व्यावसायिक आँकड़ों में, आप चर के विचार से गुजरते हैं, जो डेटा को वर्गीकृत और व्यवस्थित करने के लिए महत्वपूर्ण गणितीय उपकरण हैं। एक स्केल वैरिएबल , उदाहरण के लिए, विभिन्न प्रकार की सांख्यिकीय और सर्वेक्षण जानकारी को शामिल करता है जिसे एक संख्यात्मक मान के माध्यम से सटीक रूप से मापा जा सकता है। एक नाममात्र चर पैमाने चर का एक प्रकार है कि इस तरह के रंग, लिंग या उत्पाद प्रकार के रूप में है कि मात्रात्मक नहीं है कुछ के लिए कोड,।
Variable क्या है?
आप एक वैरिएबल को एक कंटेनर के रूप में सोच सकते हैं जिसमें डेटा होता है। एक चर का एक नाम, एक मान और एक प्रकार होता है। उदाहरण के लिए, अपने व्यावसायिक बिक्री आंकड़ों के लिए, आप “बिक्री तिथि” नामक एक चर बना सकते हैं जिसमें वह दिनांक शामिल होता है जब कोई आइटम बेचा गया था। चर का एक दिनांक प्रकार होता है जो इसे सादे पाठ, डॉलर की मात्रा और अन्य प्रकार के डेटा से अलग करता है।
बिक्री डेटा के अन्य चर में बिक्री राशि, उत्पाद संख्या और ग्राहक संख्या शामिल हो सकती है।
Variable का उपयोग क्यों करें?
यदि आप एक ग्राहक सर्वेक्षण करते हैं और तीन दर्जन प्रतिक्रियाएं एकत्र करते हैं, तो डेटा की मात्रा हाथ से या एक साधारण एक्सेल स्प्रेडशीट के साथ विश्लेषण करना आसान है। हालाँकि, यदि आपके पास बड़ी मात्रा में डेटा है और अधिक परिष्कृत आँकड़ों का उपयोग करते हैं, तो डेटा को व्यवस्थित करने के लिए चर उपयोगी हो जाते हैं। जब आप सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर जैसे SPSS, MATLAB या SAS में प्रवेश करते हैं, तो आप खुद को संख्या क्रंचिंग के लिए चर का उपयोग करते हुए पाएंगे।
Nominal Variables
जब आपको बड़ी मात्रा में कच्चे सांख्यिकीय डेटा का मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है तो चर सहायक होते हैं। उदाहरण के लिए, आपके पास संख्याओं की एक श्रृंखला हो सकती है जो उन लोगों की आयु दर्शाती है जिन्होंने एक सर्वेक्षण का उत्तर दिया है। श्रृंखला के लिए एक चर निर्दिष्ट करके और चर को “आयु” कहते हुए, आप संख्याओं को अर्थ देते हैं। आयु चर वास्तविक मान ले सकता है, जैसे 11, 21, 19 या 57।
विभिन्न प्रकार के गणितीय समीकरणों को चरों पर लागू करके, आप डेटा से सार्थक जानकारी निकाल सकते हैं।
Scale Variables के प्रकार
Scale Variables चार प्रकार में आते हैं: नाममात्र , क्रमिक , अंतराल और अनुपात । नाममात्र चर के लिए, मान अलग-अलग श्रेणियों में आते हैं, जैसे कि राजनीतिक दल, रंग या मॉडल संख्या। एक क्रमिक चर डेटा को संभालता है जिसमें क्रम या रैंक शामिल होता है – उदाहरण के लिए, “पहले,” “दूसरा” या “तीसरा” मानों के साथ।
अंतराल चर मापी गई मात्राओं को संभालते हैं, जैसे वजन, ऊंचाई, अवधि या तापमान। अनुपात चर मात्राओं के अनुपात को मापते हैं, जैसे पानी के नमूने में नमक की सांद्रता या गणित प्रश्नोत्तरी पर प्रतिशत अंक।
Nominal Variables के उदाहरण
नाममात्र चर के मानों की सापेक्ष रैंकिंग नहीं होती है; एक मान दूसरे से बड़ा नहीं है। उनका सामान्य श्रेणियों, संपत्तियों या वर्गीकरणों से अधिक लेना-देना है।
उदाहरण के लिए, कार मालिकों का एक सर्वेक्षण वाहन के रंग के बारे में पूछता है। रंग चर के मानों में लाल, काला, सफेद और चांदी शामिल हैं। नाममात्र चर के अन्य उदाहरणों में लिंग, मॉडल संख्या और राजनीतिक संबद्धता शामिल हैं।
यह भी ध्यान दें कि नाममात्र चर तापमान या गति जैसे संख्यात्मक मान नहीं लेते हैं। अनुपात या अंतराल चर के विपरीत, आप उनका उपयोग अंकगणित करने के लिए नहीं करते – केवल वर्गीकृत करने के लिए।
Likert Scales के बारे में
एक लिकर्ट स्केल एक प्रकार का क्रमिक चर है जिसका व्यापक रूप से सर्वेक्षणों और जनमत सर्वेक्षणों में उपयोग किया जाता है। चर प्रतिक्रियाओं का एक सीमित सेट लेता है जिसमें संभावित उत्तरों की एक श्रृंखला शामिल होती है।
उदाहरण के लिए, यदि आप ग्राहकों से आइसक्रीम के नए स्वाद का मूल्यांकन करने के लिए कह रहे हैं, तो आप “इसे पसंद करें,” “इसे पसंद करें,” “कोई राय नहीं,” “नापसंद” और “पूरी तरह से नापसंद” जैसी संभावित प्रतिक्रियाएं सेट कर सकते हैं। ध्यान दें कि हालांकि लिकर्ट स्केल नाममात्र चर के समान है, प्रत्येक प्रतिक्रिया का एक क्रमबद्ध सूची में अपना स्थान होता है, जो कि क्रमिक चर कैसे काम करता है।