ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕದ ಅನ್ವಯ

ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕದ ಅನ್ವಯ

ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೂಲ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ದತ್ತಾಂಶ ಬರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗೆ ಎಷ್ಟು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆಯೂ ನಮಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಶಿಕ್ಷಣ, ಸಂಶೋಧನೆ, ವ್ಯವಹಾರ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ದತ್ತಾಂಶ ವಿತರಣೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳು, ಮಧ್ಯವರ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಹಾಗೂ ಗುರಿ ಸಾಧನೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು.

ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕವು ಪ್ರತಿ ಮಧ್ಯಂತರ ವರ್ಗದಲ್ಲಿನ ಆವರ್ತನವನ್ನು (ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯ ಸಂಖ್ಯೆ) ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ವರ್ಗದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಕ್ರಮೇಣ ಸೇರಿಸಲಾದ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಚಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಸಮಾನವಾಗಿವೆ, ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಅಥವಾ ಸಮಾನವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ ಎರಡು ವಿಧಗಳಿವೆ:

1. ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನವು
ಸಂಚಯನವನ್ನು ಕೆಳ ವರ್ಗದಿಂದ ಅತ್ಯುನ್ನತ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೋಷ್ಟಕವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೇಲ್ ವರ್ಗದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನವು
ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುನ್ನತ ವರ್ಗದಿಂದ ಕೆಳ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೋಷ್ಟಕವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಳ ವರ್ಗದ ಮಿತಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಈ ಎರಡೂ ರೂಪಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಪೂರಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.

ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ಕೋಷ್ಟಕ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?

ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪದ್ಧತಿಯಲ್ಲಿ, ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಆವರ್ತನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ವಿತರಣೆಯೊಳಗೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸ್ಥಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ:

- ಓದಲು ಸುಲಭವಾದ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿ.
- ಮಧ್ಯಾಂಕ, ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್‌ಗಳು, ಡೆಸಿಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳಂತಹ ಸ್ಥಳ ಅಳತೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಓಗಿವ್‌ಗಳು (ಸಂಚಿತ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು) ನಂತಹ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪದವಿ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು, ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಭಜನೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ.
- ಕೆಲವು ವರ್ಗಗಳ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಡೇಟಾ ವಿತರಣಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಹಂತಗಳು

ಈ ಕೋಷ್ಟಕದ ಅನ್ವಯವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಮಧ್ಯಂತರ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯ ಹಂತಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:

1. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಂಗಡಿಸಿ (ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ)
ವಿಂಗಡಿಸುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಕಡ್ಡಾಯವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ತೀವ್ರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

2. ಡೇಟಾ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ
ಶ್ರೇಣಿ = ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯ − ಕನಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯ.

3. ಮಧ್ಯಂತರ ತರಗತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸ್ಟರ್ಜಸ್ ಸೂತ್ರ:
\( k = 1 + 3,3 \ಲಾಗ್ n \)
ಇಲ್ಲಿ \( n \) ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು \( k \) ವರ್ಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ.

4. ವರ್ಗದ ಅಗಲವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ
ವರ್ಗ ಅಗಲ = ಶ್ರೇಣಿ / ವರ್ಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ (ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿರಲು ದುಂಡಾದ).

5. ಮಧ್ಯಂತರ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ
ಉದಾಹರಣೆಗೆ 50–59, 60–69, ಮತ್ತು ಹೀಗೆ, ಡೇಟಾದ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ.

6. ಪ್ರತಿ ವರ್ಗದ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ
ಆವರ್ತನವು ಆ ಮಧ್ಯಂತರಕ್ಕೆ ಬರುವ ಡೇಟಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ.

7. ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ
– “ಕಡಿಮೆ” ಗಾಗಿ: ಮೊದಲ ವರ್ಗದಿಂದ ಆ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
– “ಹೆಚ್ಚು” ಗಾಗಿ: ಕೊನೆಯ ವರ್ಗದಿಂದ ಆ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

8. ಸಂಚಿತ ಶೇಕಡಾವಾರು ಸೇರಿಸಿ (ಐಚ್ಛಿಕ)
ಸಂಚಿತ ಶೇಕಡಾವಾರು = (ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ / ಒಟ್ಟು ಡೇಟಾ) × 100%.
ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಓದಲು ಇದು ತುಂಬಾ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಸರಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಉದಾಹರಣೆ

40 ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಗಳ ದತ್ತಾಂಶವಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ, ಅದನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಗುಂಪು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆ):

| ಮೌಲ್ಯ ಮಧ್ಯಂತರ | ಆವರ್ತನ (f) | ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ (≤) |
|—|—:|—:|
| 40–49 | 3 | 3 |
| 50–59 | 7 | 10 |
| 60–69 | 12 | 22 |
| 70–79 | 10 | 32 |
| 80–89 | 6 | 38 |
| 90–99 | 2 | 40 |

ಕೋಷ್ಟಕದಿಂದ, ನಾವು ಅದನ್ನು ಓದಬಹುದು:
– ≤ 69 ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 22 ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು.
– ≤ 79 ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 32 ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು.
– ಒಟ್ಟು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು 40, ಕಳೆದ ತರಗತಿಯ ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ನೀವು "ಹೆಚ್ಚಿನ" ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಅತ್ಯುನ್ನತ ದರ್ಜೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಕೇಳಿದಾಗ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ: "ಎಷ್ಟು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು 80 ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗಳಿಸಿದ್ದಾರೆ?" ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಚಿತದೊಂದಿಗೆ, ಈ ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಓಗೈವ್: ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ

ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯವೆಂದರೆ ಓಜಿವ್‌ಗಳ ರಚನೆ, ಇವು ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ರೇಖಾ ನಕ್ಷೆಗಳು. ಓಜಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಇವುಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ:

– ಮಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಚಿತ್ರವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
– ಎರಡು ದತ್ತಾಂಶ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು.
- ದೃಶ್ಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು.

