Different types of data in statistics

Table of Contents

Introduction

“Data”, word has been derived from the Latin word ‘Datum’ that means a piece of information. It is nothing but Information of a fact. Data about data is called metadata. The term ‘Metadata’ is mainly used in Remote Sensing and GIS for the information of spatial data. In this article, we will discuss the different types of data in statistics.

According to sanchets and Kapoor:-Data is a representation of observation expressed in numerical figures obtained by measuring or counting.

According to G. R. Adams: – Data is the information or Observation about the world.

Characteristics of Different types of data in statistics

  1. The measurable amount is expressed in numbers of data.
  2. Each horoscope is related to each other so that it is possible to compare them with each other.

Dimensional Statistical Division

Statistics have been collected from different sources and divided into two.

For example: –

  1. Discrete data: – The distribution of statistics goes from one integer to another integer and there is no value of any fraction between the two. It is called discrete data.

Example: -Number of students in the class, number of players on the football team, etc.

  • Continuous data: – That A figure that is able to contain fractions without integers is called an integer.

• Example: – Classification of the height of students, classification of marks obtained by students, etc.

Types of data: –

Types of data
Different types of data in statistics

1. According to the sources of data collection:

 (a) Primary data. The collection of information from a field through self-discovery is called primary data. Example: -Data collected during census.

(b) Secondary data:-Information that is collected from government records, published or unpublished sources without being collected directly from the field of study is called secondary data.

Example: –Population information obtained from unpublished census posts.

2. According to the nature of data:

(a) Quantitative data– All the state-owned quantities that can be expressed by numbers are called quantitative data.

Examples: – Age, height, weight, density, etc.

 b. Qualitative data – Quantitative data that can only express or quantify the quantitative information that carries only the identifying properties of the material component is called quantitative data.

Examples: -Race, religion, gender, literacy, etc.

C. Temporal data: – All the horoscopes that are published in time are called temporal data.

Example: – Population data of the country.

d. spatial data: –The amount of information that can be used to express the data collected in terms of geographical range is called spatial data.

Examples: – State crop production, extraction of mining resources, distribution of population, etc.

3. According to the frequency distribution:

a. Ungroup data: The amount of data in which numbers are arranged in a way that cannot be classified is called ungroup data.

b. Group data: When the collected data is arranged in a group and arranged in a small and formatted manner, it is called class data.

4. According to volume:

(a) population: – Total is the sum of individual objects or the total rate of any subject.

Example: -Total amount of land in a region.

b. Sample: – Sample is a part of the whole that is specified for research from which the information obtained is analyzed in statistics and conclusions are reached.

Example: – number of daughters and sons in the 25 families.

5. According to of measurement:

(a) Parametric data: –The values of the sum of all the objects, persons, or terms of the number of data collected is called parametric data.

Example: -Central tendency of the variable.

(b)   Non-parametric data: – When the object person and the path-related numeric figure cannot be expressed by statistical values, only qualitative values are expressed by symbols or letters, or numbers, it is called non-parametric data.

Example: -The amount of cultivable land in an area.

Measurement scale of different types of data in statistics:

Four stages have been mentioned in the measurement scale: –

  1. Nominal
  2. Ordinal
  3. Interval
  4. Ratio

Details of stages:

1. Nominal

The word ‘Nominal’ comes from the word ‘Name’ or ‘naming’. The method of measuring the representation of an object, etc., when it is represented by various symbols or numbers by their quality and character, is called the measure of the name index.

Example: – People are divided into two groups, male and female Mark and split.

Features

a. Qualitative quantities apply to information.

b. It is used to include objects in different categories of persons etc.

 Advantages

a. The simplest method of measuring.

b. The method only determines the character of the object. As a result, it is easy to determine which object is classified by measurement.

Difficulty

a. Analysis of the character of data. But no amount is capable of dimensional analysis.

b. To determine the order and spacing of two adjacent classes Disabled.

