निरपेक्ष आवृत्ति
निरपेक्ष आवृत्ति क्या है?
एब्सोल्यूट फ़्रीक्वेंसी एक सांख्यिकीय शब्द है जो परीक्षण या परीक्षणों के सेट के दौरान किसी विशेष डेटा या किसी विशेष मूल्य के प्रकट होने की संख्या का वर्णन करता है। अनिवार्य रूप से, निरपेक्ष आवृत्ति किसी मान के देखे जाने की संख्या की एक साधारण गणना है। निरपेक्ष आवृत्ति आमतौर पर एक पूर्ण संख्या के रूप में व्यक्त की जाती है और इसे सांख्यिकीय विश्लेषण का एक बहुत ही बुनियादी स्तर माना जाता है।
पूर्ण आवृत्ति को समझना
निरपेक्ष आवृत्ति अक्सर बुनियादी डेटा संग्रह का एक घटक होता है । उदाहरण के लिए, यदि आप 10 दोस्तों से पूछते हैं कि क्या नीला उनका पसंदीदा रंग है और तीन हां और सात कहते हैं, तो आपके पास पूर्ण आवृत्ति निर्धारित करने के लिए पर्याप्त जानकारी है: "हां" की पूर्ण आवृत्ति तीन के बराबर है और "नहीं" है सात के बराबर। ट्रैक किए गए मानों की संख्या अक्सर नमूना आकार या परीक्षण क्षेत्र के साथ बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, यदि आप 100 लोगों से पूछते हैं कि क्या उनका पसंदीदा रंग नीला है, तो निरपेक्ष आवृत्ति बढ़ने की संभावना है। हालांकि, किसी दिए गए मान के कितनी बार होने की ट्रैकिंग में कोई अतिरिक्त जटिलता नहीं है।
कुछ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में निरपेक्ष आवृत्ति का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, किसी विशेष प्रश्न के लिए अधिकांश प्रतिक्रियाओं का आसानी से पचने वाला दृश्य प्रदान करने के लिए सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं की पूर्ण आवृत्ति अक्सर ग्राफ़ पर प्रदर्शित की जाएगी।
निरपेक्ष आवृत्ति का उपयोग किसी परीक्षण या अध्ययन में सबसे अधिक होने वाले डेटा टुकड़े को दिखाने के लिए किया जा सकता है, लेकिन इसे आमतौर पर प्राथमिक सांख्यिकीय माप के रूप में उपयोग नहीं किया जाता है।
पूर्ण आवृत्ति बनाम। सापेक्ष आवृत्ति
अधिक सूक्ष्म सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए निरपेक्ष आवृत्ति प्रारंभिक बिंदु हो सकती है। सापेक्ष आवृत्ति, उदाहरण के लिए, निरपेक्ष आवृत्ति से ली गई है। जब पूरे परीक्षण में मूल्यों की पूर्ण आवृत्ति को ट्रैक किया जाता है, तो किसी विशेष मूल्य के लिए पूर्ण आवृत्ति को सापेक्ष आवृत्ति प्राप्त करने के लिए पूरे परीक्षण में उस चर के लिए मूल्यों की कुल संख्या से विभाजित किया जा सकता है। सापेक्ष आवृत्ति वह है जिसे हम अक्सर संदर्भित करते हैं, चाहे वह हमारी पसंदीदा खेल टीम का जीतने का प्रतिशत हो या बाजार को मात देने वाले फंड मैनेजरों का प्रतिशत हो। निरपेक्ष आवृत्ति के विपरीत, सापेक्ष आवृत्ति को आमतौर पर पूर्ण संख्या के बजाय प्रतिशत या अंश के रूप में व्यक्त किया जाता है।
कभी-कभी, जब सापेक्ष आवृत्तियाँ बहुत कम होती हैं, तो उन्हें "प्रति हज़ार," "प्रति मिलियन," आदि के रूप में दिया जाता है, जैसा कि प्रति हज़ार लोगों पर एक शहर में अपराधों की कुल संख्या में होता है। ऐसे समायोजनों को "प्रति व्यक्ति" कहा जाता है।
निरपेक्ष आवृत्ति का उदाहरण
लेखा सम्मेलन की कल्पना करें जो पेशे में पीने की आदतों पर डेटा एकत्र करना चाहता है। सम्मेलन के आयोजक ने 50 लेखाकारों के एक कमरे से पूछा कि पिछले एक हफ्ते में उन्होंने कितने गिलास शराब पी है। 50 लेखाकारों में से प्रत्येक के अपना उत्तर देने के बाद, इसे पूर्ण आवृत्तियों को प्रदर्शित करने वाली तालिका में रखा जाता है।
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प्रतिक्रियाओं की पूर्ण आवृत्ति दिखाने वाली उदाहरण तालिका
निरपेक्ष आवृत्ति प्रदर्शित करने वाली तालिका से आप कुछ अवलोकन कर सकते हैं: अधिक लेखाकार शराब न पीने की तुलना में कुछ मात्रा में शराब पीते हैं। हालांकि, इस डेटा सेट से किए जा सकने वाले सबसे मूल्यवान अवलोकनों में अधिक विश्लेषण शामिल है। उदाहरण के लिए, सम्मेलन में सभी लेखाकारों में से 50% के पास प्रति सप्ताह पाँच या अधिक पेय होते हैं।
हालांकि, एक सांख्यिकीय अध्ययन के रूप में, यह सर्वेक्षण वांछित होने के लिए बहुत कुछ छोड़ देता है। एक के लिए, उत्तरदाताओं के पेशे से परे कोई जनसांख्यिकीय जानकारी नहीं है। उत्तरदाताओं के लिंग का खुलासा नहीं किया गया है। यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि सेक्स द्वारा शराब के सेवन के लिए अलग-अलग स्वास्थ्य दिशानिर्देश हैं। हम रिपोर्ट किए जा रहे किसी विशेष पेय की ताकत, या मात्रा के अनुसार अल्कोहल (ABV) के बारे में भी नहीं जानते हैं। पूर्ण आवृत्ति की तरह, हमारा उदाहरण सर्वेक्षण लेखांकन पेशे के भीतर शराब की खपत के वास्तविक विश्लेषण की शुरुआत है।
##हाइलाइट
निरपेक्ष आवृत्ति को अक्सर एक ग्राफ के रूप में प्रदर्शित किया जाता है, जहां अधिकांश घटनाएं क्लस्टर का दृश्य प्रतिनिधित्व करती हैं।
निरपेक्ष आवृत्ति एक साधारण गणना है कि अध्ययन के दौरान कोई विशेष प्रतिक्रिया या मूल्य कितनी बार आता है।
"एब्सोल्यूट फ़्रीक्वेंसी" को कभी-कभी "रॉ काउंट" कहा जाता है, और कभी-कभी इसे केवल "फ़्रीक्वेंसी" कहा जाता है।
जबकि निरपेक्ष आवृत्ति सांख्यिकीय विश्लेषण का एक बहुत ही बुनियादी रूप है, इसका उपयोग अधिक उन्नत सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए एक इनपुट के रूप में किया जा सकता है, जैसे कि सापेक्ष आवृत्ति।