वर्णनात्मक बनाम अनुमानात्मक सांख्यिकी: अंतर और तुलना

वर्णनात्मक आँकड़े सरल और सार्थक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हुए डेटासेट की मुख्य विशेषताओं का सारांश और वर्णन करते हैं। संभावित आँकड़े संभाव्यता सिद्धांत और परिकल्पना परीक्षण का उपयोग करके डेटा के नमूने के आधार पर किसी जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालते हैं या भविष्यवाणी करते हैं। साथ में, वे विश्लेषकों को डेटा की विशेषताओं को समझने और व्याख्या करने में मदद करते हैं।

चाबी छीन लेना

वर्णनात्मक आँकड़े डेटासेट की मुख्य विशेषताओं का सारांश और वर्णन करते हैं, जबकि अनुमानात्मक आँकड़े किसी जनसंख्या के बारे में भविष्यवाणी करने या निष्कर्ष निकालने के लिए नमूना डेटा का उपयोग करते हैं।

वर्णनात्मक आँकड़ों में केंद्रीय प्रवृत्ति और फैलाव के उपाय शामिल हैं, जबकि अनुमानात्मक आँकड़ों में परिकल्पना परीक्षण और अनुमान तकनीक शामिल हैं।

वर्णनात्मक आँकड़े डेटा विश्लेषण के लिए आधार प्रदान करते हैं, जबकि अनुमानात्मक आँकड़े शोधकर्ताओं को डेटा-संचालित निर्णय और भविष्यवाणियाँ करने की अनुमति देते हैं।

वर्णनात्मक बनाम अनुमानात्मक सांख्यिकी

वर्णनात्मक आँकड़े डेटासेट की मुख्य विशेषताओं, जैसे माध्य, माध्यिका और मानक विचलन का सारांश और वर्णन करते हैं। यह डेटा के वितरण और पैटर्न को समझने का एक तरीका प्रदान करता है। अनुमानित आँकड़े उस जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने के लिए डेटा के एक नमूने का उपयोग करते हैं जिससे डेटा खींचा गया था।

तुलना तालिका

Feature	वर्णनात्मक आँकड़े	आनुमानिक आंकड़े
उद्देश्य	डेटा सेट की विशेषताओं का वर्णन करें	किसी नमूने के आधार पर जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालें
फोकस	डेटा ही	जनसंख्या को डेटा द्वारा दर्शाया जा रहा है
दी हुई जानकारी	केंद्रीय प्रवृत्ति, फैलाव और वितरण के उपाय	आत्मविश्वास अंतराल, पी-मूल्य, परिकल्पना परीक्षण
नमूने का आकार	किसी भी साइज़ पर लागू	आमतौर पर यह नमूनों पर निर्भर करता है, लेकिन इसे छोटी आबादी पर भी लागू किया जा सकता है
निश्चय	ज्ञात डेटा का सारांश प्रस्तुत करता है	अनिश्चितता के अंतर्निहित स्तर के साथ पूर्वानुमान या सामान्यीकरण करता है
उदाहरण	माध्य, मध्यिका, मोड, रेंज, मानक विचलन, आवृत्ति वितरण	परिकल्पना परीक्षण, सहसंबंध विश्लेषण, प्रतिगमन विश्लेषण, एनोवा
उत्पादन	चार्ट, टेबल, ग्राफ़	जनसंख्या के बारे में कथन सत्य होने की संभावना है
सीमाओं	डेटा सेट से परे सामान्यीकरण नहीं किया जा सकता	सावधानीपूर्वक नमूना चयन और वैध सांख्यिकीय परीक्षण की आवश्यकता है

वर्णनात्मक सांख्यिकी क्या है?

