आंकड़े: Difference between revisions

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== '''आंकड़े क्या हैं ?''' ==
आंकड़े को किसी विशेष मात्रा के व्यवस्थित अभिलेखबद्ध के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। यह उस मात्रा के विभिन्न मानों को एक साथ एक समुच्चय में दर्शाया जाता है। यह तथ्यों और आंकड़ों का एक संग्रह है जिसका उपयोग किसी विशिष्ट उद्देश्य जैसे सर्वेक्षण या विश्लेषण के लिए किया जाता है। जब इसे संगठित रूप में व्यवस्थित किया जाता है, तो इसे आंकड़ा कहा जा सकता है। आंकड़ों का स्रोत (प्राथमिक आंकड़े, द्वितीयक आंकड़े) भी एक महत्वपूर्ण कारक है।


== '''What is Data?''' ==
=== '''आंकडों के प्रकार''' ===
Data can be defined as a systematic record of a particular quantity. It is the different values of that quantity represented together in a set. It is a collection of facts and figures to be used for a specific purpose such as a survey or analysis. When arranged in an organized form, can be called information. The source of data ( primary data, secondary data) is also an important factor.
डेटा गुणात्मक अथवा मात्रात्मक हो सकता है। एक बार जब आप उनके बीच अंतर जान लेंगे, तो आप जान पाएंगे कि उनका उपयोग कैसे करना है।


=== '''Types of Data''' ===
* '''गुणात्मक आंकड़े:''' वे कुछ विशेषताओं या गुणों का प्रतिनिधित्व करते हैं। वे ऐसे विवरण दर्शाते हैं जिन्हें देखा जा सकता है लेकिन उनकी गणना या  परिकलित नहीं की जा सकती। उदाहरण के लिए, एक कक्षा के छात्रों का उपयोग करके एकत्र की गई बुद्धिमत्ता, ईमानदारी, ज्ञान, स्वच्छता और रचनात्मकता जैसे गुणों पर डेटा को गुणात्मक के रूप में वर्गीकृत किया जाएगा। वे प्रकृति में निर्णायक की तुलना में अधिक खोजपूर्ण हैं।
Data may be qualitative or quantitative. Once you know the difference between them, you can know how to use them.
* '''मात्रात्मक आंकड़े:''' इन्हें मापा जा सकता है, न कि केवल देखा जा सकता है। इन्हें संख्यात्मक रूप से दर्शाया जा सकता है और उन पर गणना की जा सकती है। उदाहरण के लिए, एक कक्षा में विभिन्न खेल खेलने वाले छात्रों की संख्या का आंकड़ा यह अनुमान देता है कि कुल छात्रों में से कितने छात्र कौन सा खेल खेलते हैं। यह जानकारी संख्यात्मक है और इसे मात्रात्मक के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।


* '''Qualitative Data:''' They represent some characteristics or attributes. They depict descriptions that may be observed but cannot be computed or calculated. For example, data on attributes such as intelligence, honesty, wisdom, cleanliness, and creativity collected using the students of a class a sample would be classified as qualitative. They are more exploratory than conclusive in nature.
== '''आंकडों का संग्रहण''' ==
* '''Quantitative Data:''' These can be measured and not simply observed. They can be numerically represented and calculations can be performed on them. For example, data on the number of students playing different sports from a class gives an estimate of how many of the total students play which sport. This information is numerical and can be classified as quantitative.
स्रोत के आधार पर इसे प्राथमिक आंकड़े या गौण आंकड़े के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। आइए हम दोनों पर एक नज़र डालें।


== '''Data Collection''' ==
=== [[प्राथमिक आंकड़े]] ===
Depending on the source, it can classify as primary data or secondary data. Let us take a look at them both.
ये वे आंकड़े हैं जो किसी अन्वेषक द्वारा किसी विशिष्ट उद्देश्य के लिए पहली बार एकत्र किए जाते हैं। प्राथमिक आंकड़े इस अर्थ में 'शुद्ध' होते हैं कि उन पर कोई सांख्यिकीय संचालन नहीं किया गया है और वे मूल हैं। प्राथमिक आंकड़ों का उदाहरण भारत की जनगणना है।


=== [[Primary Data]] ===
=== [[गौण आंकड़े]] ===
These are the data that are collected for the first time by an investigator for a specific purpose. Primary data are ‘pure’ in the sense that no statistical operations have been performed on them and they are original. An example of primary data is the Census of India.
वे ऐसे आंकड़े हैं जो किसी ऐसे स्थान से प्राप्त किए जाते हैं जहाँ से उन्हें मूल रूप से एकत्र किया गया है। इसका अर्थ है कि इस तरह का आंकड़े पहले से ही कुछ शोधकर्ताओं या अन्वेषकों द्वारा एकत्र किया जा चुका है और प्रकाशित या अप्रकाशित रूप में उपलब्ध है। यह जानकारी अशुद्ध है क्योंकि उन पर पहले से ही सांख्यिकीय संचालन किया जा सकता है। इसका एक उदाहरण भारत सरकार, वित्त विभाग की वेबसाइट या अन्य रिपॉजिटरी, पुस्तकों, पत्रिकाओं आदि में उपलब्ध जानकारी है।


