5 May 2021 12:55

निरपेक्ष आवृत्ति

निरपेक्ष आवृत्ति क्या है?

निरपेक्ष आवृत्ति एक सांख्यिकीय शब्द है जो किसी विशेष डेटा के परीक्षण या परीक्षण के सेट के दौरान किसी विशेष मूल्य के डेटा की संख्या का वर्णन करता है। अनिवार्य रूप से, निरपेक्ष आवृत्ति किसी मान के देखे जाने की संख्या की एक सरल गणना है। निरपेक्ष आवृत्ति को आमतौर पर संपूर्ण संख्या के रूप में व्यक्त किया जाता है और इसे सांख्यिकीय विश्लेषण का एक बहुत ही बुनियादी स्तर माना जाता है।

निरपेक्ष आवृत्ति को समझना

निरपेक्ष आवृत्ति अक्सर मूल डेटा संग्रह का एक घटक है । उदाहरण के लिए, यदि आप 10 दोस्तों से पूछते हैं कि क्या नीला उनका पसंदीदा रंग है और तीन हां कहते हैं और सात नहीं कहते हैं, तो आपके पास पूर्ण आवृत्ति निर्धारित करने के लिए पर्याप्त जानकारी है: “हां” की पूर्ण आवृत्ति तीन के बराबर है और “नहीं” है सात के बराबर। ट्रैक किए गए मानों की संख्या अक्सर नमूना आकार या परीक्षण दायरे के साथ बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, यदि आप 100 लोगों से पूछते हैं कि क्या उनका पसंदीदा रंग नीला है, तो निरपेक्ष आवृत्ति में वृद्धि होगी। हालाँकि, किसी दिए गए मान के कितनी बार होने की ट्रैकिंग में कोई अतिरिक्त जटिलता नहीं है।

कुछ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में निरपेक्ष आवृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक विशेष प्रश्न के लिए प्रतिक्रियाओं के बहुमत का आसानी से पचा हुआ दृश्य प्रदान करने के लिए सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं की निरपेक्ष आवृत्ति अक्सर एक ग्राफ पर प्रदर्शित की जाएगी।

पूर्ण आवृत्ति का उपयोग परीक्षण या अध्ययन में सबसे अधिक होने वाले डेटा टुकड़े को दिखाने के लिए किया जा सकता है, लेकिन इसका उपयोग आमतौर पर प्राथमिक तकनीकी माप के रूप में नहीं किया जाता है।

चाबी छीन लेना

  • निरपेक्ष आवृत्ति एक सरल गणना है कि अध्ययन के दौरान किसी विशेष प्रतिक्रिया या मूल्य कितनी बार होता है।
  • जबकि निरपेक्ष आवृत्ति सांख्यिकीय विश्लेषण का एक बहुत ही मूल रूप है, इसका उपयोग अधिक उन्नत सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए एक इनपुट के रूप में किया जा सकता है, जैसे कि सापेक्ष आवृत्ति।
  • निरपेक्ष आवृत्ति को अक्सर एक दृश्य के रूप में प्रदर्शित किया जाता है जहां दृश्य क्लस्टर का बहुमत होता है।
  • “निरपेक्ष आवृत्ति” को कभी-कभी “कच्ची गिनती” कहा जाता है, और कभी-कभी इसे “आवृत्ति” कहा जाता है।

निरपेक्ष आवृत्ति बनाम सापेक्ष आवृत्ति

निरपेक्ष आवृत्ति अधिक बारीक सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए प्रारंभिक बिंदु हो सकती है। सापेक्ष आवृत्ति, उदाहरण के लिए, निरपेक्ष आवृत्ति से ली गई है। जब मानों की पूर्ण आवृत्ति को पूरे परीक्षण पर ट्रैक किया जाता है, तो किसी विशेष मान के लिए पूर्ण आवृत्ति तब सापेक्ष आवृत्ति प्राप्त करने के लिए परीक्षण के दौरान उस चर के लिए मूल्यों की कुल संख्या से विभाजित की जा सकती है। सापेक्ष आवृत्ति वह है जिसे हम अक्सर संदर्भित करते हैं, चाहे वह हमारी पसंदीदा खेल टीम का विजेता प्रतिशत हो या बाजार को हरा देने वाले फंड मैनेजरों का प्रतिशत। पूर्ण आवृत्ति के विपरीत, सापेक्ष आवृत्ति आमतौर पर एक पूर्ण संख्या के बजाय प्रतिशत या अंश के रूप में व्यक्त की जाती है।

कभी-कभी, जब सापेक्ष आवृत्तियां बहुत कम होती हैं, तो उन्हें “प्रति हजार,” “प्रति मिलियन”, आदि के संदर्भ में दिया जाता है, जैसा कि एक शहर में प्रति हजार लोगों पर कुल अपराधों में होता है। इस तरह के समायोजन को “प्रति व्यक्ति” कहा जाता है।

निरपेक्ष आवृत्ति का उदाहरण

एक लेखांकन सम्मेलन की कल्पना करें जो पेशे में पीने की आदतों पर डेटा एकत्र करना चाहता है। सम्मेलन आयोजक 50 एकाउंटेंट के एक कमरे से पूछता है कि पिछले एक हफ्ते में उनके पास कितने गिलास शराब है। प्रत्येक 50 लेखाकार अपना जवाब देने के बाद, इसे निरपेक्ष आवृत्तियों को प्रदर्शित करने वाली तालिका में डालते हैं।

निरपेक्ष आवृत्ति प्रदर्शित करने वाली तालिका से आप कुछ अवलोकन कर सकते हैं: अधिक एकाउंटेंट शराब की तुलना में कुछ मात्रा में शराब पीते हैं। हालांकि, इस डेटा सेट से जो सबसे मूल्यवान अवलोकन किए जा सकते हैं उनमें अधिक विश्लेषण शामिल है। उदाहरण के लिए, सम्मेलन में सभी एकाउंटेंट के 50% में प्रति सप्ताह पांच या अधिक पेय होते हैं।

हालांकि, एक सांख्यिकीय अध्ययन के रूप में, यह सर्वेक्षण वांछित होने के लिए बहुत कुछ छोड़ देता है। एक के लिए, उत्तरदाताओं के पेशे से परे कोई जनसांख्यिकीय जानकारी नहीं है । उत्तरदाताओं का लिंग सामने नहीं आया है। यह महत्वपूर्ण है, यह देखते हुए कि सेक्स द्वारा शराब के सेवन के लिए अलग-अलग स्वास्थ्य दिशानिर्देश हैं। हम किसी विशेष पेय की मात्रा (एबीवी) द्वारा ताकत, या अल्कोहल भी नहीं जानते हैं। पूर्ण आवृत्ति की तरह, हमारा उदाहरण सर्वेक्षण लेखांकन पेशे के भीतर शराब की खपत के वास्तविक विश्लेषण की शुरुआत है।