आज, हम इस अवधारणा में गोता लगा रहे हैं अंतराल पैमाने माप - आंकड़ों की दुनिया में एक आधारशिला जो जटिल लग सकती है लेकिन हमारे रोजमर्रा के जीवन के लिए अविश्वसनीय रूप से दिलचस्प और आश्चर्यजनक रूप से प्रासंगिक है।
जिस तरह से हम समय बताते हैं से लेकर तापमान मापने के तरीके तक, अंतराल पैमाने एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। आइए इस अवधारणा को एक साथ समझें, इसके सार, अनूठी विशेषताओं, अन्य पैमानों के साथ तुलना और वास्तविक दुनिया के उदाहरणों पर गहराई से विचार करें!
विषय - सूची
- अंतराल स्केल मापन क्या है?
- अंतराल स्केल मापन की मुख्य विशेषताएं
- अंतराल स्केल मापन के उदाहरण
- अंतराल पैमानों की तुलना अन्य प्रकार के पैमानों से करना
- इंटरएक्टिव रेटिंग स्केल के साथ अपने शोध को उन्नत करें
- निष्कर्ष
प्रभावी सर्वेक्षण के लिए युक्तियाँ
अंतराल स्केल मापन क्या है?
अंतराल पैमाना माप एक प्रकार का डेटा माप पैमाना है जिसका उपयोग सांख्यिकी और अनुसंधान के क्षेत्र में संस्थाओं के बीच अंतर को मापने के लिए किया जाता है। यह नाममात्र, अनुपात पैमानों और माप पैमानों के साथ-साथ माप पैमानों के चार स्तरों में से एक है क्रमिक पैमाने का उदाहरण.
यह मनोविज्ञान, शिक्षण और समाज के अध्ययन जैसे कई क्षेत्रों में वास्तव में उपयोगी है, क्योंकि यह हमें यह मापने में मदद करता है कि कोई व्यक्ति कितना बुद्धिमान है (आईक्यू स्कोर), कितना गर्म या ठंडा है (तापमान), या तारीखें।
अंतराल स्केल मापन की मुख्य विशेषताएं
अंतराल स्केल माप विशिष्ट विशेषताओं के साथ आता है जो इसे अन्य प्रकार के माप पैमानों से अलग करता है। अनुसंधान और डेटा विश्लेषण में अंतराल पैमानों का उचित उपयोग करने के लिए इन विशेषताओं को समझना महत्वपूर्ण है। यहां प्रमुख विशेषताएं हैं:
हर जगह समान कदम (समान अंतराल):
अंतराल पैमानों के बारे में एक बड़ी बात यह है कि एक-दूसरे के बगल वाली किन्हीं दो संख्याओं के बीच का अंतर हमेशा समान रहता है, चाहे आप पैमाने पर कहीं भी हों। इससे यह तुलना करना वास्तव में उपयोगी हो जाता है कि एक चीज़ दूसरी चीज़ की तुलना में कितनी अधिक या कम है।
- उदाहरण के लिए, जब आप तापमान की बात करते हैं तो 10°C से 11°C तक की छलांग ठीक वैसी ही है जैसे 20°C से 21°C तक की छलांग।
शून्य सिर्फ एक प्लेसहोल्डर है (मनमाना शून्य बिंदु):
अंतराल पैमानों के साथ, शून्य का मतलब "वहाँ कुछ भी नहीं" नहीं है। यह सिर्फ़ एक बिंदु है जिसे गिनती शुरू करने के लिए चुना गया है, न कि कुछ अन्य पैमानों की तरह जहाँ शून्य का मतलब है कि कुछ पूरी तरह से अनुपस्थित है। इसका एक अच्छा उदाहरण है 0°C का अर्थ यह नहीं है कि वहां कोई तापमान नहीं है; इसका अर्थ केवल यही है कि वहां पानी जम जाता है।
केवल जोड़ना और घटाना:
आप संख्याओं के बीच अंतर जानने के लिए उन्हें जोड़ने या घटाने के लिए अंतराल पैमाने का उपयोग कर सकते हैं। लेकिन चूँकि शून्य का अर्थ "कोई नहीं" नहीं है, इसलिए आप गुणा या भाग का उपयोग करके यह नहीं कह सकते कि कोई चीज़ "दोगुनी गर्म" या "आधी ठंडी" है।
अनुपात के बारे में बात नहीं कर सकते:
चूँकि इन पैमानों पर शून्य वास्तव में शून्य नहीं है, इसलिए यह कहना कि कुछ "दोगुना" है, समझ में नहीं आता। यह सब इसलिए है क्योंकि हम एक सच्चे शुरुआती बिंदु को भूल रहे हैं जिसका अर्थ है "कोई नहीं।"
संख्याएँ जो समझ में आती हैं:
अंतराल पैमाने पर सब कुछ क्रम में है, और आप सटीक रूप से बता सकते हैं कि एक संख्या दूसरे की तुलना में कितनी अधिक है। इससे शोधकर्ता अपने माप को व्यवस्थित कर सकते हैं और इस बारे में बात कर सकते हैं कि अंतर कितने बड़े या छोटे हैं।
अंतराल स्केल मापन के उदाहरण
