ಶೇಕಡಾವಾರು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಗೊಳಿಸಲು ಪೈ ಚಾರ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಪೈ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯ ಅತ್ಯಂತ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಭಾಗಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ ಅಥವಾ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಶೇಕಡಾವಾರು ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪೈ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ದೃಶ್ಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಕೋನದ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗದ ಭಾಗವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ತೋರಿಸಬಹುದು... ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಬಾರ್ ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು ಬಾರ್ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಶಿಕ್ಷಣ, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಕಾರಣಗಳು ಸರಳ: ಅವು ಓದಲು ಸುಲಭ, ವರ್ಗಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಮುಳುಗಿಸದೆ ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನೀವು... ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
ಆವರ್ತನ ವಿತರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು: ಶಿಕ್ಷಣ, ಆರೋಗ್ಯ, ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ - ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಗಳು, ರೋಗಿಯ ತೂಕ ಅಥವಾ ದೈನಂದಿನ ಮಾರಾಟದ ತಿಂಗಳುಗಳಂತಹ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದರೆ ಅರ್ಥೈಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. … ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಅಡಿಪಾಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಯಾರಾದರೂ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು, ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವ ಮೊದಲು ಅಥವಾ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು, ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ ಯಾವಾಗಲೂ "ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು". ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲು, ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ಮಾದರಿಗಳು,... ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆ, ಆಲೋಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನ ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಪ್ರೇರಣೆ, ಒತ್ತಡ ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕ ಆರೋಗ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ವಿವಿಧ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ಹಿಂದೆ, ಮನೋವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಅಡಿಪಾಯವಿದೆ: ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮನೋವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕೇವಲ ಊಹೆ, ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಅಥವಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅನುಭವದಿಂದ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಚಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ... ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
ಅಂಗೀಕೃತ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪರಿಚಯ ಅನೇಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ಸೆಟ್ಗಳ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಹಲವಾರು ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕಲಿಕೆಯ ಅಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ (ಪ್ರೇರಣೆ, ಅಧ್ಯಯನದ ಸಮಯ, ಕುಟುಂಬ ಬೆಂಬಲ, ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಪ್ರವೇಶ) ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ (ಗಣಿತ ಅಂಕಗಳು, ಭಾಷಾ ಅಂಕಗಳು, ವಿಜ್ಞಾನ ಅಂಕಗಳು, ...) ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
ಜನಾಂಗಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಜನಾಂಗಶಾಸ್ತ್ರವು ಬಹಳ ಹಿಂದಿನಿಂದಲೂ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಆಳವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುವ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಧಾನವೆಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ: ಸಂಶೋಧಕರು ಸಮುದಾಯಗಳಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ, ದೈನಂದಿನ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆಳವಾದ ಸಂದರ್ಶನಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದವರ ಅನುಭವಗಳಲ್ಲಿ ಹುದುಗಿರುವ ಭಾಷೆ, ಚಿಹ್ನೆಗಳು, ಶಕ್ತಿ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಜನಾಂಗಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಗುಣಾತ್ಮಕ" ಎಂದು ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ - ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ಅಳತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ದೂರವಿರುವಂತೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ... ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
ಬಹು ಹಿಂಜರಿತ ಎಂದರೇನು? ಬಹು ಹಿಂಜರಿತವು ಒಂದು ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮತ್ತು ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಾಮಾಜಿಕ, ಆರ್ಥಿಕ, ವ್ಯವಹಾರ, ಆರೋಗ್ಯ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಹೇಗೆ... ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
ರಾಜಕೀಯ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ರಾಜಕೀಯ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಧಿಕಾರ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು, ರಾಜಕೀಯ ನಡವಳಿಕೆ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಸಾಮೂಹಿಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಸಾಮಾಜಿಕ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಧ್ಯಯನ ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಚರ್ಚೆಗಳು, ಪ್ರಚಾರ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ರಚನೆಯನ್ನು ಮೀರಿ ಮೂಲಭೂತ ಅಗತ್ಯವಿದೆ: ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವುದು. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ... ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು
ಏಕಮುಖ ANOVA ದ ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಏಕಮುಖ ANOVA ಎನ್ನುವುದು ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಗುಂಪುಗಳಿಂದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಟಿ-ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅನೇಕ ಜನರು ತಿಳಿದಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ಗುಂಪುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾದಾಗ, ಟಿ-ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ನಿರ್ಧಾರ ದೋಷಗಳ ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಏಕಮುಖ ANOVA ಉಪಯುಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದು