्रामक रूप से उच्च मानों को जन्म दे सकता है।

सही उत्तर 'बाएँ पूँछ परीक्षण' है।

Key Points

• बाएँ पूँछ परीक्षण:
  • जब शोधकर्ता यह निर्धारित करना चाहता है कि जनसंख्या माध्य किसी परिकल्पित मान से कम है, तो सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण में बाएँ पूँछ परीक्षण का उपयोग किया जाता है।
  • इस परीक्षण में, क्रांतिक क्षेत्र (वह क्षेत्र जहाँ हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करेंगे) संभावना वितरण के बाएँ पूँछ में स्थित होता है।
  • शून्य परिकल्पना (H0) आमतौर पर बताती है कि जनसंख्या माध्य परिकल्पित मान के बराबर है, जबकि वैकल्पिक परिकल्पना (H1) बताती है कि जनसंख्या माध्य परिकल्पित मान से कम है।
  • जब शोध प्रश्न विशेष रूप से परिकल्पित माध्य से कम कमी या मान की तलाश करता है, तो बाएँ पूँछ परीक्षण का उपयोग करना उचित है।

Additional Information

• Z-पूँछ परीक्षण:
  • यह शब्द परिकल्पना परीक्षण में मानक नहीं है। यह उन परीक्षणों को संदर्भित कर सकता है जो Z-वितरण का उपयोग करते हैं, जैसे कि Z-परीक्षण, लेकिन यह परीक्षण की दिशा (बाएँ, दाएँ या दो-पूँछ) निर्दिष्ट नहीं करता है।
  • Z-परीक्षणों का उपयोग तब किया जाता है जब नमूना आकार बड़ा होता है, और जनसंख्या प्रसरण ज्ञात होता है।
• दाएँ पूँछ परीक्षण:
  • जब शोधकर्ता यह निर्धारित करना चाहता है कि जनसंख्या माध्य परिकल्पित मान से अधिक है, तो दाएँ पूँछ परीक्षण का उपयोग किया जाता है।
  • क्रांतिक क्षेत्र संभावना वितरण के दाएँ पूँछ में होता है।
  • यह परीक्षण करने के लिए उपयुक्त नहीं है कि जनसंख्या माध्य परिकल्पित मान से कम है या नहीं।
• F-परीक्षण:
  • दो जनसंख्याओं के प्रसरणों की तुलना करने के लिए F-परीक्षण का उपयोग किया जाता है और अक्सर विचरण के विश्लेषण (ANOVA) के संदर्भ में उपयोग किया जाता है।
  • यह सीधे इस प्रश्न को संबोधित नहीं करता है कि माध्य परिकल्पित मान से कम या अधिक है।

सही उत्तर सिस्टम, एप्लीकेशन, प्रोडक्ट है।

Important Points

• SAP व्यापार डाटा प्रक्रियाओं के प्रबंधन के लिए सॉफ्टवेयर के दुनिया के अग्रणी निर्माताओं में से एक है।
• SAP "भविष्य के प्रूफ क्लाउड ERP समाधान प्रदान करता है जो व्यापार की अगली पीढ़ी को शक्ति देगा"।
• SAP दोहरावदार कार्यों को स्वचालित करके आपके संगठन की दक्षता और उत्पादकता को बढ़ा सकता है, जिससे आपके समय, धन और संसाधनों का बेहतर उपयोग हो सकता है।

Key Points

• SAP संख्या एक अद्वितीय छह-अंकीय संख्या है जिसका उपयोग नगरपालिका द्वारा अपने सिस्टम में एक विक्रेता की पहचान करने के लिए किया जाता है।

उत्तर केवल (A) और (C) है।

Key Points

टी- परीक्षण एक सांख्यिकीय पद्धति है जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या दो समूहों के साधनों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर है।

टी- परीक्षण:

