नमूनाकरण और डेटा का प्रतिनिधित्व। सूचना गुणवत्ता संकेतक

प्रतिनिधित्व की अवधारणा अक्सर सांख्यिकीय रिपोर्टों में और भाषणों और रिपोर्टों की तैयारी में पाई जाती है। शायद, इसके बिना, समीक्षा के लिए किसी भी प्रकार की प्रस्तुति की कल्पना करना मुश्किल है।

प्रतिनिधित्व क्या है?

प्रतिनिधिता उस सीमा को दर्शाती है कि चयनित वस्तु या भाग उस डेटा सेट की सामग्री और अर्थ के अनुरूप होता है जिससे वे चुने गए थे।

अन्य परिभाषाएँ

विभिन्न संदर्भों में प्रतिनिधिता को समझा जा सकता है। लेकिन इसके अर्थ में, प्रतिनिधित्वशीलता सामान्य आबादी से चयनित इकाइयों की सुविधाओं और गुणों का पत्राचार है, जो संपूर्ण रूप से संपूर्ण सामान्य डेटाबेस की विशेषताओं को दर्शाता है।

साथ ही, सूचना के अभ्यावेदन को जनसंख्या के मापदंडों और गुणों का प्रतिनिधित्व करने के लिए नमूना डेटा की क्षमता के रूप में परिभाषित किया जाता है जो अनुसंधान के दृष्टिकोण से महत्वपूर्ण हैं।

प्रतिनिधि नमूना

नमूना सिद्धांत सबसे महत्वपूर्ण का चयन करना है और डेटा की कुल आबादी के गुणों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करता है। इसके लिए, विभिन्न तरीकों का उपयोग किया जाता है जो आपको सटीक परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है और केवल नमूना सामग्री का उपयोग करने का एक समग्र विचार है जो सभी डेटा की गुणवत्ता का वर्णन करता है।

इस प्रकार, सभी सामग्री का अध्ययन करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन यह चयनात्मक प्रतिनिधित्व पर विचार करने के लिए पर्याप्त है। यह क्या है? यह जानकारी के कुल द्रव्यमान का अंदाजा लगाने के लिए व्यक्तिगत डेटा का चयन है।

वे संभावित और असंभव के रूप में विधि के आधार पर प्रतिष्ठित हैं। प्रोबेबिलिस्टिक एक नमूना है जो सबसे महत्वपूर्ण और दिलचस्प डेटा की गणना करके बनाया गया है, जो भविष्य में सामान्य आबादी के प्रतिनिधि हैं। यह एक जानबूझकर विकल्प या एक यादृच्छिक नमूना है, फिर भी, इसकी सामग्री द्वारा उचित है।

बेहतर लॉटरी एक नियमित लॉटरी के सिद्धांत के अनुसार संकलित यादृच्छिक नमूने की किस्मों में से एक है। इस मामले में, इस तरह के नमूने को बनाने वाले व्यक्ति की राय पर ध्यान नहीं दिया जाता है। केवल एक अंधा बहुत उपयोग किया जाता है।

सम्भाव्यता नमूनाचयन

प्रायिकता के नमूने भी कई प्रकारों में विभाजित किए जा सकते हैं:

• सबसे सरल और सबसे सरल सिद्धांतों में से एक गैर-प्रतिनिधि नमूनाकरण है। उदाहरण के लिए, इस पद्धति का उपयोग अक्सर सामाजिक सर्वेक्षण करते समय किया जाता है। इसी समय, सर्वेक्षण के प्रतिभागियों को किसी विशिष्ट मानदंड के लिए भीड़ से नहीं चुना जाता है, और इसमें भाग लेने वाले पहले 50 लोगों से जानकारी प्राप्त की जाती है।
• जानबूझकर नमूना अलग है कि इसमें चयन के लिए कई आवश्यकताएं और शर्तें हैं, लेकिन फिर भी संयोग पर भरोसा करते हैं, अच्छे आंकड़ों को प्राप्त करने के लक्ष्य का पीछा नहीं करते हैं।
• कोटा सैंपलिंग, इनपेबिलिटी सैंपलिंग पर एक और भिन्नता है जिसका उपयोग अक्सर बड़े डेटासेट का पता लगाने के लिए किया जाता है। इसके लिए कई शर्तों और मानदंडों का उपयोग किया जाता है। उन वस्तुओं का चयन किया जाता है जो उनके अनुरूप होनी चाहिए। यही है, एक सामाजिक सर्वेक्षण के उदाहरण का उपयोग करते हुए, हम मान सकते हैं कि 100 लोगों का साक्षात्कार होगा, लेकिन केवल कुछ लोगों की राय जो स्थापित आवश्यकताओं को पूरा करेंगे, एक सांख्यिकीय रिपोर्ट संकलित करते समय इसे ध्यान में रखा जाएगा।

संभाव्यता के नमूने

संभाव्य नमूनों के लिए, कई मापदंडों की गणना की जाती है, जिसमें नमूने की वस्तुएं अनुरूप होंगी, और उनके बीच, अलग-अलग तरीकों से, ठीक उन तथ्यों और डेटा को प्रस्तुत किया जाएगा जिन्हें नमूना डेटा की प्रतिनिधित्व के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है। आवश्यक डेटा की गणना करने के ऐसे तरीके हो सकते हैं:

• सामान्य उद्देश्यरहित नमूना। यह इस तथ्य में समाहित है कि डेटा की आवश्यक मात्रा चयनित खंड के बीच पूरी तरह से यादृच्छिक लॉटरी विधि द्वारा चुनी गई है, जो एक प्रतिनिधि नमूना होगा।

• व्यवस्थित और यादृच्छिक नमूनाकरण एक यादृच्छिक रूप से चयनित खंड के आधार पर आवश्यक डेटा की गणना के लिए एक प्रणाली की रचना करना संभव बनाता है। इस प्रकार, यदि पहली रैंडम संख्या जो कि कुल जनसंख्या से चयनित डेटा की क्रम संख्या को इंगित करती है, तो बाद में चुना जाने वाला डेटा हो सकता है, उदाहरण के लिए, 15, 25, 35, और इसी तरह। यह उदाहरण स्पष्ट रूप से बताता है कि यहां तक \u200b\u200bकि एक यादृच्छिक विकल्प आवश्यक इनपुट डेटा की व्यवस्थित गणना पर आधारित हो सकता है।

उपभोक्ताओं का नमूना

सार्थक नमूनाकरण एक ऐसी विधि है जो प्रत्येक व्यक्ति के खंड को देखता है, और इसके मूल्यांकन के आधार पर, एक आबादी को संकलित किया जाता है, जो समग्र डेटाबेस की विशेषताओं और गुणों को दर्शाता है। इस प्रकार, अधिक डेटा एकत्र किया जाता है जो एक प्रतिनिधि नमूने की आवश्यकताओं को पूरा करता है। आप आसानी से कई विकल्पों का चयन कर सकते हैं जो सामान्य आबादी का प्रतिनिधित्व करने वाले चयनित डेटा की गुणवत्ता को खोए बिना कुल में शामिल नहीं होंगे। इस तरह, शोध परिणामों का प्रतिनिधित्व निर्धारित होता है।

नमूने का आकार

अंतिम मुद्दा जिसे संबोधित करने की आवश्यकता है, वह जनसंख्या के प्रतिनिधि प्रतिनिधित्व के लिए नमूना आकार है। नमूना आकार हमेशा सामान्य आबादी में स्रोतों की संख्या पर निर्भर नहीं करता है। हालांकि, नमूना आबादी की प्रतिनिधित्वशीलता सीधे इस बात पर निर्भर करती है कि परिणाम को कितने खंडों में विभाजित किया जाना चाहिए। इस तरह के जितने सेगमेंट हैं, परिणामी नमूने में उतना अधिक डेटा शामिल है। यदि परिणामों को सामान्य पदनाम की आवश्यकता होती है और विशिष्टता की आवश्यकता नहीं होती है, तो, तदनुसार, नमूना छोटा हो जाता है, क्योंकि, विवरण में जाने के बिना, जानकारी को अधिक सतही रूप से प्रस्तुत किया जाता है, जिसका अर्थ है कि इसका पढ़ना सामान्य होगा।

प्रतिनिधि त्रुटि की अवधारणा

प्रतिनिधि पूर्वाग्रह जनसंख्या की विशेषताओं और नमूना डेटा के बीच विशिष्ट विसंगति है। किसी भी नमूना अध्ययन का संचालन करते समय, पूरी तरह से सटीक डेटा प्राप्त करना असंभव है, जैसा कि सामान्य आबादी और पूर्ण रूप से केवल सूचना और मापदंडों के एक भाग द्वारा दर्शाया गया नमूना है, जबकि पूरी आबादी का अध्ययन करते समय अधिक विस्तृत अध्ययन संभव है। । इस प्रकार, कुछ त्रुटियां और गलतियां अपरिहार्य हैं।

त्रुटियों के प्रकार

प्रतिनिधि नमूना संकलित करते समय कुछ त्रुटियाँ होती हैं:

• व्यवस्थित।
• यादृच्छिक।
• जानबूझकर।
• अनजाने में।
• मानक।
• सीमा।

यादृच्छिक त्रुटियों की उपस्थिति का कारण सामान्य आबादी के अध्ययन की असंतोषजनक प्रकृति हो सकती है। आमतौर पर अभ्यावेदन की यादृच्छिक त्रुटि मामूली आकार और प्रकृति की होती है।

इस बीच, व्यवस्थित त्रुटियां उत्पन्न होती हैं, जब सामान्य आबादी के डेटा के चयन के नियमों का उल्लंघन किया जाता है।

मतलब त्रुटि नमूना और आधार आबादी के बीच का अंतर है। यह नमूने में इकाइयों की संख्या पर निर्भर नहीं करता है। यह व्युत्क्रमानुपाती होता है। फिर, मात्रा जितनी बड़ी होती है, औसत त्रुटि का मान उतना ही कम होता है।

मार्जिनल एरर किए गए नमूने के माध्य और कुल जनसंख्या के बीच सबसे बड़ा संभावित अंतर है। इस तरह की त्रुटि को उनकी घटना की दी गई शर्तों के तहत संभावित त्रुटियों की अधिकतम के रूप में जाना जाता है।

अभ्यावेदन की जानबूझकर और अनजाने में त्रुटियाँ

डेटा पूर्वाग्रह त्रुटियां जानबूझकर या अनजाने में हो सकती हैं।

फिर जानबूझकर त्रुटियों के प्रकट होने के कारणों में रुझानों की पहचान करने की विधि का उपयोग करके डेटा के चयन के दृष्टिकोण हैं। चयनात्मक अवलोकन की तैयारी के चरण में, प्रतिनिधि नमूने के गठन पर भी अनजाने में त्रुटियां होती हैं। ऐसी त्रुटियों से बचने के लिए, नमूना इकाइयों की सूचियों के लिए एक अच्छा नमूना फ्रेम बनाना आवश्यक है। यह पूरी तरह से नमूने के उद्देश्यों का पालन करना चाहिए, विश्वसनीय हो, अध्ययन के सभी पहलुओं को कवर करे।

वैधता, विश्वसनीयता, प्रतिनिधित्व। त्रुटि गणना

अंकगणितीय माध्य (M) के अभ्यावेदन (Mm) की त्रुटि की गणना।

मानक विचलन: नमूना आकार (\u003e 30)।

प्रतिनिधि त्रुटि (Мр) और (Р): नमूना आकार (n\u003e 30)।

मामले में जब आबादी का अध्ययन करना आवश्यक होता है जहां नमूना का आकार छोटा होता है और 30 इकाइयों से कम होता है, तो टिप्पणियों की संख्या एक इकाई से घट जाएगी।

त्रुटि का परिमाण सीधे नमूने के आकार के समानुपाती होता है। सूचना का प्रतिनिधित्व और सटीक पूर्वानुमान बनाने की संभावना की गणना की गणना सीमांत त्रुटि का एक निश्चित मूल्य दर्शाती है।

प्रतिनिधि प्रणाली

न केवल सूचना की प्रस्तुति का आकलन करने की प्रक्रिया में, एक प्रतिनिधि नमूने का उपयोग किया जाता है, बल्कि जानकारी प्राप्त करने वाला व्यक्ति भी प्रतिनिधि प्रणालियों का उपयोग करता है। इस प्रकार, मस्तिष्क गुणात्मक और जल्दी से आपूर्ति किए गए डेटा का मूल्यांकन करने और मुद्दे के सार को समझने के लिए सूचना के पूरे प्रवाह से एक प्रतिनिधि नमूना बनाकर कुछ प्रक्रिया करता है। प्रश्न का उत्तर दें: "प्रतिनिधित्व - यह क्या है?" - मानव चेतना के पैमाने पर काफी सरल है। ऐसा करने के लिए, मस्तिष्क अपने सभी विषयों का उपयोग करता है, इस पर निर्भर करता है कि सामान्य प्रवाह से किस तरह की जानकारी को अलग करने की आवश्यकता है। इस प्रकार, वे भेद करते हैं:

• एक दृश्य प्रतिनिधित्व प्रणाली, जहां आंख के दृश्य धारणा के अंग शामिल होते हैं। जो लोग अक्सर इस प्रणाली का उपयोग करते हैं उन्हें विज़ुअल कहा जाता है। इस प्रणाली के साथ, एक व्यक्ति उन सूचनाओं को संसाधित करता है जो छवियों के रूप में आती हैं।
• श्रवण प्रतिनिधित्वात्मक प्रणाली। प्रयुक्त मुख्य अंग श्रवण है। ध्वनि फ़ाइलों या भाषण के रूप में आपूर्ति की गई जानकारी इस विशेष प्रणाली द्वारा संसाधित की जाती है। जो लोग कान द्वारा सूचनाओं को बेहतर तरीके से समझते हैं, उन्हें ऑडियल्स कहा जाता है।
• काइनेस्टेटिक रिप्रेजेंटेटिव सिस्टम घ्राण और स्पर्श चैनल के माध्यम से इसे मानकर सूचना प्रवाह का प्रसंस्करण है।

• डिजिटल प्रतिनिधित्व प्रणाली का उपयोग दूसरों के साथ मिलकर बाहर से जानकारी प्राप्त करने के साधन के रूप में किया जाता है। प्राप्त आंकड़ों की धारणा और समझ।

तो, प्रतिनिधित्व क्या है? एक सेट से एक साधारण चयन या सूचना प्रसंस्करण में एक अभिन्न प्रक्रिया? हम असमान रूप से कह सकते हैं कि प्रतिनिधित्वशीलता काफी हद तक डेटा प्रवाह के बारे में हमारी धारणा को निर्धारित करती है, जो इसके लिए सबसे अधिक वजनदार और महत्वपूर्ण को अलग करने में मदद करती है।

समाजशास्त्र में लगभग सभी अनुभवजन्य शोध चयनात्मक है,उन। वस्तुओं के एक हिस्से पर किया जाता है, न कि उनके पूरे सेट पर। सामान्य तौर पर, सामाजिक व्यवहार में, तथाकथित निरंतर, गैर-नमूना, सर्वेक्षण दुर्लभ हैं: यह आबादी या इसके व्यक्तिगत भागों की एक जनगणना है (उदाहरण के लिए, किसी विशेष उद्योग में श्रमिक या किसी प्रशासनिक-क्षेत्रीय भाग के निवासी देश)। सामाजिक स्थितियों और प्रक्रियाओं का न्याय करने के लिए, नमूना जनसंख्या का अध्ययन करना पर्याप्त है। इस अंक, सामान्य चित्र और तर्कों पर समाजशास्त्रियों के अपने "लोकगीत" हैं। वे कहते हैं: शराब की पूरी बोतल पीने की कोई ज़रूरत नहीं है, इसकी गुणवत्ता का आकलन करने के लिए, एक घूंट पर्याप्त है। दर्शकों की माप में दुनिया की अग्रणी कंपनियों में से एक के संस्थापक पिता, ए। नीलसन, एक भयानक छवि का उपयोग करते हैं: "यदि आप चयनात्मक तरीकों पर भरोसा नहीं करते हैं, तो अगली बार जब आप विश्लेषण के लिए रक्त दान करते हैं, तो इसे बाहर पंप करने के लिए कहें" ।

नमूने के कार्य का सार भाग द्वारा संपूर्ण का न्याय करना संभव बनाना है।वस्तुओं का वह सेट जिसके बारे में वे अनुसंधान में नया ज्ञान प्राप्त करना चाहते हैं, कहा जाता है सामान्य जनसंख्या, या ब्रह्मांड।और सामान्य आबादी का अंदाजा लगाने के लिए सेट के उस हिस्से का अनुभवजन्य रूप से अध्ययन किया जाता है, एक नमूना जनसंख्या, या नमूना कहा जाता है।इसके लिए, दोनों स्थानीय नमूने (उद्यम, शहर, क्षेत्र) और राष्ट्रीय (पूरे देश की जनसंख्या को दर्शाते हुए) का उपयोग किया जाता है। सामान्य आबादी के गुणों को दर्शाने के लिए एक नमूने की क्षमता को कहा जाता है अभ्यावेदन या अभ्यावेदन।

