परिमाणात्मक डेटाले कुनै पनि जानकारीलाई जनाउँछ जुन परिमाणात्मक वा संख्यात्मक रूपमा व्यक्त गर्न सकिन्छ। यो गणित, तथ्याङ्क, र डेटा विज्ञान जस्ता विभिन्न क्षेत्रहरूमा महत्वपूर्ण छ। परिमाणात्मक डेटा अक्सर विश्लेषणको लागि सूचित निर्णयहरू गर्न, ढाँचाहरू पहिचान गर्न, र भविष्यका नतिजाहरूको भविष्यवाणी गर्न सङ्कलन गरिन्छ। यस पाठले प्रकार, सङ्कलन विधिहरू, र अनुप्रयोगहरू सहित मात्रात्मक डेटाको आधारभूत कुराहरू अन्वेषण गर्नेछ।
परिमाणात्मक डेटाले मापनयोग्य मान वा गणनाहरू प्रतिनिधित्व गर्दछ। यस प्रकारको डाटालाई दुई मुख्य कोटीहरूमा वर्गीकृत गर्न सकिन्छ:
परिमाणात्मक डेटा विभिन्न माध्यमहरू जस्तै सर्वेक्षण, प्रयोग, र अवलोकनहरू मार्फत सङ्कलन गर्न सकिन्छ। सङ्कलनका लागि प्रयोग गरिने उपकरणहरूमा प्रश्नावली, नाप्ने यन्त्रहरू र डिजिटल उपकरणहरू समावेश छन्। तथ्याङ्क सङ्कलनमा शुद्धता विश्वसनीय विश्लेषण र परिणामहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ।
गणितमा, परिमाणात्मक डेटा गणना गर्न, समस्याहरू समाधान गर्न र सिद्धान्तहरू विकास गर्न प्रयोग गरिन्छ। यसले गणितीय तथ्याङ्क र सम्भाव्यताको आधारको रूपमा काम गर्दछ। उदाहरणका लागि, कक्षाको औसत अंक गणना गर्दा, हामी सबै अङ्कहरू ( \( \sum scores \) ) ) र विद्यार्थीहरूको सङ्ख्या ( \( n \) ) को योगफल दिन्छौं, सूत्र प्रयोग गरेर:
\( \textrm{औसत स्कोर} = \frac{\sum \textrm{अंक}}{n} \)तथ्याङ्कहरू डेटा सेटहरू वर्णन गर्न र विश्लेषण गर्नको लागि मात्रात्मक डेटामा धेरै निर्भर हुन्छन्। दुई प्रमुख सांख्यिकीय उपायहरू समावेश छन्:
जहाँ \( \mu \) मतलब हो, \( x \) डेटा सेटमा प्रत्येक मानलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, र \( n \) मानहरूको संख्या हो।
परिमाणात्मक डेटा विश्लेषणमा तथ्याङ्कीय विधिहरूको प्रयोग डेटा जाँच गर्न, ढाँचाहरू पहिचान गर्न, र निष्कर्षहरू बनाउन समावेश छ। सामान्य प्रविधिहरूमा वर्णनात्मक तथ्याङ्कहरू, अनुमानित तथ्याङ्कहरू, प्रतिगमन विश्लेषण, र परिकल्पना परीक्षणहरू समावेश छन्। यी विधिहरूले अन्वेषकहरूलाई संख्यात्मक डेटाबाट अर्थपूर्ण निष्कर्ष निकाल्न अनुमति दिन्छ।
परिमाणात्मक डेटाले विभिन्न क्षेत्रहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ:
प्रयोग १: बिरुवाको वृद्धि नाप्दै
यो प्रयोगले निरन्तर मात्रात्मक डेटा चित्रण गर्न समयको साथ बिरुवाहरूको वृद्धि मापन समावेश गर्दछ। मापन नियमित अन्तरालहरूमा लिइन्छ, र डेटा वृद्धि प्रवृत्ति देखाउन योजनाबद्ध छ।
उदाहरण २: विद्यार्थी उपस्थिति रेकर्ड
विद्यालय वर्षमा विद्यार्थीहरूको दैनिक उपस्थिति रेकर्डिङले अलग मात्रात्मक डाटा प्रस्तुत गर्दछ। यो डेटा उपस्थिति ढाँचा र शैक्षिक प्रदर्शन मा तिनीहरूको प्रभाव पहिचान गर्न विश्लेषण गर्न सकिन्छ।
परिमाणात्मक डेटा हाम्रो वरपरको संसारको विश्लेषण र बुझ्नको आधारभूत पक्ष हो। गणित, तथ्याङ्क, र अन्य विभिन्न क्षेत्रहरूमा यसको प्रयोगले जटिल समस्याहरूको समाधान, निर्णय लिने, र भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणलाई सक्षम बनाउँछ। टेक्नोलोजीमा प्रगतिको साथ, मात्रात्मक डेटा सङ्कलन, विश्लेषण, र व्याख्या गर्ने क्षमता थप कुशल भएको छ, अनुसन्धान र खोजको लागि नयाँ बाटोहरू खोल्दै।
