مقداری تحقیق کے اعداد و شمار کا تجزیہ

مقداری تحقیق کے اعداد و شمار کا تجزیہ

تحقیق کے عمل میں مقدار کے اعداد و شمار کو اکھٹا کرنا، اور مقداروں پر تحقیق کرنا مقداری تحقیق ہوتا ہے۔ اس آرٹیکل میں ہم مقداری تحقیق کی مبادیات کو جانیں گے اور یہ دیکھیں گے کہ مقداری تحقیق کے اعداد و شمار کا تجزیہ کیسے ہوتا ہے۔ مقداری تحقیق کے اعداد و شمار کا تجزیہ،  اعداد کی شکل میں نمٹتا ہے اور ان کی خصوصیات کی چھان بین کے لئے ریاضی کی کار روائیوں کا استعمال کیا جاتا ہے۔ اعداد و شمار کے ذخیرے میں استعمال ہونے والی پیمائش کی سطح یعنی  نام ، معمولی، وقفہ اور تناسب ، تجزیہ کی اس قسم کا انتخاب کرنے میں ایک اہم عنصر ہے جو قابل عمل ہے ، مثلاً ملوث  اور درکار معاملات کی  تعداد ہے۔ اس طرح کے تجزیے کو اعداد و شمار کا نام دیا گیا ہے ، اور اس لحاظ سے اس کی وضاحت کی گئی ہے۔ مزید معلومات کے لیے ہماری ویب سائٹ علمو ملاحظہ فرمائیں۔

مقداری تحقیق کے اعداد و شمار کا تجزیہ
مقداری تحقیق کے اعداد و شمار کا تجزیہ

تحقیق میں مقداری تجزیے کے کچھ بنیادی مقاصد یہ ہیں
پیمائش کا موازنہ کرنا
ڈیٹا کے  تعلقات کی جانچ کرنا
پیشین گوئی کرنا یا ندازہ لگانا
ڈیٹا کو  ٹیسٹ کرنا
مفروضے قائم کرنا
ڈیٹا کے  تصورات اور نظریات کی تعمیر کرنا
ڈیٹا کو  ایکسپلور کرنا
ڈیٹا کو  کنٹرول کرنا
ڈیٹا کی وضاحت کرنا

تحقیق کے میدان اور تحقیقی عمل میں دیکھا گیا ہے کہ زیادہ تر سروے کے نتیجے میں مقداری اعداد و شمار ہی کو اکٹھا اورتجزیہ کیا جاتاہے، مثلاً کسی جگہ رہنے والے لوگوں کی تعداد ، کتنے عمر کے بچے کون سے کھیل کھیلتے ہیں ، کنبہ کی آمدنی کی سطح وغیرہ۔ تاہم  سروے سے تمام مقداری اعداد و شمار پیدا نہیں ہوتے ہیں مثال کے طور پر مواد کا تجزیہ ایک خاص طریقہ ہے جو ہر طرح کے ریکارڈ کی جانچ پڑتال (جیسے دستاویزات یا اشاعتیں ، ریڈیو اور ٹی وی پروگرام ، فلمیں وغیرہ) کی گنتی پر مشتمل ہیں۔

تحقیق میں مقداری مواد کو اکھٹا کرنے کے لیے کسی کو ریاضی دان ہونے کی ضرورت نہیں ہے ، کیوں کہ صارف اعدادوشمار کی تکنیک کو استعمال کرنے کے لیے  دوست کمپیوٹر پیکیج  (جیسے ایکسل اور ایس پی ایس ایس – شماریاتی سائنس برائے شماریاتی پیکیج) استعمال کرتے ہیں۔ البتہ اعداد و شمار کے سیٹوں پر مختلف ٹیسٹوں اور ڈسپلے کی مطابقت اور افادیت کو سمجھنا ضروری ہے۔

مقداری تحقیق کے اعدادوشمار کی جانچ کی حد بہت زیادہ ہے ، لہذا یہاں پر استعمال ہونے والے صرف کچھ میں ہی ذکر کیا گیا ہے۔ مناسب اعدادوشمار کی جانچ پڑتال کرتے وقت ایک اہم عنصر کو مدنظر رکھنا ہے۔ جتنی زیادہ مواد اور مقدمات کی تعداد ہوتی ہے عام طور پر ، اعدادوشمار کے ٹیسٹ  اتنے ہی زیادہ قابل اعتماد ہوتے ہیں ۔ مقداری تحقیق کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرتے ہوئے بیس سے زیادہ مقدمات کی ضرورت ہوتی ہے ۔

ڈیٹا سیٹ تیار کرنا
 مقداری تحقیق کے اعداد و شمار کا تجزیہ  کرنے کے لیے ڈیٹا سیٹ کو تیار کرتے ہوئے انہیں آسانی سے پڑھنے والی یعنی عام فہم  شکل میں مرتب کیا جانا چاہئے۔ اگرچہ اعداد و شمار کے ڈیٹا میں ہیرا پھیری کرنے کے لیے  موادکو جمع کرنے کے عمل کے حصے کے طور پر ترتیب دیا گیا ہو گا ، لیکن تجزیہ کرنے سے پہلے مزید تالیف کی ضرورت پڑسکتی ہے۔ اگر فارموں پر موجود ڈیٹا کو مشین ریڈ نہیں کیا جاسکتا ہے ، تو پھر دستی طور پر ڈیٹا داخل کرنا ضروری ہوگا۔ ڈیٹا سیٹ کی تشکیل میں جتنے کم اقدامات کی ضرورت ہوتی ہے ، ان میں کمی کے امکانات کم ہی ہوتے ہیں۔ سوال نمبر پر شیٹ پر جوابی انتخاب میں کوڈ شامل کرنا ڈیٹا کی منتقلی کو آسان بنا دے گا۔

