परीक्षण: डेटा का प्रस्तुतीकरण - SSC CGL MCQ

मात्रात्मक डेटा स्वभाव में संख्यात्मक होता है और यह किसी भी सीमा के भीतर कोई भी मान ले सकता है। यह विशेषता मात्रात्मक डेटा को गुणात्मक डेटा से अलग करती है, जो धर्म जैसे गैर-संख्यात्मक गुणों के साथ काम करती है।

प्राथमिक और माध्यमिक डेटा के बीच सही अंतर इस प्रकार है:

प्राथमिक डेटा वह मूल डेटा है जिसे शोधकर्ता या संगठन ने किसी विशेष उद्देश्य के लिए सीधे एकत्र किया है। माध्यमिक डेटा उस डेटा को संदर्भित करता है जिसे किसी और ने एकत्र किया है और जिसे किसी अन्य उद्देश्य के लिए उपयोग किया जा रहा है।

इन परिभाषाओं के अनुसार, दिए गए विकल्पों में से कोई भी प्राथमिक और माध्यमिक डेटा का सटीक वर्णन नहीं करता है। हालांकि, सही अंतर के निकटतम विकल्प है:

4. प्राथमिक डेटा एक पार्टी द्वारा एकत्र किया जाता है लेकिन इसका उपयोग दूसरी पार्टी द्वारा किया जाता है।

इसका अर्थ है कि प्राथमिक डेटा प्रारंभ में एक पार्टी द्वारा एकत्र किया जाता है, हालांकि यह विकल्प शायद माध्यमिक डेटा का अधिक सटीक विवरण कर सकता है। सही समझ यह है:

• प्राथमिक डेटा: किसी विशेष शोध उद्देश्य के लिए पहले हाथ से एकत्र किया गया।
• माध्यमिक डेटा: पहले से मौजूद डेटा जिसे किसी और ने एकत्र किया है, अक्सर किसी अन्य अध्ययन के लिए पुनः प्रयोजित किया जाता है।

दुर्भाग्यवश, दिए गए विकल्प इन परिभाषाओं के साथ पूरी तरह से मेल नहीं खाते हैं।

तालिका में फुटनोट्स अतिरिक्त व्याख्याएँ या स्पष्टताएँ प्रदान करते हैं जो प्रस्तुत डेटा को संदर्भित करते हैं। ये पाठकों को डेटा को बेहतर समझने में मदद करते हैं और आवश्यक पृष्ठभूमि जानकारी प्रदान करते हैं।

बार आरेख आयताकार बार का उपयोग करके डेटा मानों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जहां प्रत्येक बार की लंबाई उस मान के आनुपातिक होती है जो वह दर्शाती है। यह दृश्य प्रतिनिधित्व विभिन्न श्रेणियों की तुलना करना आसान बनाता है, जो बार की लंबाई के आधार पर किया जा सकता है।

लाइन आरेखों में अनुपात पैमाना समान अनुपातों का प्रतिनिधित्व करता है, जो विभिन्न डेटा बिंदुओं के बीच अनुपातात्मक भिन्नताओं की तुलना करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी होता है। यह पैमाना डेटा मानों के एक-दूसरे के साथ अनुपात के संदर्भ में कैसे संबंधित होते हैं, इसे देखने में मदद करता है।

पिक्टोग्राम का उपयोग डेटा मानों का प्रतिनिधित्व करने के लिए चित्रों या प्रतीकों का उपयोग करके किया जाता है, जिससे जानकारी दृश्य रूप से आकर्षक और एक नज़र में समझने में आसान हो जाती है। यह दृश्य प्रतिनिधित्व दर्शकों को जानकारी को जल्दी से संप्रेषित करने में मदद करता है, विशेष रूप से उन लोगों के लिए जो संख्या संबंधी डेटा प्रतिनिधित्व से परिचित नहीं हो सकते हैं।

एक वर्ग अंतराल के बीच में स्थित मान, जिसे वर्ग अंतराल का मध्य बिंदु कहा जाता है, उस अंतराल के प्रतिनिधि मान के रूप में कार्य करता है। यह डेटा को संक्षेप में प्रस्तुत करने और वितरण को अधिक प्रभावी ढंग से समझने में मदद करता है।

समूहित आवृत्ति वितरण परिवर्तनशील मूल्यों को अंतरालों या समूहों में दिखाता है, जिससे बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करना आसान होता है, क्योंकि यह मूल्यों को विशिष्ट रेंज या वर्गों में समूहित करता है।

वर्ग सीमा रेखाएँ उस चर के चरम मानों को संदर्भित करती हैं जो वर्ग अंतराल का हिस्सा बन सकती हैं। ये डेटा को प्रभावी ढंग से व्यवस्थित और विश्लेषण करने के लिए प्रत्येक वर्ग की सीमाओं को परिभाषित करने में मदद करती हैं।

डेटा के सारणीबद्ध प्रस्तुति का मुख्य उद्देश्य डेटा प्रस्तुति को सरल बनाना है। डेटा को पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित करके, तालिकाएँ डेटा का विश्लेषण, तुलना और व्याख्या करना आसान बनाती हैं।