2. Ordinal

It can be used to represent the order of any qualitative data values. Values ​​are important and significant, but the difference between the two is not really known.

Example: –we know that # 8 is better than # 5 or # 4 Well, and can’t measure how good it is. Similarly, we cannot tell the difference between “very good” and “good.”

Features

  1. This scale only applies to qualitative quantity information.
  2. This scale is based entirely on experience.

Advantage

a. Ordinal scale is located at the next higher level of the nominal scale.

b. It is able to maintain important religious equality.

Difficulty

a. Ordinal scale or object or position can reflect the level only. But the interval between each level is never possible to determine.

b. It is only able to determine the relative position of an object or position. So no mathematical analysis, such as – addition, subtraction, multiplication, and division is not possible by this scale.

3. Interval

“Interval” means “space in between”. The interval scale is the numerical scale for representing quantitative information. On this scale, we know the exact difference between both order and values. For example, the difference between 5 and 15 cm is a measurable 10 cm. This is the same difference between 15 and 25 cm.

Features

  1. scale has no absolute zero value. That is, such a measurement does not begin with zero, or Even if the scale starts from zero for some reason, it is inappropriate to assume that the value of the material cannot fall below zero. For example, in the CGS method, the unit of measurement for temperature is “C,” but D ° C does not mean that there can be no temperature less than 0 ° C.
  2. As the “interval scale” does not indicate absolute zero, so this scale does not have a maximum level. For this reason, the variability of a data cannot be measured by scale. For example, the temperature of two places A and B can never be said to be 20 ° C and 40 “C respectively, the temperature of B is twice that of A, because the value of O ° C on this scale is relative, again it has no maximum value.

Advantages: –

  1. Methods are not only classified by order, but also by each class or order. The interval is determined by a precise unit.
  2. It is known by the interval scale which position is in which position of an order.

Difficulty

  1. The biggest limitation of the “interval scale” is that there is no absolute zero on this scale.
  2.  The exact position of the value can be determined by this scale, but the difference in intensity between the two values can never be determined. For example, a temperature of 40 ° C cannot be said to be twice the value of 20 ° c .

4. Ratio

Ratio scales are special measurement scales because they are accurate in our order, units say about values, and they also have an absolute zero, which allows a wide application of both descriptive and inferential statistics. Variables on the ratio scale can be meaningfully the same when multiplying or dividing the same number with them. The scale has great use of statistics.

Features

  1. All types of mathematical and numerical analysis can be done by Ratio scale.
  2. This scale is superior to other scales.  So this scale widely uses in research work.

Advantages

  1. The main advantage of the ratio scale is that it contains absolute zero.
  2. Any quantitative and mathematical analysis of variables such as addition, subtraction, multiplication and division can all be done by the ratio scale.

Conclusion:

Data is a major component of statistics. Therefore, it is very important to know the nature of numeric information. The nature, advantages, disadvantages, and different types of arithmetic information help us for the explanation of a fact. The content gives us some ideas about the information and makes the reader interested to know more about it. So these are the Different types of data in statistics which is very important.

Join the Community

Join the free community of QGEO where we will be guiding you through the journey of learning geography. We will be discussing more Different types of data in statistics We have successfully organized more of the 15 online courses. There are more than 2000 students, who actively participate with us. We are providing geography students, scholars, and professionals a better experience in the field of geography.

Notes in bengali

পরিসংখ্যান বিদ্যায় বিভিন্ন ধরনের রাশিতথ্য বা উপাত্ত( Different types of data in statistics)

ভূমিকা:

ল্যাটিন শব্দ ‘Datum’ থেকে ইংরেজিতে ‘data’ ও বাংলায় রাশিতথ্য বা উপাত্ত শব্দটি এসেছে। Datum শব্দটির  বুৎপত্তিগত অর্থ হলো একটুকরো তথ্য।পরিসংখ্যান বা (Data)হলো কোন পর্যবেক্ষণ বা বিষয়ের মাত্রিক প্রকাশ। এই নিবন্ধে, আমরা পরিসংখ্যানের বিভিন্ন ধরণের তথ্য ( পরিসংখ্যান বিদ্যায় বিভিন্ন ধরনের রাশিতথ্য বা উপাত্ত( Different types of data in statistics ) নিয়ে আলোচনা করব।