=== [[Secondary Data]] ===
=== '''असतत और सतत आंकड़े''' ===
They are the data that are sourced from someplace that has originally collected it. This means that this kind of data has already been collected by some researchers or investigators in the past and is available either in published or unpublished form. This information is impure as statistical operations may have been performed on them already. An example is an information available on the Government of India, the Department of Finance’s website or in other repositories, books, journals, etc.
'''असतत आंकड़े :''' These are data that can take only certain specific values rather than a range of values. For example, data on the blood group of a certain population or on their genders is termed as discrete data. A usual way to represent this is by using bar charts.


=== '''Discrete and Continuous Data''' ===
'''सतत आंकड़े :''' These are data that can take values between a certain range with the highest and lowest values. The difference between the highest and lowest value is called the range of data. For example, the age of persons can take values even in decimals or so is the case of the height and weights of the students of a school. These are classified as continuous data. Continuous data can be tabulated in what is called a frequency distribution. They can be graphically represented using histograms.
'''Discrete Data:''' These are data that can take only certain specific values rather than a range of values. For example, data on the blood group of a certain population or on their genders is termed as discrete data. A usual way to represent this is by using bar charts.
 
'''Continuous Data:''' These are data that can take values between a certain range with the highest and lowest values. The difference between the highest and lowest value is called the range of data. For example, the age of persons can take values even in decimals or so is the case of the height and weights of the students of a school. These are classified as continuous data. Continuous data can be tabulated in what is called a frequency distribution. They can be graphically represented using histograms.
 
== Data handling ==
Data handling refers to the process of gathering, recording, and presenting information in a way that is helpful to others. Data is usually represented in the form of pictographs, bar graphs, pie charts, histograms, line graphs, etc. Below given are different ways to represent data:
 
* Pictograph
* Pie-Chart
* Bar Graph
* Line Graph
* Histogram
 
 
 
[[Category:सांख्यिकी]][[Category:कक्षा-9]][[Category:गणित]]
गणित में आंकड़े कोई भी जानकारी या तथ्य हो सकता है। यह कोई संख्या, अवलोकन, वर्णमाला या किसी भी चीज़ के बारे में कोई सामूहिक ज्ञान हो सकता है।
 
== आंकड़े से क्या तात्पर्य है? ==
आंकडों को अवलोकन, माप, अनुसंधान या विश्लेषण द्वारा एकत्रित की गई जानकारी के संग्रह के रूप में संदर्भित किया जाता है। इसमें तथ्य, आंकड़े, संख्याएँ, नाम या यहाँ तक कि चीज़ों का सामान्य विवरण भी उपस्थित हो सकता है। हमारे अध्ययन में आसानी के लिए आंकडों को ग्राफ़, चार्ट या तालिकाओं के रूप में व्यवस्थित किया जा सकता है। आंकड़े, वैज्ञानिक आंकडों के माइनिंग के माध्यम से एकत्रित आंकड़े का विश्लेषण करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, एकत्रित की गई जानकारी को नीचे दिए गए आंकडों के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है,
 
* संख्याओं का एक समूह जैसे 1, 2, 3, 4, 5
* किसी कक्षा में विद्यार्थियों के नामों की सूची
* शारीरिक गुण जैसे उम्र, ऊंचाई, वजन आदि।
 
== आंकडों के प्रकार ==
 
* [[प्राथमिक आंकड़े]]
* [[गौण आंकड़े]]
* [[यथाप्राप्त आंकड़े]]


== आंकडों का संधारण ==
== आंकडों का संधारण ==
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* दंड आलेख
* दंड आलेख
* रेखा आलेख
* रेखा आलेख
* आयतचित्र
* [[Category:सांख्यिकी]] [[Category:कक्षा-9]] [[Category:गणित]] आयतचित्र

Revision as of 07:12, 12 October 2024

आंकड़े क्या हैं ?

