Distrust of Statistics & Remedies to Remove Distrust in Hindi

Distrust of Statistics and Remedies to Remove Distrust in Hindi

सांख्यिकी के अविश्वास (Distrust of Statistics in Hindi) का परिचय:

“आँकड़ों (सांख्यिकी) का अविश्वास” शब्द का अर्थ, सांख्यिकीय कथनो और विधियों में विश्वास की कमी है। दूसरे शब्दों में, जो लोग सांख्यिकी पर विश्वास नहीं करते हैं वे आँकड़ों को संदेह की दृष्टि से देखते है। आम तौर पर, किसी भी चीज़ में अविश्वास तब पैदा होता है जब कोई अपने वादों और उसके प्रदर्शन के बीच अंतर के कारण गुमराह हो जाता है। अक्सर यह माना जाता है कि:

आंकड़े कुछ भी साबित कर सकते हैं।
झूठ तीन तरह के होते हैं —- झूठ, लानत झूठ और आंकड़े।

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आंकड़ों (सांख्यिकी) पर अविश्वास के कारण:

इस तथ्य के बावजूद कि आँकड़े (सांख्यिकी) उपयोगी हैं और लोग उनकी प्रभावकारिता में विश्वास करते हैं, कुछ लोगों को उनके बारे में संदेह है और उन पर विश्वास नहीं है।

सांख्यिकी, जैसा कि हम जानते हैं, डेटा और उन डेटा से निपटने के तरीकों से संबंधित है। आंकड़े (या डेटा) निर्दोष हैं और उनमें हेरफेर करना आसान है, इसलिए उनका दुरुपयोग संभव हैं। इसी तरह, विभिन्न सांख्यिकीय विधियां, चाकू या लाठी जैसे उपकरण हैं। अनुभवहीन या बेईमान लोगों के हाथ में आने पर उनका दुरूपयोग भी किया जा सकता है, ठीक वैसे ही जैसे पागल या धोखेबाज लोग चाकू और लाठी का दुरुपयोग कर सकते हैं। नतीजतन, आंकड़ों का दुरुपयोग और गलत अर्थ निकाला जा सकता है, जिससे गलत या भ्रामक निष्कर्ष निकलते हैं।

औसत बुद्धि के लोगों ने आंकड़ों के इस विरोधाभासी दायित्व को देखते हुए, सांख्यिकी विज्ञान पर संदेह करना शुरू कर दिया है और निम्नलिखित तीखी टिप्पणियों के साथ निंदा करना शुरू कर दिया:

आंकड़े कुछ भी साबित कर सकते हैं।
झूठ तीन तरह के होते हैं —- झूठ, लानत झूठ और सांख्यिकी।
आंकड़े झूठ नहीं बोलते, झूठे आंकड़े।
सांख्यिकी एक अविश्वसनीय विज्ञान है।
सांख्यिकी झूठ का इंद्रधनुष है।
सांख्यिकी झूठ के ऊतक हैं।
सांख्यिकीय डेटा मिट्टी के समान हैं, जिनका उपयोग देवताओं या शैतानों को बनाने के लिए किया जा सकता है।

सांख्यिकी केवल झूठ का एक बंडल है, जैसा कि उपरोक्त टिप्पणियों से पता चलता है, और इसलिए अविश्वसनीय हैं।

सांख्यिकीय अविश्वास के मुख्य कारण, जैसा कि ऊपर बताया गया है, निम्नलिखित हैं:

अविश्वास का सबसे बड़ा स्रोत यह है कि ज्यादातर लोग बिना किसी सवाल के आंकड़ों पर विश्वास करते हैं। परिणामस्वरूप, कुछ स्वार्थी लोग अपनी साख का लाभ उठाने के लिए सांख्यिकीय डेटा का दुरुपयोग करते हैं।

आंकड़े आश्वस्त करने वाले होते हैं और इसलिए लोगों को आसानी से आंकड़ों पर विश्वास करने के लिए प्रेरित किया जाता है।

पूर्व निर्धारित निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए उनमें हेरफेर किया जा सकता है।

यहां तक कि अगर सही आंकड़ों का उपयोग भी किया जाए, तो भी इन्हें इस प्रकार प्रस्तुत किया जा सकता है कि पाठक भ्रमित हो जाए।

वे आँकड़ों को इतने विकृत ढंग से प्रदर्शित कर सकते हैं कि वे सही को गलत और गलत को सही साबित कर सकें।

उदाहरण के लिए, सरकार ने बताया कि इस वर्ष भारत में प्रति व्यक्ति आय में लगभग 4% की वृद्धि हुई, जिससे साबित होता है कि आर्थिक योजना सफल रही। दूसरी ओर, विपक्षी दल ने दावा किया कि इस वर्ष प्रति व्यक्ति आय में केवल 1.2% की वृद्धि हुई, यह दर्शाता है कि आर्थिक योजना विफल रही।

सरकार और विपक्षी दल दोनों सटीक आँकड़े देते हैं; अंतर केवल इतना है कि सरकारी आंकड़ों की गणना मौजूदा कीमतों पर की जाती है, जबकि विपक्षी दल के आंकड़े 1980-81 की स्थिर कीमतों पर तैयार किए जाते हैं।

आंकड़ों पर अविश्वास दूर करने के उपाय (Remedies to Remove Distrust in Hindi):

सांख्यिकीय सीमाओं पर विचार किया जाना चाहिए – आंकड़ों का उपयोग करते समय, आंकड़ों की सीमाओं पर विचार किया जाना चाहिए, उदाहरण के लिए, आंकड़े सजातीय होने चाहिए।

कोई पूर्वाग्रह नहीं – शोध में कोई पूर्वाग्रह नहीं होना चाहिए। उसे केवल सही जानकारी का उपयोग करना चाहिए और पूर्वाग्रह और पूर्वाग्रह से मुक्त निष्कर्ष निकालना चाहिए।

विशेषज्ञों द्वारा उपयोग – केवल विशेषज्ञों को ही आँकड़ों का उपयोग करना चाहिए। यदि वे इसका सावधानीपूर्वक और वैज्ञानिक रूप से उपयोग करेंगे तो त्रुटियों की संभावना कम होगी।

वास्तव में, आँकड़ों पर आँख बंद करके भरोसा करना या पूरी तरह से अविश्वास करना आवश्यक नहीं है। आँकड़ों का उपयोग उसी तरह नहीं किया जाना चाहिए जैसे एक अंधा व्यक्ति प्रकाश के बजाय समर्थन के लिए लैंप पोस्ट का उपयोग करता है जबकि लैंप पोस्ट की असली भूमिका प्रकाश प्रदान करना है, समर्थन नहीं। सांख्यिकी का प्रयोग करते समय सावधानी और सतर्कता बरतनी चाहिए।

संक्षेप में, यह अर्थशास्त्र के छात्रों की जिम्मेदारी है कि वे सच्चाई की खोज के लिए अपने सांख्यिकीय कौशल का प्रयोग करें।

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