Sanchets and kapoor এর মতে:- রাশিতথ্য হলো পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে সংগৃহীত কতগুলি সংখ্যা যেটি আমরা গণনার মাধ্যমে পেয়ে থাকি।

G.R.Adomos এর মতে:- রাশিতথ্য হলো পৃথিবীর সংক্রান্ত পর্যবেক্ষণলব্ধ তথ্য।

রাশিতথ্যের বৈশিষ্ট্য:-

1.        রাশিতথ্য পরিমাপ যোগ্য ও অপরিমেয় উভয় প্রকার হতে পারে।

2.        পরিমাপ যোগ্য চলক গুলি বিচ্ছিন্ন অথবা নিরবিচ্ছিন্ন উভয়ই প্রকার হতে পারে।

3.        পরিমাপ যোগ্য রাশিতথ্য সংখ্যায় প্রকাশ করা হয় I সাধারনত এটি সর্বদা পরিবর্তনশীল।

মাত্রিক পরিসংখ্যা বিভাজন:-

পরিসংখ্যান বিভিন্ন উৎস থেকে সংগ্রহ করে দুটি আঙ্গিকে ভাগ করা যায়। যথা:-

1. বিচ্ছিন্ন পরিসংখ্যা (Discrete data):-পরিসংখ্যা বন্টনের যখন একটি পূর্ণমান থেকে অপর একটি পূর্ণ মানে গমন করে এবং দুটির মধ্যে কোন ভগ্নাংশের মান থাকে না একে বিচ্ছিন্ন পরিসংখ্যা বলে।

·      উদাহরণ:-ক্লাসের ছাত্র সংখ্যা, ফুটবল টিমের খেলোয়ার সংখ্যা প্রভৃতি।

2. অবিচ্ছিন্ন পরিসংখ্যা (continuous data):-যে পরিসংখ্যা পূর্ণমান ছাড়াই ভগ্নাংশের অন্তর্ভুক্ত হতে সক্ষম তাকে অবিচ্ছন্ন পরিসংখ্যা বলা হয়।

·      উদাহরণ:- শিক্ষার্থীদের উচ্চতার শ্রেণীবিভাজন, শিক্ষার্থীদের প্রাপ্ত নম্বরের শ্রেণীবিভাজন প্রভৃতি।

রাশিতথ্যের ধরন:-

রাশিতথ্যের ধরন অনুযায়ী রাশিতথ্যকে নানাভাবে ভাগ করতে পারি।

সেগুলি হল নিম্নে আলোচনা করা হলো-

 1. রাশিতথ্য সংগ্রহের উৎস অনুযায়ী:-

a. প্রাথমিক রাশিতথ্য  (primary data):-কোন ক্ষেত্র থেকে নিজে উপস্থিত থেকে অনুসন্ধানের মাধ্যমে তথ্য সংগ্রহ কে প্রাথমিক রাশিতথ্য বলে।

উদাহরণ:- ক্ষেত্র সমীক্ষায় সংগৃহীত তথ্য।

b. গৌণ রাশিতথ্য (secondary data):-যে সমস্ত তথ্য সমীক্ষা ক্ষেত্র থেকে সরাসরি সংগ্রহ না করেও সরকারি রেকর্ড, প্রকাশিত অথবা অপ্রকাশিত উৎস থেকে সংগ্রহ করা হয় সেই সব তথ্য কে গৌণ রাশিতথ্য বলে।

