Data, Information and Statistical Data in Statistics in Hindi
हम सांख्यिकी (Statistics) के इस लेख में डेटा (Data), सूचना (Information) और सांख्यिकीय डेटा (Statistical Data) के साथ-साथ उनके बीच के अंतर पर Hindi में चर्चा करेंगे।
♦ आंकड़े (Data):
तथ्यात्मक जानकारी, जैसे माप या सांख्यिकी, जो तर्क, चर्चा, गणना आदि के आधार के रूप में उपयोग की जाती है, डेटा कहलाती है। डेटा प्रचुर मात्रा में और आसानी से उपलब्ध है। डेटा शब्द उस जानकारी को संदर्भित करता है जिसे एकत्र और रिकॉर्ड किया जाता है। यह संख्याओं, शब्दों, मापों और बहुत कुछ के रूप में हो सकता है।
दूसरे शब्दों में, कोई भी जानकारी या सूचना जिसे मान या संख्यात्मक संख्या के रूप में व्यक्त किया जा सकता है, डेटा कहलाती है।
डेटा मूल रूप से सूचना, अवलोकन या माप का एक संग्रह है। उदाहरण के लिए, एक घंटे में एक राजमार्ग से गुजरने वाले वाहनों की संख्या डेटा है, और आपको अपनी परीक्षा में प्राप्त अंक भी डेटा हैं।
कच्चा डेटा (Raw Data):
“कच्चे डेटा” शब्द का अर्थ है सूचना या जानकारी का एक प्रारंभिक संग्रह, जिसे अभी तक ठीक से व्यवस्थित नहीं किया गया है। डेटा संग्रह के पहले चरण के बाद, हमें कच्चा डेटा मिलेगा। उदाहरण के लिए, यदि हम पांच छात्रों के समूह से उनके परीक्षा स्कोर के बारे में पूछते हैं, और उनके उत्तर 8, 9, 7, 10, और 6 हैं। जानकारी के इस संग्रह को कच्चा डेटा कहते है।
असतत डेटा (Discrete Data):
यह वह डेटा है जो पूर्ण संख्या में दर्ज किया जाता है, जैसे किसी परिवार में सदस्यों की संख्या या चिड़ियाघर में जानवरों की संख्या। असतत डेटा भिन्न या दशमलव में नहीं हो सकता है।
सतत या निरंतर डेटा (Continuous data):
सतत डेटा को पूर्ण संख्याओं में व्यक्त करने की आवश्यकता नहीं है; इसे दशमलव में भी व्यक्त किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आपके अंकों का प्रतिशत, एक शहर में एक सप्ताह के लिए तापमान, आदि।
♦ Data और Information के बीच अंतर:
“Data” और “Information” शब्द अक्सर आपस में बदल जाते हैं, लेकिन दोनों के बीच एक छोटा सा अंतर होता है।
संक्षेप में, संख्याओं, प्रतीकों, वर्णों, शब्दों, कोडों, चार्टों आदि को डेटा कहा जाता है, जबकि जानकारी को डेटा के संदर्भ में रखा जाता है। मनुष्य जानकारी का उपयोग निर्णय, पूर्वानुमान आदि करने के लिए करता है। डेटा और सूचना के बीच मुख्य अंतर इस प्रकार हैं:-
- डेटा असंगठित और असंसाधित तथ्यों का संग्रह है। Information संसाधित, संगठित डेटा से बनी होती है जिसे एक सार्थक संदर्भ में प्रस्तुत किया जाता है।
- डेटा एक एकल इकाई है जिसमें कच्चे माल होते हैं जिनका कोई विशेष अर्थ नहीं होता है। Information, डेटा का एक संग्रह है जिसका एक साथ लेने पर तार्किक अर्थ होता है।
- डेटा Information पर निर्भर नहीं है, लेकिन Information डेटा पर निर्भर है।
- बिट्स और बाइट्स डेटा के मापन की इकाइयाँ हैं। Information को मापने के लिए समय, मात्रा और अन्य सार्थक इकाइयों का उपयोग किया जाता है।
- निर्णय लेने के लिए, कच्चा डेटा (Raw data) अपर्याप्त है। उदाहरण के लिए, किसी छात्र के परीक्षण स्कोर को डेटा कहा जाता है। निर्णय लेने के लिए, Information पर्याप्त है। उदाहरण के लिए, किसी कक्षा के औसत अंक, दिए गए डेटा से उत्पन्न जानकारी (Information) है।
♦ Data और Statistics के बीच अंतर:
शब्द “डेटा” और “सांख्यिकी” अक्सर परस्पर जुड़े होते हैं, लेकिन विद्वानों के शोध में, दोनों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है।
- डेटा तथ्यात्मक जानकारी के अलग-अलग टुकड़े होते हैं जिन्हें रिकॉर्ड किया जाता है और विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है। यह कच्ची जानकारी है जो statistics बनाती है।
- डेटा विश्लेषण के परिणाम – उनकी व्याख्या और प्रस्तुति – statistics हैं। दूसरे शब्दों में, कुछ गणना हुई है जो डेटा के अर्थ की कुछ समझ देती है। statistics को अक्सर तालिका, चार्ट या ग्राफ़ के रूप में प्रदर्शित किया जाता है, लेकिन इसकी आवश्यकता नहीं होती है।
♦ Statistical Data:
सरकारी एजेंसियां अक्सर डेटा प्रकाशित करती हैं, जैसे बेरोजगारी दर या शैक्षिक साक्षरता दर। इस प्रकार के डेटा को “सांख्यिकीय डेटा (statistical data)” कहा जाता है।
इसलिए, statistical data उन वस्तुओं के समूह पर किए गए अवलोकनों (प्रेक्षणों) का अनुक्रम (संग्रह) है जो population sample का हिस्सा हैं। statistical data या data को निम्नलिखित दो रूपों में प्रस्तुत किया जा सकता है-
(1) Ungrouped Data (अवर्गीकृत डेटा):
Raw data या Ungrouped Data वे डेटा हैं जिन्हें व्यवस्थित तरीके से नहीं रखा गया है।
Ungrouped Data, जिसे कच्चा डेटा भी कहा जाता है, वह डेटा है जिसे संग्रह के बाद किसी समूह या श्रेणी में नहीं रखा गया है। डेटा को संख्याओं या विशेषताओं के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है, इसलिए जो डेटा किसी भी श्रेणी या समूह में नहीं रखा जाता है उसे अवर्गीकृत डेटा कहा जाता है।
डेटा एकत्र करते समय, अवर्गीकृत डेटा को प्राथमिकता दी जाती है, क्योंकि इसमें जानकारी अपने मूल रूप में होती है।
(2) Grouped data (समूहीकृत डेटा):
आवृत्ति वितरण के रूप में डेटा को Grouped data कहा जाता है।
जब डाटा को एकत्र करने के बाद समूहों में वर्गीकृत कर दिया जाता है तब उसे समूहीकृत डेटा कहा जाता है। कच्चे डेटा को कई समूहों में व्यवस्थित किया जाता है और एक तालिका (table) बनाई जाती है। तालिका का मुख्य उद्देश्य प्रत्येक समूह में दिखाई देने वाले डेटा बिंदुओं को दिखाना है। उदाहरण के लिए, जब कोई परीक्षण पूरा हो जाता है, तो इस स्थिति में, परिणाम डेटा होते हैं, और इस डेटा को समूहीकृत करने के कई तरीके हैं।
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