গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটা হল পরিসংখ্যানে ব্যবহৃত একটি শব্দ যা গোষ্ঠী বা বিভাগে সংগঠিত ডেটা বর্ণনা করতে। এটি প্রায়শই ডেটা সহজ করার জন্য, বিশ্লেষণ করা সহজ করতে এবং ডেটা সেটের মধ্যে প্যাটার্ন বা প্রবণতা সনাক্ত করতে করা হয়।
গ্রুপিং ডেটা বিভিন্ন পরিসংখ্যান বিশ্লেষণে সহায়ক হতে পারে কারণ এটি ডেটার জটিলতা হ্রাস করে, এটি কল্পনা এবং ব্যাখ্যা করা সহজ করে তোলে। এটি বিশেষভাবে উপযোগী যখন ডেটা পয়েন্টের একটি বৃহৎ সেটের সাথে কাজ করে যা বিস্তৃত মান বিস্তৃত করে। ডেটা গোষ্ঠীবদ্ধ করে, আপনি এর বিতরণ এবং কেন্দ্রীয় প্রবণতা সম্পর্কে আরও ভাল ধারণা অর্জন করতে পারেন।
গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটার দুটি প্রধান প্রকার রয়েছে:
কাঁচা ডেটা থেকে গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটা তৈরি করতে, এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:
ফ্রিকোয়েন্সি টেবিল, হিস্টোগ্রাম এবং বার চার্ট সহ দলবদ্ধ ডেটা উপস্থাপন করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে। প্রতিটি পদ্ধতি ডেটার একটি চাক্ষুষ উপস্থাপনা প্রদান করে, এটি বিশ্লেষণ করা সহজ করে তোলে।
একটি ফ্রিকোয়েন্সি টেবিল গ্রুপ করা ডেটা প্রদর্শন করার একটি সহজ উপায়। এটি প্রতিটি ব্যবধানে পড়ে থাকা ব্যবধান এবং ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা (ফ্রিকোয়েন্সি) দেখায়। উদাহরণস্বরূপ, ছাত্রদের উচ্চতার উপর গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটার জন্য একটি ফ্রিকোয়েন্সি টেবিল এইরকম দেখতে পারে:
| উচ্চতার ব্যবধান (সেমি) | ফ্রিকোয়েন্সি |
|---|---|
| 150-159 | 5 |
| 160-169 | 8 |
| 170-179 | 7 |
| 180-189 | 2 |
গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটার সাহায্যে, আপনি এখনও কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপ গণনা করতে পারেন, যেমন গড়, মধ্যক এবং মোড, তবে পদ্ধতিগুলি কিছুটা আলাদা।
গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটার গড়: প্রতিটি ব্যবধানের মধ্যবিন্দুকে সেই ব্যবধানের ফ্রিকোয়েন্সি দ্বারা গুণ করে, এই পণ্যগুলিকে যোগ করে এবং তারপরে ডেটা পয়েন্টের মোট সংখ্যা দ্বারা ভাগ করে গড় (বা গড়) অনুমান করা যেতে পারে। সূত্রটি দ্বারা দেওয়া হয়:
\( \textrm{মানে} = \frac{\sum(\textrm{মধ্যবিন্দু} \times \textrm{ফ্রিকোয়েন্সি})}{\textrm{মোট ফ্রিকোয়েন্সি}} \)গ্রুপকৃত ডেটার মধ্যক: মধ্যমা হল সেই মান যা ডেটাকে দুটি সমান ভাগে ভাগ করে। গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটাতে মধ্যক খুঁজে পেতে, আপনাকে মধ্যম মান (গুলি) ধারণ করে এমন ব্যবধান খুঁজে বের করতে হবে। এটি প্রায়শই ক্রমবর্ধমান ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবহার করে।
গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটার মোড: মোডটি ডেটা সেটের সবচেয়ে ঘন ঘন মান। দলবদ্ধ ডেটার জন্য, মোড হল সর্বোচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি সহ ব্যবধান।
ছাত্রদের উচ্চতার জন্য পূর্বে উল্লিখিত ফ্রিকোয়েন্সি টেবিল বিবেচনা করুন। গড় উচ্চতা গণনা করতে, প্রথমে প্রতিটি ব্যবধানের জন্য মধ্যবিন্দু চিহ্নিত করুন:
এর পরে, প্রতিটি মধ্যবিন্দুকে সংশ্লিষ্ট ফ্রিকোয়েন্সি দ্বারা গুণ করুন এবং এই পণ্যগুলির যোগফল করুন:
\( \textrm{পণ্যের যোগফল} = (154.5 \times 5) + (164.5 \times 8) + (174.5 \times 7) + (184.5 \times 2) \)তারপরে, গড় বের করতে মোট ফ্রিকোয়েন্সি দ্বারা পণ্যের যোগফলকে ভাগ করুন:
\( \textrm{গড় উচ্চতা} = \frac{\textrm{পণ্যের যোগফল}}{\textrm{মোট ফ্রিকোয়েন্সি}} \)এই গণনা শিক্ষার্থীদের মধ্যে গড় উচ্চতার একটি অনুমান দেয়।
গবেষক এবং বিশ্লেষকদের সক্ষম করে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটা একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে:
যদিও গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটা বিশ্লেষণের জন্য উপকারী, এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটা পরিসংখ্যানের একটি শক্তিশালী হাতিয়ার, যা বৃহৎ ডেটা সেটগুলি পরিচালনা এবং বিশ্লেষণ করার একটি উপায় প্রদান করে। কীভাবে ডেটা গ্রুপ করতে হয়, ফ্রিকোয়েন্সি টেবিল তৈরি করতে হয় এবং গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটার জন্য কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপ গণনা করে, বিশ্লেষকরা তাদের ডেটার মধ্যে নিদর্শন এবং প্রবণতাগুলির মধ্যে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারেন। এর সীমাবদ্ধতা সত্ত্বেও, গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটা পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে একটি অপরিহার্য ধারণা হিসাবে রয়ে গেছে, আরও দক্ষ এবং অর্থপূর্ণ বিশ্লেষণ সক্ষম করে।