"ಕಡಿಮೆ" ಓಗಿವ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ ಏರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ "ಹೆಚ್ಚಿನ" ಓಗಿವ್ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಓಗಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅರ್ಜಿ

1. ಶಿಕ್ಷಣ
ಪರೀಕ್ಷಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಥವಾ ಕಲಿಕಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ, ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಶಿಕ್ಷಕರು ಅಥವಾ ಉಪನ್ಯಾಸಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ:
– ಸರಾಸರಿ ವರ್ಗ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
- ಸಾಧನೆಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು.
– ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ (ಉದಾ. ಪರಿಹಾರ, ಸಾಕಷ್ಟು, ಒಳ್ಳೆಯದು, ತುಂಬಾ ಒಳ್ಳೆಯದು).
– ಎಷ್ಟು ಶೇಕಡಾ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು KKM (ಕನಿಷ್ಠ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಮಾನದಂಡ) ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ.

2. ವ್ಯಾಪಾರ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರಪಂಚ
ಕಂಪನಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕರು ಅಥವಾ ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
- ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಖರೀದಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿತರಣೆ.
- ದೈನಂದಿನ ವಹಿವಾಟು ನಾಮಮಾತ್ರಗಳ ವಿತರಣೆ.
– ಒಟ್ಟು ಖರ್ಚಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಭಾಗೀಕರಣ.

ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನದೊಂದಿಗೆ, ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು: "ಗ್ರಾಹಕರಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಶೇಕಡಾವಾರು Rp. 500.000 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಖರ್ಚು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ?" ಅಥವಾ "ಎಷ್ಟು ವಹಿವಾಟುಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿವೆ?"

3. ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ
ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ, ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಇವುಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ:
- ರೋಗಿಗಳ ವಯಸ್ಸಿನ ವಿತರಣೆ.
- ರಕ್ತದೊತ್ತಡ ಅಥವಾ ಸಕ್ಕರೆ ಮಟ್ಟಗಳ ವಿತರಣೆ.
- ಅಪಾಯದ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ/ಮೇಲಿರುವ ರೋಗಿಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ.

ಇದು ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವುದು.

4. ಕೈಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ
ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ, ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸಂಚಿತ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ:
- ಉತ್ಪನ್ನ ಗಾತ್ರ ವಿತರಣೆ.
- ಉತ್ಪಾದನಾ ದೋಷಗಳ ವಿತರಣೆ.
- ವಿತರಣೆಯ ಸಮಯೋಚಿತತೆ.

ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಕಂಪನಿಯು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಶೇಕಡಾವಾರು ಮತ್ತು ವಿಚಲನಗಳು ಎಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

ಇದು ಸರಳವಾಗಿ ಕಂಡರೂ, ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ರಚಿಸುವುದರಿಂದ ಹಲವಾರು ದೋಷಗಳು ಉಂಟಾಗಬಹುದು, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
– ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಮಧ್ಯಂತರ ತರಗತಿಗಳು (ಉದಾ. ಸ್ಪಷ್ಟ ಗಡಿ ನಿಯಮಗಳಿಲ್ಲದೆ 50–60 ಮತ್ತು 60–70).
ಪರಿಹಾರ: ಕಠಿಣ ಮಿತಿ ನಿಯಮವನ್ನು ಬಳಸಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ 50–59, 60–69, ಇತ್ಯಾದಿ.
– ಆವರ್ತನವು ಒಟ್ಟು ಡೇಟಾಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ
ಪರಿಹಾರ: ಆವರ್ತನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಖ್ಯೆಯಂತೆಯೇ ಇದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
– ಸಂಚಿತ ತಪ್ಪು ನಿರ್ದೇಶನ
ಪರಿಹಾರ: "ಕಡಿಮೆಗಿಂತ" ಅಥವಾ "ಹೆಚ್ಚು" ಬಳಸಬೇಕೆ ಎಂದು ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
– ವರ್ಗ ಅಗಲವು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ
ಪರಿಹಾರ: ನ್ಯಾಯಯುತ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕಾಗಿ ವರ್ಗದ ಅಗಲವನ್ನು ಒಂದೇ ರೀತಿ ಮಾಡಿ.

ಪೆನುಟಪ್

ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಂತದವರೆಗೆ ಸಂಚಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬಹುದು. ಶಿಕ್ಷಣದಿಂದ ಉದ್ಯಮದವರೆಗೆ, ಅವುಗಳ ಅನ್ವಯವು ಸ್ಥಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ತಯಾರಿ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರ ತರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಚಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ನಿರ್ಣಯದೊಂದಿಗೆ, ಈ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತಷ್ಟು, ಹೆಚ್ಚು ಉದ್ದೇಶಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಘನ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.

ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿರುವ ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ (ಉದಾ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಶ್ರೇಣಿಗಳು, ಮಾರಾಟ ದತ್ತಾಂಶ ಅಥವಾ ಸಮೀಕ್ಷೆ ದತ್ತಾಂಶ) ಅದರ ಓಜಿವ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಚಿತ ಆವರ್ತನ ಕೋಷ್ಟಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಾನು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.