Main Objectives of Classification of Data in Statistics in Hindi

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डेटा के वर्गीकरण के उद्देश्य (Main Objectives of Classification of Data in Statistics in Hindi):

सांख्यिकीय डेटा के वर्गीकरण के मुख्य उद्देश्य निम्नलिखित हैं:

1. वर्गीकरण डेटा को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करने में मदद करता है। नतीजतन, डेटा विश्लेषण अधिक सुविधाजनक हो जाता है।

2. यह वैकल्पिक और अनावश्यक तत्वों को अलग करते हुए प्रमुख और महत्वपूर्ण डेटा को प्राथमिकता देता है।

3. यह बड़ी मात्रा में डेटा के साथ आसान तुलना की अनुमति देता है।

4. यह डेटा की कल्पना करने (डेटा की मानसिक तस्वीर बनाने) और अनुमान लगाने में मदद करता है।

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5. यह डेटा की तुलना करना और उससे निष्कर्ष निकालना आसान बनाता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी विश्वविद्यालय के किसी पाठ्यक्रम में छात्रों को gender (लिंग) के आधार पर विभाजित किया जाता है, तो परिणामों की तुलना की जा सकती है।

6. यह डेटा को सरल बनाकर और अधिक समझने योग्य बनाता है।

7. यह अनावश्यक विवरण और बाहरी तत्वों के साथ-साथ जटिलता को भी समाप्त करता है।

8. यह डेटा को संक्षिप्त करता है। यह कच्चे डेटा को सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए उपयुक्त प्रारूप में संक्षिप्त करता है, अर्थात यह बड़ी मात्रा में डेटा को ऐसे रूप में संघनित करता है जिसे समझना आसान हो।

9. यह डेटा के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं और विशेषताओं को तुरंत हाइलाइट करता है।

10. सांख्यिकी में, डेटा का वर्गीकरण, डेटा को कई विभिन्न उपशीर्षों (subheadings) में समूहीकृत करने में सहायता करता है।

यह प्रक्रिया (विधि) प्रत्येक डेटा की अद्वितीय विशेषताओं को हाइलाइट करती है और इसके बेहतर अध्ययन और विश्लेषण में सहायता करती है।

11. यह एकत्रित सामग्री (डेटा) के सांख्यिकीय विश्लेषण की अनुमति देता है। दूसरे शब्दों में, यह समरूप समूहों में एकत्रित डेटा के तत्वों को समूहीकृत करके सांख्यिकीय विश्लेषण में सहायता करता है, अर्थात यह डेटा के सांख्यिकीय उपचार में मदद करता है।

12. यह समानता और असमानता के बिंदुओं को सामने लाता है। वर्गीकरण डेटा के विभिन्न संग्रहों के बीच समानताएं निकालता है, जिससे यह अधिक उपयोगी हो जाता है।

13. यह बड़ी मात्रा में डेटा को व्यवस्थित करता है ताकि समानता और असमानता को तेजी से पहचाना जा सके। नतीजतन, आंकड़ों को सामान्य विशेषताओं के आधार पर वर्गों में बांटा जा सकता है।

14. यह कारण और प्रभाव के बीच के संबंध को सामने लाता है। यह डेटा सेट के तत्वों के बीच आपसी संबंधों के बारे में जानकारी देता है। उदाहरण के लिए, एक समूह की साक्षरता और आपराधिक प्रवृत्ति के आधार पर, यह निर्धारित किया जा सकता है कि साक्षरता का आपराधिक प्रवृत्ति पर कोई प्रभाव पड़ता है या नहीं।

15. वर्गीकरण एक वैज्ञानिक प्रक्रिया है जिसकी सफलता का ट्रैक रिकॉर्ड है, जिससे इसकी प्रभावशीलता सिद्ध होती है। नतीजतन, यह प्रक्रिया डेटा सेट की विश्वसनीयता को बढ़ाती है।

16. डेटा वर्गीकरण का एक मुख्य उद्देश्य इसे और अधिक आकर्षक बनाना और इसके प्रस्तुति मूल्य को बढ़ाना है।

17. यह सारणीयन के लिए डेटा तैयार करता है।



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