• टी-परीक्षण आपको बताता है कि समूहों के बीच के अंतर कितने महत्वपूर्ण हैं; दूसरे शब्दों में, यह आपको बताता है कि क्या वे अंतर (माध्य में मापे गए) संयोग से हो सकते हैं।
• टी-परीक्षण सांख्यिकी में परिकल्पना परीक्षण के प्रयोजन के लिए उपयोग किए जाने वाले कई परीक्षणों में से एक है।
• अनुमानात्मक सांख्यिकी दो प्रकार के होते हैं: पैरामीट्रिक और नॉनपैरामेट्रिक विधियाँ।
• पैरामीट्रिक विधियाँ एक सांख्यिकीय तकनीक को संदर्भित करती हैं जिसमें प्रायिकता चर के संभाव्यता वितरण को परिभाषित किया जाता है और वितरण के मापदंडों के बारे में अनुमान लगाया जाता है।
• जिन मामलों में संभाव्यता वितरण को परिभाषित नहीं किया जा सकता है, नॉनपैरामेट्रिक विधियों को नियोजित किया जाता है।
• टी-परीक्षण पैरामीट्रिक विधि का एक प्रकार है; उनका उपयोग तब किया जा सकता है जब नमूने सामान्यता, समान भिन्नता और स्वतंत्रता की शर्तों को पूरा करते हैं।
• यह दो-पूंछ वाला परीक्षण (टू -टेल्ड परीक्षण) है।

 Important Points

• (A) MS एक्सेल: माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल टी-परीक्षण सहित बुनियादी सांख्यिकीय विश्लेषण उपकरण प्रदान करता है। इसका अर्थ है कि उपयोगकर्ता एक्सेल के अंतर्निहित कार्यों और सूत्रों का उपयोग करके टी-परीक्षण कर सकते हैं।
• (C) SPSS: SPSS (सामाजिक विज्ञान के लिए सांख्यिकीय पैकेज) एक सॉफ्टवेयर पैकेज है जो टी-परीक्षण सहित उन्नत सांख्यिकीय विश्लेषण उपकरण प्रदान करता है। इसका अर्थ है कि उपयोगकर्ता SPSS की उन्नत सुविधाओं और कार्यों का उपयोग करके टी-परीक्षण कर सकते हैं।

MS एक्सेल और एसपीएसएस दोनों का उपयोग टी-परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है, जो विकल्प (3) केवल (A) और (C) सही उत्तर मानता है।

 Key Points

यहां उल्लिखित सॉफ़्टवेयर प्रोग्रामों के उपयोग और परिभाषा को समझाते हुए एक तालिका दी गई है:

सही उत्‍तर विषय वस्तु विश्लेषण है।
Key Pointsअंतर कोडर विश्वसनीयता:

विषय वस्तु विश्लेषण से संबंधित शोध में अंतर कोडर विश्वसनीयता मानदंडों का प्रयोग किया जाता है।

• विषय वस्तु विश्लेषण एक शोध पद्धति है जिसका उपयोग व्यवस्थित रूप से लिखित, मौखिक या दृश्य विषय वस्तु, जैसे पाठ, चित्र या वीडियो का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए किया जाता है।
• यह आमतौर पर सम्प्रेषण और मीडिया अध्ययन, समाजशास्त्र और मनोविज्ञान सहित मीडिया विषय वस्तु के अर्थ और महत्व का अध्ययन करने के लिए सामाजिक विज्ञान और मानविकी में उपयोग किया जाता है।
• विषय वस्तु विश्लेषण में कोडिंग (विकूटन) प्रक्रिया की स्थिरता और सटीकता का आकलन करने के लिए अंतर कोडर विश्वसनीयता मानदंडों का प्रयोग किया जाता है।
• कोडिंग (विकूटनीकरण) प्रक्रिया में विश्लेषण की जा रही विषय वस्तु के लिए श्रेणियां या लेबल निर्दिष्ट करना शामिल है।

उदाहरण के लिए, एक शोधकर्ता समाचार पत्रों के लेखों को उनके विषयों, जैसे राजनीति, खेल या मनोरंजन के आधार पर कोड (​विकूट) कर सकता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि कोडिंग विश्वसनीय है, शोधकर्ता अक्सर कोडर्स (विकूटकर्ता) के बीच समझौते का मूल्यांकन करने के लिए अंतर कोडर विश्वसनीयता मानदंडों का प्रयोग करते हैं।

• अंतर कोडर विश्वसनीयता के कई मानदंड हैं, जिनमें शामिल हैं
  • कोहेन कप्पा,
  • स्कॉट की पाई, और
  • क्रिप्पेंडॉर्फ का अल्फा।