सामान्य आबादी का निर्धारण शोधकर्ता के लिए एक कार्य है। उदाहरण के लिए, अधिकांश आधुनिक चुनावों का उद्देश्य जनसंख्या की चेतना और व्यवहार के बारे में ज्ञान प्राप्त करना है। लेकिन ऐसे मामलों में जनसंख्या किसे माना जाता है? किस उम्र से? सोवियत काल में, उत्तरदाताओं का चयन करने के लिए मतदाता सूचियों का अक्सर उपयोग किया जाता था, और निश्चित रूप से, उनमें 18 वर्ष और अधिक आयु के लोग शामिल थे। बाजार संबंधों के आगमन के साथ, निर्माताओं और विज्ञापनदाताओं की आवश्यकताएं जो लोगों और युवाओं में रुचि रखते हैं वे तेजी से संतुष्ट हैं (स्नीकर्स, आदि बच्चों और किशोरों के लिए अभिप्रेत हैं)। और आज सामान्य आबादी 4 साल और उससे अधिक की आबादी हो सकती है! यह भी महत्वपूर्ण है कि हम आबादी के किस हिस्से के बारे में बात कर रहे हैं - शहरी या ग्रामीण। अब, फिर से विज्ञापनदाताओं के लिए, बड़े मध्यस्थ सर्वेक्षण पर

बहुत सटीक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं अगर इसे दो प्रकार के लोगों द्वारा रोका नहीं गया: जो लोग जानकारी एकत्र करते हैं, और वे जिनसे इसे प्राप्त करते हैं। "

यदि आप योजनाबद्ध नमूना अनुपात में बदलाव करते हैं तो आप स्थिति से बाहर कैसे निकलेंगे? यह यहाँ मदद करता है तौलना।उत्तरदाताओं की परिणामी रचना की तुलना सांख्यिकीय आंकड़ों से की जाती है। पता चला असंतुलन को दो तरीकों से समाप्त किया जाता है: 1) वस्तुओं का एक वास्तविक जोड़ उन समूहों के लिए किया जाता है जहां अनुसंधान इकाइयों की कमी का पता लगाया जाता है। इसी समय, वे यथासंभव यादृच्छिक चयन के सिद्धांतों का पालन करने की कोशिश करते हैं - अक्सर प्रारंभिक चयन के दौरान, वे केवल कमी के मामले में एक रिजर्व बनाते हैं; 2) गणितीय भार द्वारा अनुपातों को समाप्त करना, उन समूहों का वजन बढ़ाना जहां कुछ कमी है, कुछ आभासी "गुणा" द्वारा।

एक नमूना अध्ययन के परिणाम - ऐसी इसकी प्रकृति है - निश्चित रूप से वास्तविक मामलों से भिन्न है। किसी भी शोध की कार्यप्रणाली संस्कृति का अर्थ इन अंतरों को कम करना है, अर्थात कम करना नमूने की त्रुटि या सांख्यिकीय त्रुटि की भयावहता।ऐसी त्रुटि की भयावहता की गणना करने के लिए, निम्न सूत्र लागू किया जाता है:

कहा पे आर% में संकेतक (उत्तरदाताओं या दस्तावेजों के हिस्से का मूल्य)

इस विशेषता के साथ); पी -नमूना आकार (उत्तरदाताओं की संख्या, दस्तावेज)।

उदाहरण: समाचारपत्र "स्वेटली पुट" को 20% उत्तरदाताओं द्वारा सबसे दिलचस्प नाम दिया गया था। कुल 400 लोगों का साक्षात्कार लिया गया था।

इस संकेतक के लिए सांख्यिकीय त्रुटि:

इस प्रकार, जो लोग स्वेटली पुट अखबार को सबसे दिलचस्प मानते हैं, वह वास्तव में 20 (2 (%) या 18 से 22% तक हो सकता है।

नतीजतन, किसी भी प्रकाशन के दर्शकों का वास्तविक आकार, किसी भी कार्यक्रम में रुचि का स्तर आदि जीवन में संकेतक हो सकते हैं जो एक दिशा में या किसी अन्य में कई प्रतिशत तक विचलन करते हैं।

