IGNOU| ELEMENTS OF STATISTICS (ECO - 07)| SOLVED PAPER – (JUNE - 2023)| (BDP)| HINDI MEDIUM
BACHELOR'S DEGREE PROGRAMME
(BDP)
Term-End Examination
June - 2023
Elective Course: Commerce
ECO-07
ELEMENTS OF STATISTICS
Time: 2 Hours
Maximum Marks: 50
Weightage: 70%
स्नातक
उपाधि कार्यक्रम
(बी.
डी. पी.)
सत्रांत
परीक्षा
जून
- 2023
ऐच्छिक
पाठ्यक्रम: वाणिज्य
ई.
सी. ओ. - 07
सांख्यिकी
के तत्व
समय:
2 घण्टे
अधिकतम
अंक: 50
भारिता:
70%
नोट: किन्हीं पाँच प्रश्नों
के उत्तर दीजिए। सभी प्रश्नों के अंक समान हैं। साधारण कैल्कुलेटर की अनुमति है।
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1. सांख्यिकी के क्या कार्य हैं? व्याख्या कीजिए। 10
उत्तर:- एक अनुशासन के रूप
में सांख्यिकी को मानव ज्ञान के लगभग सभी क्षेत्रों में अपरिहार्य माना जाता है। अध्ययन
की शायद ही कोई ऐसी शाखा हो जिसमें सांख्यिकी का प्रयोग न किया जाता हो। वैज्ञानिक,
सामाजिक और आर्थिक अध्ययन किसी न किसी रूप में सांख्यिकी का उपयोग करते हैं। ये अनुशासन
अवलोकनों, तथ्यों और आंकड़ों, पूछताछ और प्रयोगों आदि का उपयोग करते हैं और इस प्रकार
सांख्यिकी और सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करते हैं। सांख्यिकी किसी भी जांच के लगभग
सभी पहलुओं का अध्ययन करती है। इसका मुख्य उद्देश्य किसी पूछताछ में एकत्र की गई जानकारी
की जटिलता को सरल बनाना है। यह डेटा को समझने योग्य बनाने के लिए सरलीकृत रूप में प्रस्तुत
करता है। यह डेटा का विश्लेषण करता है और निष्कर्ष निकालने में सुविधा प्रदान करता
है।
सांख्यिकी
के कार्य हैं:-
(i)
तथ्यों को सरल रूप में प्रस्तुत करता है: सांख्यिकी तथ्यों एवं आंकड़ों
को एक निश्चित रूप में प्रस्तुत करती है। यह कथन को मात्र वर्णन से अधिक तार्किक और
ठोस बनाता है। यह आकृतियों के संपूर्ण द्रव्यमान को एक ही आकार में संघनित करता है।
इससे समस्या समझ में आती है.
(ii)
डेटा की जटिलता को कम करता है: सांख्यिकी डेटा की जटिलता
को सरल बनाती है। कच्चा डेटा समझ से परे है. हम विभिन्न सांख्यिकीय उपायों का उपयोग
करके उन्हें सरल और सुलभ बनाते हैं। आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले ऐसे कुछ उपाय हैं
ग्राफ़, औसत, फैलाव, तिरछापन, कर्टोसिस, सहसंबंध और प्रतिगमन आदि। ये उपाय व्याख्या
और निष्कर्ष निकालने में मदद करते हैं। इसलिए, सांख्यिकी व्यक्ति को अपने ज्ञान का
दायरा बढ़ाने में सक्षम बनाती है।
(iii)
तुलना की सुविधा प्रदान करता है: अवलोकनों के विभिन्न सेटों
के बीच तुलना सांख्यिकी का एक महत्वपूर्ण कार्य है। निष्कर्ष निकालने के लिए तुलना
आवश्यक है. सांख्यिकी का उद्देश्य अतीत और वर्तमान परिणामों के बीच तुलना करके होने
वाले परिवर्तनों के कारणों और भविष्य में ऐसे परिवर्तनों के प्रभाव का पता लगाना है।
इसलिए, किसी भी माप की दक्षता निर्धारित करने के लिए तुलना आवश्यक है। तुलना के उद्देश्य
से औसत, अनुपात, गुणांक आदि जैसे सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग किया जाता है।
(iv)
परिकल्पना का परीक्षण: परिकल्पना का निर्माण एवं परीक्षण सांख्यिकी
का एक महत्वपूर्ण कार्य है। इससे नये सिद्धांत विकसित करने में मदद मिलती है। इसलिए
आँकड़े सच्चाई की जाँच करते हैं और नए विचारों का आविष्कार करने में मदद करते हैं।