ये उपाय कोडर्स (विकूटकर्ता) के बीच समझौते के प्रतिशत की गणना करते हैं और कोडिंग (विकूटनीकरण) प्रक्रिया की विश्वसनीयता का एक संख्यात्मक अनुमान प्रदान करते हैं।

एक उच्च अंतर-कोडर विश्वसनीयता स्कोर इंगित करता है कि कोडर समझौते में हैं, जबकि एक कम स्कोर कोडिंग प्रक्रिया में निरंतरता की कमी दर्शाता है।

अंतर कोडर विश्वसनीयता मानदंडों का प्रयोग करके, शोधकर्ता यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनकी विषय वस्तु का विश्लेषण सटीक और वैध है और अध्ययन के परिणाम सार्थक और विश्वसनीय हैं।Additional Information

• विमर्श विश्लेषण: विमर्श विश्लेषण एक शोध पद्धति है जिसका उपयोग संदर्भ में भाषा के उपयोग का अध्ययन करने के लिए किया जाता है।
  • यह इस बात से संबंधित है कि लोग सामाजिक अर्थ को उत्पन्न करने और समझने के लिए भाषा का उपयोग कैसे करते हैं, और सम्प्रेषण को आकार देने के लिए भाषा और संदर्भ कैसे परस्पर क्रिया करते हैं।
  • यह एक गुणात्मक पद्धति है जिसमें किसी विशेष संदर्भ में उपयोग की जाने वाली भाषा की बारीकी से जांच शामिल है, जैसे वार्तालाप, राजनीतिक भाषण या समाचार रिपोर्ट।
• वृत्तांत विश्लेषण:
  • वृत्तांत विश्लेषण एक शोध पद्धति है जिसका उपयोग कहानियों और आख्यानों के अध्ययन के लिए किया जाता है।
  • यह इस बात से संबंधित है कि लोग अपने अनुभवों को समझने, दूसरों के साथ सम्प्रेषण करने और अपनी पहचान बनाने और बनाए रखने के लिए वृत्तांत का उपयोग कैसे करते हैं।
  • मनोविज्ञान, समाजशास्त्र और नृविज्ञान सहित कई क्षेत्रों में वृत्तांत विश्लेषण का उपयोग किया जाता है।
  • यह एक गुणात्मक पद्धति है जिसमें सामग्री, संरचना, और आख्यानों के रूप के साथ-साथ उस संदर्भ की बारीकी से जांच शामिल है जिसमें वे निर्मित और प्राप्त होते हैं।
• पथ विश्लेषण:
  • पथ विश्लेषण एक प्रकार का कारणात्मक मॉडलिंग है जिसका उपयोग सांख्यिकी और सामाजिक विज्ञानों में किया जाता है। इसका उपयोग कई चरों के बीच संबंधों की जांच करने और उनके बीच कारण और प्रभाव संबंधों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है।
  • पथ विश्लेषण का उपयोग मनोविज्ञान, समाजशास्त्र और अर्थशास्त्र जैसे क्षेत्रों में किया जाता है। इसमें एक मॉडल का निर्माण करना शामिल है जो चर के बीच संबंधों का प्रतिनिधित्व करता है और इन संबंधों की शक्ति और दिशा का अनुमान लगाता है।
  • पथ विश्लेषण का उपयोग अक्सर चर के बीच संबंधों के बारे में परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए किया जाता है, मुख्य चर की पहचान करने के लिए जो किसी विशेष परिणाम में योगदान करते हैं, और चर के जटिल अंतःक्रिया को समझने के लिए योगदान करते हैं। 

 Key Points

SPSS सामाजिक विज्ञानों में सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला सॉफ्टवेयर पैकेज है।

• यह शोधकर्ताओं और विश्लेषकों को आंकड़ों का समूह का पता लगाने और उनका विश्लेषण करने में मदद करने के लिए वर्णनात्मक सांख्यिकी, अनुमानित आंकड़े और आंकड़ा दृश्यता सहित सांख्यिकीय तकनीकों की एक श्रृंखला प्रदान करता है।
• SPSS के साथ, उपयोगकर्ता विभिन्न सांख्यिकीय परीक्षण कर सकते हैं,
• जैसे t-परीक्षण, काई-वर्ग परीक्षण, प्रतिगमन विश्लेषण, और अन्य। सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ता के अनुकूल है और इसमें एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस शामिल है जो आंकड़े को सांख्यिकीय विधियों को समझना और लागू करना आसान बनाता है।
• सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस अपने मुख्य दृश्य में स्प्रैडशीट के समान ही मुक्त आँकड़े (ओपन डेटा) प्रदर्शित करता है। इसके द्वितीयक चर दृश्य के साथ, आंकड़ा (डेटा) फ़ाइल में मौजूद चर और डेटा प्रविष्टियों का वर्णन करने वाला मेटाडेटा प्रदर्शित होता है।

सॉफ्टवेयर पैकेज 1968 में SPSS इंक द्वारा बनाया गया था और 2009 में IBM द्वारा अधिग्रहित किया गया था। जबकि सॉफ्टवेयर का नाम बदलकर IBM SPSS सांख्यिकी रखा गया था, इसे अभी भी आमतौर पर सिर्फ SPSS के रूप में संदर्भित किया जाता है।

SPSS का उपयोग सामाजिक वैज्ञानिकों, शोधकर्ताओं और विश्लेषकों द्वारा दशकों से किया जा रहा है और व्यापक रूप से उपलब्ध सबसे व्यापक और सुदृढ़ सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर पैकेजों में से एक के रूप में मान्यता प्राप्त है। यह आमतौर पर मनोविज्ञान, समाजशास्त्र, शिक्षा और बाजार अनुसंधान सहित विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है। सॉफ्टवेयर खरीद के लिए उपलब्ध है और आमतौर पर शैक्षणिक संस्थानों में भी इसका उपयोग किया जाता है, जहां इसका उपयोग शिक्षण और शोध उद्देश्यों के लिए किया जाता है।

इसलिए SPSS का तात्पर्य सामाजिक विज्ञान के लिए सांख्यिकीय पैकेज (SPSS) है।

 Additional Information

यहाँ कुछ सामान्य सांख्यिकीय परीक्षणों और उनके अर्थों का सार प्रस्तुत करने वाली एक तालिका दी गई है:

सही उत्तर मूल्य सूचकांक है।

Key Points

मूल्य सूचकांक:

• मूल्य सूचकांक एक आर्थिक चर है जिसका उपयोग वस्तुओं के मूल्य परिवर्तन को मापने के लिए किया जाता है।
• यह संख्याओं की एक श्रृंखला से युक्त सापेक्ष मूल्य परिवर्तनों को मापने में मदद करता है ताकि एक समय की अवधि में तुलना की जा सके।
• यह एक मूल्यवान आर्थिक माप है जिसका उपयोग कीमतों में औसत अंतर की जांच के लिए किया जाता है।
• जीवन स्तर पर प्रभाव को देखने के लिए वेतन परिवर्तन को निर्धारित करने के लिए इसे आवश्यक रूप से विकसित किया गया था।
• विभिन्न देशों में लागत अंतर को मापने के लिए अभी भी इस सूचकांक का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

Additional Information

1. मात्रा सूचकांक:

• एक मात्रा सूचकांक को आमतौर पर दो अवधियों के बीच वस्तुओं या सेवाओं के निर्दिष्ट समूह की मात्रा में आनुपातिक परिवर्तनों के भारित औसत के रूप में प्रस्तुत किया जाता है; मात्रा सूचकांक विभिन्न देशों में गतिविधि के सापेक्ष स्तरों की तुलना भी कर सकते हैं।

2. सकल सूचकांक:

• सकल सूचकांक की गणना दी गई अवधि के लिए समग्र में सभी तत्वों को जोड़कर और फिर इस परिणाम को आधार अवधि के दौरान तत्वों के योग से विभाजित करके की जाती है।

रोबस्टनेस का संबंध बाह्य वैधता से है।

 Key Poin

रोबस्टनेस:

• रोबस्टनेस एक सांख्यिकीय मॉडल (निदर्श) या विधि की क्षमता को संदर्भित करता है जो बाहरी, त्रुटियों या आंकड़े के अन्य रूपों की उपस्थिति में भी वैध और विश्वसनीय परिणाम उत्पन्न करने के लिए मॉडल (निदर्श) की मान्यताओं के अनुरूप नहीं है।
• सांख्यिकीय विश्लेषण में, रोबस्टनेस महत्वपूर्ण है क्योंकि यह शोधकर्ताओं को वास्तविक दुनिया के आंकड़ों में निहित परिवर्तनशीलता और अनिश्चितता के लिए उत्तरदायी होने की अनुमति देती है, जो मापन त्रुटि, अनुपलब्ध डेटा, या अन्य प्रकार की ध्वनि या परिवर्तनशीलता के अधीन हो सकता है।
• एक रोबस्टनेस सांख्यिकीय पद्धति वह है जो ऐसी चुनौतियों का सामना करते हुए भी सटीक परिणाम दे सकती है।

बाह्य वैधता:

• बाह्य वैधता वह सीमा है जिस तक एक अध्ययन के परिणामों को सामान्यीकृत किया जा सकता है या अध्ययन किए गए विशिष्ट प्रतिचयन या स्थिति से परे अन्य जनसंख्या, व्यवस्था या संदर्भों पर लागू किया जा सकता है।
• दूसरे शब्दों में, बाह्य वैधता उस स्तर को संदर्भित करती है जिस तक एक अध्ययन के निष्कर्ष प्रासंगिक हैं और अध्ययन से परे वास्तविक दुनिया के लिए लागू होते हैं।

 Additional Information
आन्तरिक वैधता:

• आन्तरिक वैधता उस स्तर को संदर्भित करती है जिस तक एक शोध अध्ययन पूर्वाग्रह और जटिल चर से मुक्त है, और इसलिए स्वतंत्र और आश्रित चर के बीच एक कारण संबंध स्थापित कर सकता है।
• दूसरे शब्दों में, आन्तरिक वैधता एक अध्ययन से निकाले गए निष्कर्षों की सटीकता और विश्वसनीयता से संबंधित है।

मापन वैधता:

• मापन वैधता उस स्तर को संदर्भित करती है जिस तक मापन या उपकरण सटीक रूप से मापता है या उस निर्माण का आकलन करता है जिसे मापना सुनिश्चित किया गया है।
• दूसरे शब्दों में, मापन वैधता घटना या रुचि की अवधारणा को सम्मिलित करने में मापन उपकरण की शुद्धता और सटीकता से संबंधित है।

रचना वैधता:

• रचना वैधता एक प्रकार की मापन वैधता है जो उस स्तर को संदर्भित करती है जिसमें एक मापन अंतर्निहित निर्माण या अध्ययन की जा रही अवधारणा को सटीक रूप से सम्मिलित करता है।
• दूसरे शब्दों में, रचना वैधता का संबंध उस सीमा से है जिस तक मापन वास्तव में उस रचना को मापता है जिसे वह मापने का दावा करता है।

गैर-पैरामीट्रिक दृष्टिकोण एक सांख्यिकीय पद्धति है जो नमूने की विशेषताओं (इसके मापदंडों) या क्या देखा गया डेटा मात्रात्मक या गुणात्मक है, के बारे में कोई धारणा नहीं बनाती है।

Key Points

• कुछ वर्णनात्मक आँकड़े, सांख्यिकीय मॉडल, अनुमान और सांख्यिकीय परीक्षण आदि गैर-पैरामीट्रिक आँकड़ों के उदाहरण हैं।
• गैर-पैरामीट्रिक दृष्टिकोणों की मॉडल संरचना को प्राथमिकता स्थापित करने के बजाय डेटा से निर्धारित किया जाता है।
• सामान्य वितरण मॉडल और रैखिक प्रतिगमन मॉडल गैर-पैरामीट्रिक आंकड़ों के उदाहरण हैं।
• सामान्य डेटा का उपयोग कभी-कभी गैर-पैरामीट्रिक आंकड़ों में किया जाता है, जिसका अर्थ है कि यह संख्याओं पर नहीं बल्कि रैंकिंग (श्रेणी) या क्रम पर निर्भर करता है।
• स्पीयरमैन रैंक-ऑर्डर सहसंबंध गुणांक एक गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकी माप है जो एक क्रमिक पैमाने पर मूल्यांकन किए गए दो चर के बीच संबंधों की क्षमता और दिशा की माप है।
• परीक्षण का उपयोग क्रमिक चर या निरंतर डेटा के लिए किया जाता है जो पियर्सन के उत्पाद-क्षण सहसंबंध के लिए आवश्यक मान्यताओं को पूरा करने में विफल रहता है।