اسپریڈشیٹ پر قطاریں اور کالموں کا استعمال سب سے زیادہ کام کرنے والی تکنیک ہے۔ ہر ریکارڈ یا کیس کے لئے ایک قطار دی جاتی ہے اور ہر ایک جماعت متغیر کو دی جاتی ہے ، جس سے ہر ایک خلیہ اس معاملے / متغیر کا ڈیٹا رکھتا ہے۔ اعداد و شمار انٹیجرز )پوری تعداد( ، اصلی اعداد )اعشاریہ پوائنٹس کے ساتھ تعداد( یا زمرہ جات ) برائے نام اکائیوں جیسے صنف ، جس میں ‘مرد’ اور ‘ خواتین’ عناصر ہیں( کی شکل میں ہوسکتے ہیں۔ کھوئے ہوئے ڈیٹا کو بھی اشارہ کرنے کی ضرورت ہے ، حقیقی گمشدہ اعداد و شمار اور ‘پتہ نہیں’ جواب کے درمیان فرق کرتے ہوئے۔ اعداد و شمار کی منتقلی کے بجائے مشکل کام کرنے میں غلطیاں کرنا آسان ہے۔ لہذا اعداد و شمار کے اندراج کی درستگی کی جانچ کرنا ضروری ہے۔ اعداد و شمار کی دو بڑی کالسیں پیرامیٹرک اور غیر پیرامیٹرک اعدادوشمار ہیں۔ آپ کو ان دو اقسام کے مابین فرق کی تعریف کرنے کے لئے پیرامیٹر کے معنی کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔

(شماریاتی ٹیسٹ )پیرامیٹرک

پیرامیٹرک شماریاتی امتحانات کی دو کالسیں ہیں: وضاحتی اور غیر معقول۔ وضاحتی ٹیسٹ اعداد و شمار کی ‘شکل’ کو اس لحاظ سے ظاہر کریں گے کہ متغیر کی قدروں کو کیسے تقسیم کیا جاتا ہے۔ غیر معقول ٹیسٹ آبادی کے سلسلے میں نمونے کے نتائج یعنی اندازہ پیش کریں گے۔ متغیرات کی ایک دوسرے کے سلسلے میں غور کی جانے والی تعداد کے مابین تفریق بھی کی جاتی ہے۔

(بازی کے پیمائش )یا متغیرات

مندرجہ باال اقدامات اقدار کے بازی کی نوعیت ، قدروں کو کس طرح پھیالیا جاتا ہے یا ان کو ختم کیا جاتا ہے ، اور تنہائی انتہائی اقدار کی موجودگی سے متاثر ہوتا ہے۔ بازی کی پیمائش متعدد طریقوں سے ظاہر کی جا سکتی ہے: حد (اونچائی اور نچلی قیمت کے درمیان فاصلہ ) ، انٹرکائٹائل رینج(اقدار کے اوپری اور نیچے کے درمیان فاصلہ ) اور دیگر ریاضی کے اقدامات جیسے معیاری انحراف اور معیاری۔ غلطی ان پیمائشوں کا خود سے زیادہ مطلب نہیں ہوتا جب تک کہ ان کا موازنہ کچھ متوقع اقدامات یا دیگر متغیرات سے نہ کیا جائے۔

مقداری تحقیق کے اعداد و شمار کا تجزیہ   اس لیے اہم ہے کہ یہ بہت بڑی تعدادکے ڈیٹا میں سے کہیں سے بھی حاصل کیا جا سکتا ہے اور ہمیں ایک خاص طائرانہ نظر دیتا ہے جس سے ہم تحقیق کے عمل کو آگے بڑھانے کے قابل ہو سکتے ہیں۔

(محمد ریاض شامی)

 

We offer you our services to Teach and Learn Languages, Literatures and Translate. (Urdu, English, Bahasa Indonesia, Hangul, Punjabi, Pashto, Persian, Arabic)

اس آرٹیکل کو بہتر بنانے میں ہماری مدد کریں


اگر آپ کو اس آرٹیکل میں کوئی غلطی نظر آ رہی ہے۔  تو درست اور قابلِ اعتبار معلومات کی فراہمی میں ہماری مدد کریں۔ ہم درست معلومات کی ترسیل کے لیے سخت محنت کرتے ہیں ۔ Ilmu علموبابا

اگر آپ بھی ہمارے ساتھ معلومات کا تبادلہ کرنا چاہتے ہیں تو ہماری اس کمیونٹی میں شامل ہو کر  معلومات کے سلسلے کو بڑھانے میں ہماری مدد کریں۔

 

Follow us on

0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
Ilmu علمو
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x