(v)
नीतियों का निर्माण: सांख्यिकी विभिन्न क्षेत्रों में योजनाओं और
नीतियों को तैयार करने में मदद करती है। डेटा का सांख्यिकीय विश्लेषण नीति निर्माण
की शुरुआत करता है। इसलिए, योजनाकारों, अर्थशास्त्रियों, वैज्ञानिकों और प्रशासकों
के लिए विभिन्न योजनाएँ और कार्यक्रम तैयार करने के लिए सांख्यिकी आवश्यक है।
(vi)
पूर्वानुमान भविष्य अनिश्चित है: सांख्यिकी प्रवृत्तियों और
प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी करने में मदद करती है। किसी चर के भविष्य के मूल्यों की
भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए,
एक निर्माता वर्तमान मांग स्थितियों और अपने पिछले अनुभवों के आधार पर अपने भविष्य
के उत्पादन का पूर्वानुमान लगाता है। इसी प्रकार, योजनाकार वर्तमान जनसंख्या प्रवृत्तियों
को ध्यान में रखकर भविष्य की जनसंख्या आदि का पूर्वानुमान लगा सकते हैं।
(vii)
वैध निष्कर्ष निकालना: सांख्यिकीय विधियों का मुख्य उद्देश्य किसी
जांच से निष्कर्ष निकालना है। विभिन्न परियोजनाओं का मूल्यांकन करने के लिए विद्वान
योजनाकारों और वैज्ञानिकों द्वारा अक्सर सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
इन तकनीकों का उपयोग नमूना जानकारी के आधार पर जनसंख्या मापदंडों के संबंध में निष्कर्ष
निकालने के लिए भी किया जाता है।
सांख्यिकी
डेटा एकत्र करने, व्यवस्थित करने, विश्लेषण करने और प्रस्तुत करने का अध्ययन है। इसका
उपयोग इसके लिए किया जा सकता है:-
(i)
तथ्य प्रस्तुत करें: सांख्यिकी तथ्यों को इस तरह प्रस्तुत कर सकती
है जिससे उन्हें समझना आसान हो जाए।
(ii)
संबंध स्थापित करें: सांख्यिकी तथ्यों के बीच संबंध स्थापित करने
में मदद कर सकती है।
(iii)
तुलना करें: सांख्यिकी औसत, दरों, प्रतिशत और गुणांक का
उपयोग करके प्रभावों की तुलना कर सकती है।
(iv)
समस्याओं की व्याख्या करें: सांख्यिकी समस्याओं को समझाने में मदद
कर सकती है।
(v)
कानून और सिद्धांत बनाएं: सांख्यिकी कानून बनाने और अन्य विज्ञानों
में कानूनों और सिद्धांतों का परीक्षण करने में मदद कर सकती है।
(vi)
नीतिगत निर्णय लें: सांख्यिकी तार्किक नीतिगत निर्णय लेने में मदद
कर सकती है।
(vii)
योजना जांच: सांख्यिकी अध्ययन के किसी भी क्षेत्र में जांच
की योजना बनाने में मदद कर सकती है।
(viii)
प्रकृति को समझें: सांख्यिकी किसी घटना की प्रकृति को समझने में
मदद कर सकती है।
(ix)
ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करें: ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण
करने के लिए सांख्यिकी का उपयोग किया जा सकता है।
सांख्यिकी
भी मदद कर सकती है:-
(i)
बजट आवंटन निर्धारित करें
(ii)
बुनियादी ढांचे के विकास की योजना बनाएं
(iii)
अन्य व्यवसायों की सहायता करना
सांख्यिकी
का आविष्कार 19वीं और 20वीं शताब्दी में पश्चिमी यूरोप और उत्तरी अमेरिका में हुआ था।
2. द्वितीयक आँकड़ों के लाभ तथा हानियाँ क्या
हैं? 5+5
उत्तर:- द्वितीयक डेटा वह डेटा
है जो पहले से ही किसी अन्य उद्देश्य के लिए एकत्र किया गया है लेकिन आपकी वर्तमान
शोध आवश्यकताओं के लिए कुछ हद तक प्रासंगिक है।
दूसरे
शब्दों में, यह आपके द्वारा नहीं बल्कि किसी और द्वारा पहले ही एकत्र किया जा चुका
है। और अब, आप डेटा का उपयोग कर सकते हैं.