आंकड़े को किसी विशेष मात्रा के व्यवस्थित अभिलेखबद्ध के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। यह उस मात्रा के विभिन्न मानों को एक साथ एक समुच्चय में दर्शाया जाता है। यह तथ्यों और आंकड़ों का एक संग्रह है जिसका उपयोग किसी विशिष्ट उद्देश्य जैसे सर्वेक्षण या विश्लेषण के लिए किया जाता है। जब इसे संगठित रूप में व्यवस्थित किया जाता है, तो इसे आंकड़ा कहा जा सकता है। आंकड़ों का स्रोत (प्राथमिक आंकड़े, द्वितीयक आंकड़े) भी एक महत्वपूर्ण कारक है।

आंकडों के प्रकार

डेटा गुणात्मक अथवा मात्रात्मक हो सकता है। एक बार जब आप उनके बीच अंतर जान लेंगे, तो आप जान पाएंगे कि उनका उपयोग कैसे करना है।

  • गुणात्मक आंकड़े: वे कुछ विशेषताओं या गुणों का प्रतिनिधित्व करते हैं। वे ऐसे विवरण दर्शाते हैं जिन्हें देखा जा सकता है लेकिन उनकी गणना या परिकलित नहीं की जा सकती। उदाहरण के लिए, एक कक्षा के छात्रों का उपयोग करके एकत्र की गई बुद्धिमत्ता, ईमानदारी, ज्ञान, स्वच्छता और रचनात्मकता जैसे गुणों पर डेटा को गुणात्मक के रूप में वर्गीकृत किया जाएगा। वे प्रकृति में निर्णायक की तुलना में अधिक खोजपूर्ण हैं।
  • मात्रात्मक आंकड़े: इन्हें मापा जा सकता है, न कि केवल देखा जा सकता है। इन्हें संख्यात्मक रूप से दर्शाया जा सकता है और उन पर गणना की जा सकती है। उदाहरण के लिए, एक कक्षा में विभिन्न खेल खेलने वाले छात्रों की संख्या का आंकड़ा यह अनुमान देता है कि कुल छात्रों में से कितने छात्र कौन सा खेल खेलते हैं। यह जानकारी संख्यात्मक है और इसे मात्रात्मक के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।

आंकडों का संग्रहण

स्रोत के आधार पर इसे प्राथमिक आंकड़े या गौण आंकड़े के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। आइए हम दोनों पर एक नज़र डालें।

प्राथमिक आंकड़े

ये वे आंकड़े हैं जो किसी अन्वेषक द्वारा किसी विशिष्ट उद्देश्य के लिए पहली बार एकत्र किए जाते हैं। प्राथमिक आंकड़े इस अर्थ में 'शुद्ध' होते हैं कि उन पर कोई सांख्यिकीय संचालन नहीं किया गया है और वे मूल हैं। प्राथमिक आंकड़ों का उदाहरण भारत की जनगणना है।

गौण आंकड़े

वे ऐसे आंकड़े हैं जो किसी ऐसे स्थान से प्राप्त किए जाते हैं जहाँ से उन्हें मूल रूप से एकत्र किया गया है। इसका अर्थ है कि इस तरह का आंकड़े पहले से ही कुछ शोधकर्ताओं या अन्वेषकों द्वारा एकत्र किया जा चुका है और प्रकाशित या अप्रकाशित रूप में उपलब्ध है। यह जानकारी अशुद्ध है क्योंकि उन पर पहले से ही सांख्यिकीय संचालन किया जा सकता है। इसका एक उदाहरण भारत सरकार, वित्त विभाग की वेबसाइट या अन्य रिपॉजिटरी, पुस्तकों, पत्रिकाओं आदि में उपलब्ध जानकारी है।

असतत और सतत आंकड़े

असतत आंकड़े : These are data that can take only certain specific values rather than a range of values. For example, data on the blood group of a certain population or on their genders is termed as discrete data. A usual way to represent this is by using bar charts.

सतत आंकड़े : These are data that can take values between a certain range with the highest and lowest values. The difference between the highest and lowest value is called the range of data. For example, the age of persons can take values even in decimals or so is the case of the height and weights of the students of a school. These are classified as continuous data. Continuous data can be tabulated in what is called a frequency distribution. They can be graphically represented using histograms.

आंकडों का संधारण

आंकडों के संधारण से तात्पर्य जानकारी को एकत्रित करने, अभिलेखबद्ध(रिकॉर्ड) करने और इस तरह से प्रस्तुत करने की प्रक्रिया से है जो दूसरों के लिए मददगार हो। आंकडों को प्रायः चित्रलेख, दंड आलेख(बार ग्राफ़), पाइ रेखाचित्र(पाई चार्ट), आयतचित्र(हिस्टोग्राम), रेखा आलेख(लाइन ग्राफ़) आदि के रूप में दर्शाया जाता है। नीचे आंकडों का प्रतिनिधित्व करने के विभिन्न तरीके दिए गए हैं:

  • चित्रलेख
  • पाइ रेखाचित्र
  • दंड आलेख
  • रेखा आलेख
  • आयतचित्र