উদাহরণ:-জনগণনার প্রকাশিত পুস্তকাদি থেকে প্রাপ্ত জনসংখ্যা সম্বন্ধীয় তথ্য। 

2. তথ্যের প্রকৃতি অনুযায়ী:

a.পরিমাণগত রাশি তথ্য (Quantitative data):-যে সমস্ত বিষয় পরিমাণ যোগ্য অর্থাৎ ঘটনাটি সংখ্যা দ্বারা প্রকাশ করা যায় তাকে পরিমাণগত রাশিতথ্য বলে।

উদাহরণ:- বয়স,উচ্চতা,ওজন, ঘনত্ব প্রভৃতি।

b. রাশিতথ্য (Qualitative data)-যে রাশিতথ্যের কেবলমাত্র বস্তুর উপাদানের পরিচয় বৈশিষ্ট্য বহন করে কোন সংখ্যা গুণগত রাশিতথ্য প্রকাশিত করা যায় না বা পরিমাপ করা যায় না তাকে গুণগত রাশিতথ্য বলে।

উদাহরণ:-জাতি,ধর্ম,লিঙ্গ,সাক্ষরতা ইত্যাদি।

c.  কালীন রাশিতথ্য(Temporal data):-যে সমস্ত রাশিতথ্য কে সময় নিরিখে প্রকাশ করা হয় তাকে কালীন রাশিতথ্য বলা 

উদাহরণ:-দেশের আদমশুমারি জনসংখ্যার তথ্য।

d.  দৈশিক রাশিতথ্য(spatial data):- যে সমস্ত রাশিতথ্যের মাধ্যমে ভৌগোলিক পরিসীমার সাপেক্ষে সংগ্রহ করা তথ্য প্রকাশ করা যায় তাকে দৈশিক রাশিতথ্য বলে।

উদাহরণ:-রাজ্যভিত্তিক ফসল উৎপাদন, খনির সম্পদের উত্তোলন, জনসংখ্যার বন্টন প্রভৃতি।

3. পরিসংখ্যা বিভাজন অনুযায়ী:-

a.অশ্রেণীবদ্ধ রাশিতথ্য ( ungroup data): যে রাশিতথ্যের মধ্যে সংখ্যাগুলি এমন ভাবে বিন্যস্ত থাকে যেগুলোকে শ্রেণীবদ্ধ করা যায় না তাকে অশ্রেণীবদ্ধ রাশিতথ্য বলা হয়।

b. শ্রেণীবদ্ধ রাশিতথ্য(Group data):-সংগৃহীত রাশিতথ্য কে যখন একটি গোষ্ঠীর মাধ্যমে সুসজ্জিত করে কম ও বিন্যাসে সাজানো হয় ও সেনি করণ করা হয় তাকে শ্রেণীবদ্ধ রাশিতথ্য বলে।

4. আকৃতি অনুযায়ী বিভাজন:-

a.সমগ্রক (population):-সমগ্রক হলো ব্যক্তিবর্গ বস্তুর সমষ্টি বা কোন বিষয়ে ভুক্ত মোট হার।

উদাহরণ:-কোন অঞ্চলে জমির মোট পরিমাণ।

b.নমুনা (sample):-নমুনা হল সমগ্রক এর একটি অংশ যা অনুসন্ধানের জন্য নির্দিষ্ট হয় যা থেকে প্রাপ্ত তথ্য পরিসংখ্যানে বিশ্লেষণ করে সিদ্ধান্ত উপনীত হওয়া ।

উদাহরণ:-25 টি পরিবারের কন্যা ও পুত্র পরিমাণ।

5. পরিমাপের পদ্ধতি অনুযায়ী:

a. স্থিতিমাপক রাশিতথ্য (parametric data):-যে সমস্ত বস্তু,ব্যক্তি বা পদের রাশি তথ্যের সংখ্যার মান সংগ্রহ করা হয় তাকে স্তিমাত্রিক রাশিতথ্য বলে।