अंतराल स्केल माप मूल्यों के बीच समान अंतर के साथ लेकिन वास्तविक शून्य बिंदु के बिना वस्तुओं के बीच अंतर को मापने और तुलना करने का एक तरीका प्रदान करता है। यहां कुछ रोजमर्रा के उदाहरण दिए गए हैं:
1/ तापमान (सेल्सियस या फ़ारेनहाइट):
तापमान पैमाने अंतराल पैमाने के क्लासिक उदाहरण हैं। 20°C और 30°C के बीच का तापमान अंतर 30°C और 40°C के बीच के अंतर के बराबर है। हालाँकि, 0°C या 0°F का मतलब तापमान की अनुपस्थिति नहीं है; यह पैमाने पर बस एक बिंदु है।
2/ आईक्यू स्कोर:
बुद्धि लब्धि (आईक्यू) स्कोर को अंतराल पैमाने पर मापा जाता है। स्कोर के बीच का अंतर स्थिर है, लेकिन ऐसा कोई वास्तविक शून्य बिंदु नहीं है जहाँ बुद्धिमत्ता अनुपस्थित हो।
3/कैलेंडर वर्ष:
जब हम समय मापने के लिए वर्षों का उपयोग करते हैं, तो हम अंतराल पैमाने के साथ काम कर रहे होते हैं। 1990 और 2000 के बीच का अंतर 2000 और 2010 के बीच के अंतर के समान ही है, लेकिन कोई भी "शून्य" वर्ष समय की अनुपस्थिति का प्रतिनिधित्व नहीं करता है।
4/ दिन का समय:
इसी तरह, 12 घंटे या 24 घंटे की घड़ी पर दिन का समय एक अंतराल माप है। 1:00 और 2:00 के बीच का अंतराल 3:00 और 4:00 के बीच के अंतराल के समान है। मध्यरात्रि या दोपहर समय की अनुपस्थिति का प्रतिनिधित्व नहीं करता है; यह चक्र में बस एक बिंदु है।
5/ मानकीकृत टेस्ट स्कोर:
SAT या GRE जैसे परीक्षणों पर अंकों की गणना अंतराल पैमाने पर की जाती है। अंकों के बीच अंकों का अंतर बराबर होता है, जिससे परिणामों की सीधी तुलना की जा सकती है, लेकिन शून्य अंक का मतलब "कोई ज्ञान नहीं" या योग्यता नहीं है।
ये उदाहरण बताते हैं कि दैनिक जीवन के विभिन्न पहलुओं और वैज्ञानिक अनुसंधान में अंतराल पैमानों का उपयोग कैसे किया जाता है, जिससे वास्तविक शून्य बिंदु पर भरोसा किए बिना सटीक तुलना संभव हो जाती है।
अंतराल पैमानों की तुलना अन्य प्रकार के पैमानों से करना
नियुनतम स्तर:
- यह क्या करता है: बस चीजों को श्रेणियों या नामों में डाल देता है, बिना यह कहे कि कौन बेहतर है या अधिक है।
- उदाहरण: फलों के प्रकार (सेब, केला, चेरी) आप यह नहीं कह सकते कि सेब केले से "अधिक" है; वे बस भिन्न हैं।
क्रमसूचक पैमाना:
- यह क्या करता है: यह चीजों को क्रम में रखता है, लेकिन हमें यह नहीं बताता कि एक चीज दूसरी से कितनी बेहतर या खराब है।
- उदाहरण: दौड़ की स्थिति (प्रथम, द्वितीय, तृतीय)। हम जानते हैं कि पहला, दूसरे से बेहतर है, लेकिन कितना, यह नहीं।
अंतराल स्केल:
- यह क्या करता है: यह न केवल चीजों को क्रम में रखता है बल्कि हमें उनके बीच सटीक अंतर भी बताता है। हालाँकि, इसका कोई वास्तविक प्रारंभिक बिंदु शून्य नहीं है।
- उदाहरण: तापमान सेल्सियस में जैसा कि पहले बताया गया है।
अनुपात पैमाना:
- यह क्या करता है: अंतराल पैमाने की तरह, यह चीजों को क्रमित करता है और हमें उनके बीच सटीक अंतर बताता है। लेकिन, इसमें एक सच्चा शून्य बिंदु भी है, जिसका अर्थ है कि हम जो कुछ भी माप रहे हैं, उसमें से "कोई नहीं"।
- उदाहरण: वज़न। 0 किलो का मतलब है कि कोई वजन नहीं है, और हम कह सकते हैं कि 20 किलो वजन 10 किलो से दोगुना है।
मुख्य अंतर:
- नाममात्र बिना किसी क्रम के केवल चीज़ों का नाम या लेबल लगाना।
- क्रमवाचक चीजों को क्रम में रखता है, लेकिन यह नहीं बताता कि वे क्रम कितने अलग-अलग हैं।
- अंतराल यह हमें बिन्दुओं के बीच की दूरी स्पष्ट रूप से बताता है, लेकिन इसमें कोई वास्तविक शून्य नहीं है, इसलिए हम यह नहीं कह सकते कि कोई चीज "दोगुनी" है।
- अनुपात देता है हमें सभी जानकारी अंतराल करता है, इसके अलावा इसमें एक सच्चा शून्य है, इसलिए हम "दोगुना ज्यादा" जैसी तुलना कर सकते हैं।
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