इस प्रकार, स्पीयरमैन का सहसंबंध एक गैर-पैरामीट्रिक आँकड़ा है।

Additional Information

• F ‐ आँकड़ा: F-परीक्षण कोई भी सांख्यिकीय परीक्षण है जिसमें परीक्षण आँकड़ों का शून्य परिकल्पना के तहत F-वितरण होता है। एफ आँकड़ा बस सभी चर के संयुक्त प्रभाव की तुलना करता है।
• t - आँकड़ा: t-मान आपके नमूना डेटा में भिन्नता के संदर्भ में अंतर के परिमाण को व्यक्त करता है।
• पियर्सन का सहसंबंध: यह सहसंबंध गुणांक एक एकल संख्या है जो दो निरंतर चर के बीच रैखिक संबंध की क्षमता और दिशा दोनों को मापता है।​

पाई चार्ट और बार चार्ट डेटा प्रत्योक्षकरण के तरीके माने जाते हैं।

डेटा प्रत्योक्षकरण विधि:

• यह डेटा प्रस्तुत करने की एक चित्रमय विधि है
• इस उद्देश्य के लिए, हम ग्राफिकल तत्वों का उपयोग करते हैं जैसे ग्राफ़, चार्ट, मैप इत्यादि।
• दृश्यावलोकन उपकरण को आकार और डेटा के प्रकार के आधार पर चुना जा सकता है

1. वृत्त चित्र:

• यह एक सर्कल और सेक्टर आरेख है
• मान 3600 वृत के भाग के रूप में दिखाए जाते हैं
• चार्ट में प्लॉट करने से पहले मूल्यों को प्रतिशत मूल्यों में परिवर्तित किया जाता है

2. बार चार्ट:

• यह मुख्य रूप से आवृत्ति वितरण को रेखांकन दिखाने के लिए उपयोग करता है
• कभी-कभी हम प्रतिशत मूल्यों की साजिश करते हैं

• रेखा, वृत्त, त्रिकोण और पंचभुज आकार हैं रेखा ग्राफ, वृत्त और त्रिकोण आरेख, पेंटागन ग्राफ, आदि, विभिन्न प्रारूप के विभिन्न डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किया जाता है

Key Pointsआवृत्ति वित्तरण​ के ग्राफिकीय निरूपण को आयत चार्ट (हिस्टोग्राम) कहा जाता है।

आयत चार्ट (हिस्टोग्राम):

• हिस्टोग्राम एक बार ग्राफ है जो आवृत्ति तालिका में आंकड़ों के वितरण को दर्शाता है।
• हिस्टोग्राम में पट्टियाँ आमतौर पर समान चौड़ाई की होती हैं और एक दूसरे के बराबर में रखी जाती हैं।
• प्रत्येक बार की ऊंचाई आवृत्ति तालिका में संबंधित मान की आवृत्ति को दर्शाती है।

Additional Information  बार चार्ट:

• बार चार्ट एक ग्राफ़ है जो विभिन्न श्रेणियों के डेटा की तुलना दिखाता है।
• बार चार्ट में बार आमतौर पर अलग-अलग चौड़ाई के होते हैं और एक दूसरे के बराबर में रखे जाते हैं।
• प्रत्येक बार की ऊंचाई डेटा सेट में संबंधित श्रेणी के मान को दर्शाती है।

रेखीय चार्ट:

• रेखीय चार्ट एक ग्राफ़ है जो समय के साथ डेटा में परिवर्तन दिखाता है। रेखीय चार्ट में लाइनें आमतौर पर जुड़ी होती हैं और एक-दूसरे के बगल में रखी जाती हैं।
• प्रत्येक पंक्ति की ऊंचाई डेटा सेट में संबंधित डेटा बिंदु के मान को दर्शाती है।

पाई चार्ट:

• पाई चार्ट एक ग्राफ़ है जो संपूर्ण के भागों को दर्शाता है।
• पाई चार्ट के भाग आमतौर पर अलग-अलग आकार के होते हैं और एक दूसरे के बराबर में रखे जाते हैं।
• प्रत्येक भाग का आकार डेटा सेट में संपूर्ण के संबंधित भाग के अनुपात को दर्शाता है।