উদাহরণ:-চলকের কেন্দ্রীয় প্রবণতা।

b. অস্থিমাপক রাশিতথ্য (non- parametric data):-বস্তু ব্যক্তিও পথ সংক্রান্ত রাশিতথ্যকে যখন পরিসংখ্যানগত মান দ্বারা প্রকাশ করা যায়না , কেবলমাত্র গুণগত মানকে চিহ্ন বা বর্ণ বা সংখ্যা দ্বারা প্রকাশ করা হয় তখন তাকে অস্থিমাপক রাশিতথ্য বলে।

উদাহরণ:-কোন অঞ্চলে চাষের জমির পরিমাণ।

পরিমাপের মাপকাঠি সমূহ:-

পরিমাপগত মাপকাঠিতে চারটি পর্যায়ের উল্লেখ করা হয়েছে যথা-

1.      নামসূচক(nominal)

2.      ক্রমসূচক(ordinal)

3.      ব্যবধানসূচক(interval)

4.      অনুপাতসূচক(ratio)

·              পর্যায় সমূহের বিবরণ:-

1.নামসূচক(Nominal)

‘Nominal’শব্দটি ‘Name’ অথবা ‘naming’ শব্দ থেকে এসেছে। একটি বস্তুর প্রভৃতি সংক্রান্ত রাশিতথ্যকে যখন তাদের গুণ এবং চরিত্র দ্বারা বিভিন্ন সাংকেতিক চিহ্ন বা নাম্বার দিয়ে উপস্থাপন করা হয় সেই উপস্থাপন পরিমাপের পদ্ধতি কে নাম সূচক পরিমাপের মাপকাঠি বলা হয়।

·             উদাহরণ:-মানুষকে পুরুষ ও মহিলা দুটি গোষ্ঠীতে চিহ্নিত করে বিভক্ত করা।

বৈশিষ্ট্য:-

a. গুণগত রাশিতথ্যের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য।

b. বস্তু ব্যক্তি প্রভৃতির বিভিন্ন শ্রেণীতে অন্তর্ভুক্ত করতে এটি ব্যবহৃত হয়।

সুবিধা:-

a.পরিমাপের মাপকাঠি সবচেয়ে সহজতম পদ্ধতি।

b. পদ্ধতিতে কেবলমাত্র বস্তুর চরিত্র নির্ধারণ করা হয় ফলে কোন বস্তু শ্রেণীভূক্ত তা সহজেই পরিমাপ দ্বারা নির্ণয় করা যায়।

অসুবিধা:-

a. তথ্যের চরিত্র বিশ্লেষণ করে। কিন্তু কোন রাশিমাত্রিক বিশ্লেষণ করতে সক্ষম নয়।

b. দুটি সন্নিহিত শ্রেণীর ক্রম এবং ব্যবধান নির্ণয় করতে অক্ষম।

2.  ক্রমসূচক(ordinal)

এটি যেকোন গুণগত ডেটার মানগুলির ক্রমকে উপস্থাপন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। মান গুরুত্বপূর্ণ এবং তাৎপর্যপূর্ণ, কিন্তু প্রত্যেকের মধ্যে পার্থক্য সত্যিই জানা যায় না। যেমন, আমরা জানি যে #8 একটি #5 বা #4 এর চেয়ে ভাল, এবং পরিমাপ করতে পারি না, এটি কতটা ভাল। একইভাবে আমরা “খুব ভাল” এবং “ভাল” এর মধ্যে পার্থক্য বলতে পারি না। স্কেল সাধারণত অ-সংখ্যাসূচক গুণগত ধারণার পরিমাপ যেমন কর্মক্ষমতা, সন্তুষ্টি, সুখ, অস্বস্তি ইত্যাদি।

