7統計の主な特徴–説明!

統計の最も重要な特徴のいくつかは次のとおりです。

1.ファクトの集計で構成されています:

複数の意味で、統計はデータを指しますが、統計と呼ばれるデータは特定の事実の集合で構成されなければなりません。

60 Kgsのような単一の孤立したファクトまたは図。 学生の体重や特定の人の1日の死亡は統計値にはなりません。

データは統計量に相当する可能性があるため、特定の事実のセットまたは集計の形式でなければなりません。 50、65、70 Kgs。 クラスの学生の重さや、さまざまな時代などでの企業の利益は、さまざまな原因によって影響を受けやすい。

2. 多くの原因により影響を受けます:

他の要因の影響を無視することによってのみ、1つの要因の影響を研究することは容易ではありません。 ここで、要因の影響は場所、時間、または状況の変化に応じて変化する可能性があるため、現象に対するすべての要因の影響を個別にだけでなくまとめて調べる必要があります。

ここでは、他の自然科学のように全体的な効果が取られており、1つの要因だけではありません。 たとえば、ボード試験でのクラスXIIの結果は、単一の要因に依存するのではなく、教師の標準、教育方法、教材、生徒の実技のパフォーマンス、質問紙の標準、および評価に集合的に依存すると言うことができます。

3. 数値で表現する必要があります。

統計と呼ばれるデータは、データのカウントまたは測定が可能になるように数値で表現する必要があります。 つまり、統計を構成するデータまたはファクトは、60、70、100、および90 Kgの重みとして、何らかの定量的な形式で表現できる必要があります。 またはRsの利益。 10, 000、Rs。 20, 000など。したがって、これらのデータは数値の事実を数値で表したものと呼ばれるように数値を含む必要があります。

4. 正確に列挙または推定する必要があります。

上記のように、ステートメントは正確かつ有意義でなければなりません。 妥当な精度の基準を得るために、調査の分野はあまり大きくすべきではありません。 無限または非常に大きい場合、データの列挙さえ不可能であり、妥当な精度の基準が達成されない場合があります。 それを達成するためには、データ収集の性質と目的に応じて、妥当な精度の基準に従って見積もる必要があります。 たとえば、建物の高さをメートル単位で測定することはできますが、同じメートル単位のレンガのような小さなものの長さは測定できません。

5. 体系的に収集する必要があります。

統計のもう1つの特徴は、データを体系的に収集する必要があることです。 無計画に収集されたデータは、分析プロセスの困難さ、および誤った結論につながります。 適切な計画を立て、訓練を受けた調査員を使用してデータを収集し、統計を収集できるようにする必要があります。 そうしないと、そのような場合、データの信頼性が低下します。 したがって、正しい結果を得るには、データを正確に収集する必要があります。

6. 事前に決められた目的で収集する必要があります。

データの収集を開始する前に、データを収集する目的を明確にする必要があります。 その目的に関する情報がない場合、必要に応じてデータを収集していない可能性があります。 必要な目的を達成するために、より関連性の高いデータが必要になる場合がありますが、そのデータが無知だと見逃してしまいます。

輸入と輸出に関するデータを取得したい場合、エレクトロニクス、消費財、穀物、その他の分別などのさまざまなセグメントについても知る必要があります。 政府の誰かが。 義務は、単位時間に道路を通過する車両をカウントすることは統計ですが、この分野に関係のない他の人によって行われた同じ仕事は統計ではありません。前者は4車線道路にしたい政府のためにそれをしているからです-必要に応じて。

7.相互に関連して配置できる必要があります。

最後になりますが、統計の特性についてはそれほど重要ではありません。 データの収集は通常、比較の動機で行われます。 収集された数値が比較可能でない場合、その場合、それらはその重要性の大部分を失います。

つまり、収集される数値は、比較のために同種であり、異種ではないことが必要です。 たとえば、Rsの販売などの異種データ。 80%のケースと80 kmの走行距離の20, 000の結果は、相互に関連して配置することはできず、統計科学の裏にある動機である分析と解釈のために比較することはできません。 すべての統計は数値データであると結論付けることができますが、すべての数値データは、上記のように統計の本質的な特性をすべて満たさない限り、統計ではありません。

 

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