वर्णनात्मक आँकड़ों में डेटा को व्यवस्थित करने, सारांशित करने और सार्थक तरीके से प्रस्तुत करने के तरीके शामिल होते हैं। इन सांख्यिकीय तकनीकों का उद्देश्य डेटासेट की मुख्य विशेषताओं और विशेषताओं का स्पष्ट और संक्षिप्त अवलोकन प्रदान करना है। वर्णनात्मक आँकड़ों में बड़ी आबादी के बारे में अनुमान या सामान्यीकरण शामिल नहीं है; इसके बजाय, उनका प्राथमिक उद्देश्य विश्लेषण किए जा रहे विशिष्ट डेटासेट में अंतर्दृष्टि प्रदान करना है।

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केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय

वर्णनात्मक आँकड़ों में केंद्रीय प्रवृत्ति के माप शामिल होते हैं, जैसे माध्य, माध्यिका और मोड। ये उपाय एक केंद्रीय या प्रतिनिधि मूल्य प्रदान करते हैं जिसके चारों ओर डेटा क्लस्टर क्लस्टर करता है, जो डेटासेट के विशिष्ट मूल्य की भावना प्रदान करता है।

फैलाव के उपाय

वर्णनात्मक आँकड़ों के एक अन्य पहलू में फैलाव के उपाय शामिल हैं, जैसे कि सीमा, विचरण और मानक विचलन। ये उपाय डेटा बिंदुओं के प्रसार या परिवर्तनशीलता का आकलन करने में मदद करते हैं, जिससे यह जानकारी मिलती है कि व्यक्तिगत डेटा मान केंद्रीय प्रवृत्ति से कितना विचलित होते हैं।

Data Visualization

वर्णनात्मक आँकड़े अक्सर हिस्टोग्राम, बॉक्स प्लॉट और स्कैटर प्लॉट सहित डेटा के दृश्य प्रतिनिधित्व द्वारा पूरक होते हैं। ये विज़ुअलाइज़ेशन डेटा के वितरण, पैटर्न और संभावित आउटलेर्स की समझ को बढ़ाते हैं।

अनुमानित सांख्यिकी क्या है?

अनुमानात्मक आँकड़ों में डेटा के नमूने के आधार पर किसी जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालना या अनुमान लगाना शामिल है। सांख्यिकी की यह शाखा प्रेक्षित नमूने से परे निष्कर्ष निकालने के लिए संभाव्यता सिद्धांत और परिकल्पना परीक्षण का उपयोग करती है।

प्रमुख धारणाएँ:

जनसंख्या और नमूना:
- आबादी: अध्ययनाधीन पूरा समूह।
- नमूना: जनसंख्या का एक उपसमूह डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग किया जाता है।
नमूना लेने के तरीके:
- यादृच्छिक नमूना: जनसंख्या के प्रत्येक सदस्य के पास नमूने में शामिल होने का समान मौका है।
- स्तरीकृत प्रतिचयन: जनसंख्या को उपसमूहों में विभाजित किया गया है, और प्रत्येक उपसमूह से नमूने लिए गए हैं।
- चुननेवाली मेडिकल जांच: जनसंख्या को समूहों में विभाजित किया गया है, और पूरे समूहों को यादृच्छिक रूप से चुना गया है।
परिकल्पना परीक्षण:
- शून्य परिकल्पना (H0): कोई प्रभाव या कोई अंतर नहीं का एक बयान.
- वैकल्पिक परिकल्पना (H1): किसी प्रभाव या अंतर को सूचित करने वाला कथन।
- महत्व स्तर (α): सत्य होने पर शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने की संभावना (0.05 पर सेट)।
- पी-मूल्य: यह मानते हुए कि शून्य परिकल्पना सत्य है, प्रेक्षित परिणाम प्राप्त करने की संभावना, या अधिक चरम। कम पी-वैल्यू शून्य परिकल्पना के खिलाफ मजबूत सबूत का सुझाव देता है।
विश्वास अंतराल:
- नमूना डेटा से गणना की गई मूल्यों की एक श्रृंखला, जिसके भीतर वास्तविक जनसंख्या पैरामीटर एक निश्चित स्तर के आत्मविश्वास (उदाहरण के लिए, 95%) के साथ गिरने की संभावना है।
प्रतिगमन विश्लेषण:
- परिणामों की भविष्यवाणी या व्याख्या करने के लिए चरों के बीच संबंधों की जांच करना।
सांख्यिकीय अनुमान तकनीक:
- टी-परीक्षण: दो समूहों के साधनों की तुलना करने के लिए उपयोग किया जाता है।
- एनोवा (विचरण का विश्लेषण): दो से अधिक समूहों के साधनों की तुलना करता है।
- प्रतिगमन विश्लेषण: आश्रित और स्वतंत्र चर के बीच संबंध की भविष्यवाणी करता है।
अनुमान में त्रुटियाँ:
- टाइप I त्रुटि: एक सच्ची शून्य परिकल्पना को ग़लत ढंग से अस्वीकार करना।
- टाइप II त्रुटि: झूठी शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में असफल होना।