द्वितीयक
डेटा सेकेंड-हैंड जानकारी है। इसका प्रयोग पहली बार नहीं किया गया है. इसीलिए इसे गौण
कहा जाता है।
आमतौर
पर, द्वितीयक डेटा इंटरनेट, लाइब्रेरी या रिपोर्ट जैसे संसाधनों में पाया जाता है।
वेब
जानकारी, व्यावसायिक रिपोर्ट, मास मीडिया उत्पाद, विश्वकोश और सरकारी आँकड़े द्वितीयक
डेटा के सबसे लोकप्रिय उदाहरणों में से हैं।
द्वितीयक
डेटा के लाभ और हानियाँ हैं:-
द्वितीयक
डेटा के लाभ:-
(i)
पहुंच में आसानी: द्वितीयक डेटा स्रोतों तक पहुंच बहुत आसान है।
इंटरनेट ने माध्यमिक अनुसंधान के संचालन के तरीके को बदल दिया है। आजकल, माउस के एक
क्लिक पर आपके लिए बहुत सारी जानकारी उपलब्ध है।
(ii)
कम लागत या मुफ़्त: अधिकांश द्वितीयक स्रोत उपयोग के लिए बिल्कुल
मुफ़्त हैं या बहुत कम लागत पर हैं। यह न केवल आपका पैसा बचाता है बल्कि आपके प्रयास
भी बचाता है। प्राथमिक शोध की तुलना में जहां आपको शुरुआत से ही संपूर्ण प्राथमिक अध्ययन
प्रक्रिया को डिजाइन और संचालित करना होता है, माध्यमिक शोध आपको टेबल पर कोई पैसा
छोड़े बिना डेटा इकट्ठा करने की अनुमति देता है।
(iii)
समय की बचत: जैसा कि उपरोक्त लाभों से पता चलता है, आप कुछ
ही समय में द्वितीयक शोध कर सकते हैं। कभी-कभी डेटा का स्रोत ढूंढना कुछ Google खोजों
का मामला होता है।
(iv)
आपको पिछले विश्लेषण से नई अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की अनुमति देता है: पुराने
डेटा का पुनर्विश्लेषण अप्रत्याशित नई समझ और दृष्टिकोण या यहां तक कि नए प्रासंगिक
निष्कर्ष भी ला सकता है।
(v)
अनुदैर्ध्य विश्लेषण: माध्यमिक डेटा आपको अनुदैर्ध्य विश्लेषण करने
की अनुमति देता है जिसका अर्थ है कि अध्ययन एक बड़ी अवधि में आयोजित किया जाता है।
इससे आपको विभिन्न रुझान निर्धारित करने में मदद मिल सकती है. इसके अतिरिक्त, आप कई
वर्ष पहले से लेकर कुछ घंटों पहले तक का द्वितीयक डेटा पा सकते हैं। यह आपको समय के
साथ डेटा की तुलना करने की अनुमति देता है।
(vi)
कोई भी डेटा एकत्र कर सकता है: माध्यमिक डेटा अनुसंधान उन
लोगों द्वारा किया जा सकता है जो विभिन्न डेटा संग्रह विधियों से परिचित नहीं हैं।
व्यावहारिक रूप से, कोई भी इसे एकत्र कर सकता है।
(vii)
विभिन्न स्रोतों के साथ बड़ी मात्रा में द्वितीयक डेटा: यह
विभिन्न स्रोतों और विषयों में आपके लिए उपलब्ध सबसे समृद्ध प्रकार का डेटा है।
द्वितीयक
डेटा के हानियाँ:-
(i)
आपकी आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट नहीं हो सकता: द्वितीयक डेटा इस तथ्य
के कारण शोधकर्ता की आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट नहीं है कि इसे अतीत में किसी अन्य
कारण से एकत्र किया गया था। इसीलिए द्वितीयक डेटा आपकी वर्तमान आवश्यकताओं के लिए अविश्वसनीय
हो सकता है। द्वितीयक डेटा स्रोत आपको बड़ी मात्रा में जानकारी दे सकते हैं, लेकिन
मात्रा का मतलब हमेशा उपयुक्तता नहीं होता है।
(ii)
डेटा गुणवत्ता पर आपका कोई नियंत्रण नहीं है: द्वितीयक डेटा में
गुणवत्ता की कमी हो सकती है। जानकारी का स्रोत संदिग्ध हो सकता है, खासकर जब आप इंटरनेट
के माध्यम से डेटा इकट्ठा करते हैं। चूँकि आप अपने डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए
द्वितीयक डेटा पर भरोसा करते हैं, इसलिए आपको यह पता लगाकर जानकारी की विश्वसनीयता
का मूल्यांकन करना चाहिए कि जानकारी कैसे एकत्र की गई और उसका विश्लेषण कैसे किया गया।
(iii)
पूर्वाग्रह: चूँकि द्वितीयक डेटा आपके अलावा किसी अन्य व्यक्ति
द्वारा एकत्र किया जाता है, आमतौर पर डेटा उस व्यक्ति के पक्ष में पक्षपाती होता है
जिसने इसे एकत्र किया है। यह एक शोधकर्ता या विपणक के रूप में आपकी आवश्यकताओं को पूरा
नहीं कर सकता है।
(iv)
समय पर नहीं: द्वितीयक डेटा अतीत में एकत्र किया गया है जिसका
अर्थ है कि यह पुराना हो सकता है। यह मुद्दा कई अलग-अलग स्थितियों में महत्वपूर्ण हो
सकता है।
(v)
आप जानकारी के स्वामी नहीं हैं: आम तौर पर, द्वितीयक डेटा
विशेष रूप से आपकी कंपनी के लिए एकत्र नहीं किया जाता है। इसके बजाय, यह कई कंपनियों
और व्यक्तियों के लिए मुफ्त या मामूली शुल्क पर उपलब्ध है। तो, यह वास्तव में आपके
लिए "प्रतिस्पर्धी लाभ" नहीं है। आपके वर्तमान और संभावित प्रतिस्पर्धियों
के पास भी डेटा तक पहुंच है।
3. (क) सुविधा प्रतिचयन तथा विवेक
प्रतिचयन विधियों की संक्षिप्त व्याख्या कीजिए। 5
(ख)
सारणीयन के महत्व की व्याख्या कीजिए। 5
[COMING SOON]
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