বৈশিষ্ট্য:-

a.        এই স্কেল কেবলমাত্র গুণগত রাশি তথ্যের ক্ষেত্রেই প্রযোজ্য।

b.        এই স্কেলটি ক্রমপর্যায় টি সম্পূর্ণ অভিজ্ঞতাভিত্তিক।

সুবিধা:-

a.        ক্রমসূচক মাপনি নামসূচক মাপনি এর পরবর্তী উচ্চতর পর্যায়ে অবস্থান করে বলে,এটি Nominal Scale-এর সীমাবন্ধতাকে দূর করে ব্যক্তি কে পরের ক্রমবিন্যাস উপস্থাপনে সক্ষম।

B.এটি রাশিতথ্যের মধ্যে দুটির গুরুত্বপূর্ণ ধর্ম-সমতা এবং ক্রম কে বজায় রাখতে সক্ষম।

অসুবিধা:-

a. ক্রমসূচক মাপনি বা বস্তুর বা পদের ক্রম করা যায় মাত্র। কিন্তু প্রতিটি ক্রমের মধ্যবর্তী ব্যবধান কখনোই নির্ণয় করা সম্ভব হয় না।

b.এটি কেবল মাত্র বস্তুর বা পদের পারস্পরিক আপেক্ষিক অবস্থান নির্ণয় করতে সক্ষম। তাই কোনো গাণিতিক বিশ্লেষণ, যেমন:-যোগ, বিয়োগ, গুণ ও ভাগ এই স্কেল দ্বারা সম্ভব নয়।

3. ব্যবধানসূচক (interval):-

“ ব্যবধান” এর অর্থ হল “দুটির মধ্যে ফাঁক”।ব্যবধান স্কেল হল পরিমাণগত তথ্য উপস্থাপনের জন্য সংখ্যাসূচক স্কেল। এই স্কেলে, আমরা ক্রম এবং মানগুলির মধ্যে সঠিক পার্থক্য উভয়ই জানি। একটি ব্যবধান স্কেলের ক্লাসিক উদাহরণ হল সেন্টিমিটার স্কেল I কারণ প্রতিটি মানের মধ্যে পার্থক্য একই।উদাহরণস্বরূপ, 5 এবং 15 সেমি মধ্যে পার্থক্য একটি পরিমাপযোগ্য 10 সেমি।এটি 15 এবং 25 সেমি এর মধ্যে একই পার্থক্য।

বৈশিষ্ট্য:-

a. ব্যবধানসূচক -এর কোনো চরম শূন্য মান নেই। অর্থাৎ এই ধরনের পরিমাপ কখনোই শূন্য থেকে শুরু হয় না, অথবা স্কেল কোনো কারণে শূন্য থেকে শুরু হলেও এটা মনে করা অনুচিত যে উপাদানের মান শূন্যের নীচে আসতে পারে না। যেমন—CGS পদ্ধতিতে তাপমাত্রা পরিমাপের একক “C, কিন্তু D°C-এর অর্থ এই নয় যে 0°C-এর কম তাপমাত্রা হতে পারে না। 

b. ব্যবধান সূচক মাপনিতে কোনো চরম শূন্যকে নির্দেশিত করে না, তেমনি এই স্কেলে কোনো সর্বাধিক মাত্রা থাকে না।, তেমনি এই স্কেলে কোনো সর্বাধিক মাত্রা থাকে না। এই কারণে রাশিতথ্যের তারতম্যের   স্কেল দ্বারা পরিমাপ করা যায় না। যেমন—A ও B দুটি স্থানের তাপমাত্রা যথাক্রমে 20°C এবং 40”C হলে কখনোই বলা যাবে না, A-এর তুলনায় B-এর তাপমাত্রা দ্বিগুণ, কারণ এই স্কেলের O°C-এর মান আপেক্ষিক, আবার এর কোনো সর্বোচ্চ মানও নেই।

সুবিধা:-

a. ধরনের পরিমাপ পদ্ধতিতে রাশিতথ্যের শুধুমাত্র ক্রম অনুযায়ী শ্রেণিকরণ করা হয় না, এর সাথে প্রতিটি শ্রেণি বা ক্রমের অন্তবর্তী ব্যবধান সুনির্দিষ্ট একক দ্বারা নির্ণয় করা হয়।

b.কোনো ক্রমের কোন অবস্থানে কোন রাশিতথ্য অবস্থান করছে ব্যবধানসূচক দ্বারা তা জানা যায়।

