Limitations of Statistics in Hindi

Limitations of Statistics in Hindi –

सांख्यिकी की महत्वपूर्ण सीमाएँ इस प्रकार हैं:

1. सांख्यिकी का संबंध एकल माप से नहीं है।

मात्रात्मक डेटा हमेशा सांख्यिकीय नहीं होता है। व्यक्तिगत रूप से लिए गए माप सांख्यिकीय नहीं हैं। प्रोफेसर Horace Sacrist के अनुसार, “By statistics, we mean aggregates of facts… and placed in relation to each other”। इस परिभाषा के अनुसार, सांख्यिकी विशेष रूप से तथ्यों या वस्तुओं के समुच्चय से संबंधित है और किसी व्यक्तिगत वस्तु को नहीं पहचानती है। जब डेटा, माप द्रव्यमान को संदर्भित करता है, तो यह सांख्यिकीय होता है। जब डेटा किसी एकल वस्तु या घटना को एक अलग चीज़ के रूप में संदर्भित करता है, तो यह सांख्यिकीय नहीं है।

Read this article in English

2. सांख्यिकी का सम्बन्ध केवल मात्रात्मक विशेषताओं से है।

सांख्यिकी तथ्यों के संख्यात्मक विवरण हैं। उन विशेषताओं के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण संभव नहीं है जिन्हें संख्याओं में व्यक्त नहीं किया जा सकता है। इस प्रकार, ईमानदारी, दक्षता, बुद्धि, अंधापन जैसी गुणात्मक विशेषताओं का सीधे अध्ययन नहीं किया जा सकता है। हालाँकि, ऐसी स्थितियों का सांख्यिकीय विश्लेषण संभव हो सकता है यदि उन्हें संख्याओं में व्यक्त किया जाए।

3. सांख्यिकीय परिणाम केवल औसतन सत्य होते हैं।

सांख्यिकीय परिणाम सार्वभौमिक रूप से (आम तौर पर) सत्य नहीं होते हैं; वे केवल कुछ परिस्थितियों (शर्तों) में ही सत्य हैं। यह इस तथ्य के कारण है कि सांख्यिकी प्राकृतिक विज्ञानों की तुलना में कम सटीक विज्ञान है।

4. सांख्यिकी केवल एक माध्य है।

सांख्यिकीय विधियाँ किसी समस्या के अध्ययन की केवल एक विधि प्रस्तुत करती हैं। सभी स्थितियों में, वे सबसे अच्छा समाधान नहीं हो सकते हैं। बहुत बार, किसी समस्या का अध्ययन करने के लिए उपयोग की जा सकने वाली अन्य विधियों के साथ आँकड़ों की सहायता से प्राप्त निष्कर्षों को पूरक (supplement) करना आवश्यक हो सकता है।

5. सांख्यिकी का दुरूपयोग किया जा सकता है।

आँकड़ों की सबसे बड़ी सीमा यह है कि इसमें हेराफेरी की जा सकती है या इसका दुरूपयोग किया जा सकता है। आंकड़ों के दुरूपयोग के कई कारण हैं। यदि सांख्यिकीय परिणाम अधूरे डेटा पर आधारित हैं, तो गलत निष्कर्ष निकालना संभव है।
उदाहरण के लिए, यह तर्क कि बीयर पीना जीवन के लिए हानिकारक है, क्योंकि इसे पीने वाले 99 प्रतिशत लोग 100 वर्ष की आयु तक पहुँचने से पहले ही मर जाते हैं, सांख्यिकीय रूप से त्रुटिपूर्ण है, क्योंकि हम नहीं जानते कि बीयर नहीं पीने वाले कितने प्रतिशत लोग उस उम्र में पहुँचने से पहले ही मर जाते हैं।

मिट्टी की तरह सांख्यिकी को सही या गलत निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए किसी भी तरह से ढाला जा सकता है। इस संदर्भ में, W.I. King ने कहा: “one of the shortcomings of statistics is that they do not bear on their face the label of their quality.” डेटा से सार्थक निष्कर्ष निकालने के लिए, आपको विशेषज्ञता, अनुभव और कौशल की आवश्यकता होती है; अन्यथा, गलत व्याख्या की पूरी संभावना है। कोई भी टॉम, डिक और हैरी आँकड़ों से सही निष्कर्ष नहीं निकाल सकते।

यह तथ्य कि, “अप्रशिक्षित या अनुभवहीन लोगों के हाथों से गलत निष्कर्ष निकाल सकता है”, इस उपयोगी विज्ञान की व्यापक लोकप्रियता की संभावना को सीमित करता है। इसके अलावा, आँकड़ों का पूरी तरह से उपयोग नहीं किया जा सकता है जब तक कि जिस विषय पर उन्हें लागू किया जाता है उसे पूरी तरह से समझा नहीं जाता है।

इसलिए, यदि अक्षम, अकुशल और अनुभवहीन व्यक्तियों द्वारा इसका दुरुपयोग किया जाता है, तो सांख्यिकीय विधियों से गलत निष्कर्ष निकल सकते हैं।

(Source – Various books from the college library)

Tags: important limitations of statistics with examples in hindi

Copyrighted Material © 2019 - 2024 Prinsli.com - All rights reserved

All content on this website is copyrighted. It is prohibited to copy, publish or distribute the content and images of this website through any website, book, newspaper, software, videos, YouTube Channel or any other medium without written permission. You are not authorized to alter, obscure or remove any proprietary information, copyright or logo from this Website in any way. If any of these rules are violated, it will be strongly protested and legal action will be taken.