वर्णनात्मक और अनुमानात्मक सांख्यिकी के बीच मुख्य अंतर

दायरा:
- वर्णनात्मक आँकड़े: डेटासेट की मुख्य विशेषताओं का सारांश और वर्णन करता है।
- आनुमानिक आँकड़े: किसी नमूने के आधार पर किसी जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालना या भविष्यवाणी करना।
उद्देश्य:
- वर्णनात्मक आँकड़े: डेटा की विशेषताओं में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
- आनुमानिक आँकड़े: किसी जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने के लिए एक नमूने से निष्कर्षों का विस्तार करना।
डेटा विश्लेषण:
- वर्णनात्मक आँकड़े: माध्य, माध्यिका और मानक विचलन जैसे उपायों का उपयोग करके डेटा को व्यवस्थित और सारांशित करने पर ध्यान केंद्रित करता है।
- आनुमानिक आँकड़े: किसी जनसंख्या के बारे में पूर्वानुमान लगाने या निष्कर्ष निकालने के लिए परिकल्पना परीक्षण, आत्मविश्वास अंतराल और प्रतिगमन विश्लेषण शामिल है।
उदाहरण तकनीकें:
- वर्णनात्मक आँकड़े: माध्य, मध्यिका, बहुलक, सीमा, मानक विचलन।
- आनुमानिक आँकड़े: परिकल्पना परीक्षण, आत्मविश्वास अंतराल, प्रतिगमन विश्लेषण, टी-परीक्षण, एनोवा।
उद्देश्य:
- वर्णनात्मक आँकड़े: डेटासेट का एक स्नैपशॉट और अवलोकन प्रदान करता है।
- आनुमानिक आँकड़े: इसका उद्देश्य नमूना डेटा के आधार पर जनसंख्या के बारे में सामान्यीकरण या भविष्यवाणी करना है।
जनसंख्या बनाम नमूना:
- वर्णनात्मक आँकड़े: प्रेक्षित नमूने की विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करता है।
- आनुमानिक आँकड़े: इसमें उस बड़ी आबादी के बारे में अनुमान लगाना शामिल है जिससे नमूना लिया गया है।
आवेदन:
- वर्णनात्मक आँकड़े: आमतौर पर डेटा को सारांशित करने और सार्थक तरीके से प्रस्तुत करने के लिए उपयोग किया जाता है।
- आनुमानिक आँकड़े: पूर्वानुमान लगाने, निष्कर्ष निकालने और देखे गए डेटा से परे निर्णय लेने के लिए आवश्यक है।
उदाहरण परिदृश्य:
- वर्णनात्मक आँकड़े: किसी नमूने की औसत आय की गणना करना.
- आनुमानिक आँकड़े: नमूना डेटा के आधार पर संपूर्ण जनसंख्या की औसत आय की भविष्यवाणी करना।

वर्णनात्मक और अनुमानात्मक सांख्यिकी के बीच अंतर

संदर्भ

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अंतिम अद्यतन: 11 फरवरी, 2024

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चारा यादव

चारा यादव ने फाइनेंस में एमबीए किया है। उनका लक्ष्य वित्त संबंधी विषयों को सरल बनाना है। उन्होंने लगभग 25 वर्षों तक वित्त में काम किया है। उन्होंने बिजनेस स्कूलों और समुदायों के लिए कई वित्त और बैंकिंग कक्षाएं आयोजित की हैं। उसके बारे में और पढ़ें जैव पृष्ठ.

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