অসুবিধা:-

a. ব্যবধান সূচক মাপনির সবচেয়ে বড়ো সীমাবদ্ধতা হল যে, এই স্কেলে কোনো পরম শূন্য (absolute zero) নেই।

b. এই স্কেল দ্বারা মানের নিখুঁত অবস্থান নির্ণয় করা যেতে পারে বটে, কিন্তু দুটি মানের মধ্যে তীব্রতার তারতম্য কখনোই নির্ণয় করা যায় না। যেমন, 40°C তাপমাত্রাকে কখনোই 20°C তাপমাত্রার দ্বিগুণ মান বলা যায় না।

4. অনুপাতসূচক (ratio):-

অনুপাত স্কেল হল বিশেষ পরিমাপের স্কেল কারণ তারা আমাদের অর্ডার, ইউনিটগুলির মধ্যে সঠিক মান সম্পর্কে বলে, এবং তাদের একটি পরম শূন্যও রয়েছে, যা বর্ণনামূলক এবং অনুমানমূলক উভয় পরিসংখ্যানের বিস্তৃত প্রয়োগের অনুমতি দেয়। অনুপাত স্কেলের ভেরিয়েবলগুলি অর্থপূর্ণভাবে একই হতে পারে যখন তাদের সাথে একই সংখ্যাকে গুণ বা ভাগ করা যায়। এই  স্কেলের  বহুল ব্যবহার লক্ষ্য করা যায়I 

বৈশিষ্ট্য:-

a. অনুপাতসূচক স্কেল দ্বারা সমস্ত ধরনের গাণিতিক ও সংখ্যাতাত্ত্বিক বিশ্লেষণ করা সম্ভব হয়।

b. স্কেলে রাশির সমস্ত ধর্ম সমতা, ক্রম, বিস্তারএবং বিস্তারের অনুপাত বা তীব্রতা বর্তমান থাকে বলে অন্যান্য স্কেলগুলির তুলনায় এটি সর্বাধিক উৎকৃষ্ট। তাই গবেষণামূলক কাজে এই স্কেলের ব্যবহার সবচেয়ে বেশি হয়।

সুবিধা:-

a. অনুপাত স্কেলের প্রধানতম সুবিধা হল এতে পরম মান উপস্থিত থাকে।

 b. চলকের যেকোনো রাশিমাত্রিক ও গাণিতিক বিশ্লেষণ তথা যোগ, বিয়োগ, গুণ ও ভাগ সমস্ত কিছুই অনুপাত স্কেল দ্বারা কাজ করা সম্ভব।

উপসংহার :

পরিসংখ্যান বিদ্যায় রাশিতথ্য বা উপাত্ত প্রধান  আলোচ্য উপাদানI  তাই রাশি তথ্যের প্রকৃতি জানা অত্যন্ত প্রয়োজনI  বিভিন্ন ধরনের রাশি তথ্যের প্রকৃতি তাদের সুবিধা অসুবিধা ও বৈশিষ্ট্য পরিসংখ্যানবিদ বিভিন্ন বিশ্লেষণ কে সহজভাবে পরিচালিত করতে সাহায্য করেI  যেকোনো গণনায় রাশি তথ্য ব্যবহৃত হয় বলে রাশিতথ্যের প্রকৃতি সম্পর্কে বিভিন্ন ধরনের বিশ্লেষণ প্রয়োজনI  আলোচ্য বিষয় সুচিতে রাশিতথ্য সম্পর্কে কিছুটা ধারনা উপস্থাপন করা হলI যা এ সম্পর্কে আরো বিশদ জানার জন্য পাঠক কে আগ্রহী করে তোলেI

Leave a Reply

Your email address will not be published.