आपको प्रतिनिधित्व के बारे में कब ध्यान देना चाहिए? यह बिना किसी असफलता के किया जाना चाहिए यदि भाग में पूरे आत्मविश्वास के साथ न्याय करने का इरादा है, अर्थात्। सामान्य (ब्रह्माण्ड) के नमूने पर स्थानांतरण (अतिरिक्त) डेटा। उदाहरण के लिए, रैंकिंग अध्ययनों से डेटा प्राप्त होता है जो विज्ञापनदाता मीडिया के लिए आधार के रूप में उपयोग करते हैं

विज्ञापन बजट के लिए योजना, लागत अनुमान। मान लीजिए, मतदान के परिणामस्वरूप, यह पाया गया: एम। शहर में, समाचार पत्र Zarya के प्रत्येक मुद्दे पर 14 और अधिक आयु वर्ग के 4% उत्तरदाताओं द्वारा औसतन पढ़ा जाता है (मानक संकेतक "एक मुद्दे के औसत दर्शक हैं" "," औसत अंक पाठक "," आकाशवाणी ")। इस शहर में इस उम्र के निवासियों की संख्या 75,000 है। इस मामले में, विज्ञापनदाताओं और विज्ञापनदाताओं ने सरल गणना की है: सामान्य आबादी के सामने आने वाली रेटिंग को स्थानांतरित करते हुए, विश्वास करते हैं कि ज़ेरिया में पोस्ट किए गए उनके विज्ञापन 3,000 को एक में देख पाएंगे। एकल पढ़ना। व्यक्ति। एक बार के विज्ञापन प्लेसमेंट के लिए दरों को जानने के बाद, आप गणना कर सकते हैं कि विज्ञापन नियोजन में सबसे आम बुनियादी मूल्यों में से एक क्या है - पाठकों के साथ 1,000 संपर्कों की लागत ("लागत प्रति हजार", "सीपीटी")। इस प्रकार, यहां केवल प्रतिनिधित्वात्मकता प्राप्त करना आवश्यक है, अन्यथा सभी गणना रेत पर बनाई जाएगी। इसलिए, मीडिया प्रबंधक और विज्ञापनदाता, मीडिया समितियों में एकजुट होकर, दर्शकों की माप प्रक्रियाओं की गुणवत्ता की निगरानी करते हैं, मीडिया मीटर की गुणवत्ता की जांच करने के लिए स्वतंत्र लेखा परीक्षकों को आमंत्रित करते हैं।

प्रबंधन प्रणाली में जानकारी श्रम की वस्तु और श्रम के उत्पाद दोनों है, इसलिए, प्रणाली के कामकाज की दक्षता और गुणवत्ता इसकी गुणवत्ता पर काफी निर्भर करती है। सूचना की गुणवत्ता को गुणों के एक समूह के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो इसे अपने उद्देश्य के अनुसार कुछ आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उपयोग करना संभव बनाता है। प्रबंधन के लिए सूचना का उपयोग करने की संभावना और दक्षता ऐसे उपभोक्ता गुणवत्ता संकेतकों द्वारा निर्धारित की जाती है प्रतिनिधित्व, सार्थकता, उपयुक्तता, उपलब्धता, समयबद्धता, स्थिरता, सटीकता, विश्वसनीयता, प्रासंगिकता, सुरक्षा और मूल्य.

प्रातिनिधिकता

प्रतिनिधित्व - शुद्धता, वस्तु के दिए गए गुणों के प्रतिबिंब की गुणात्मक पर्याप्तता। सूचना की प्रतिनिधित्वशीलता इसके चयन और गठन की शुद्धता पर निर्भर करती है। उसी समय, सबसे महत्वपूर्ण हैं: अवधारणा की निष्ठा, जिसके आधार पर संकेतक द्वारा प्रदर्शित प्रारंभिक अवधारणा तैयार की जाती है; प्रदर्शित घटना की आवश्यक सुविधाओं और कनेक्शन के चयन की वैधता; आर्थिक संकेतक के गठन के लिए माप तकनीक और एल्गोरिदम की शुद्धता। सूचना के प्रतिनिधित्व का उल्लंघन अक्सर इसकी महत्वपूर्ण त्रुटियों की ओर जाता है, जिसे अक्सर एल्गोरिथम कहा जाता है।

सूचना की सामग्री में वृद्धि के साथ, सूचना प्रणाली की सिमेंटिक बैंडविड्थ बढ़ जाती है, उसी जानकारी को स्थानांतरित करने के लिए, डेटा की एक छोटी मात्रा को परिवर्तित करना होगा।

पर्याप्तता

आर्थिक जानकारी की पर्याप्तता (पूर्णता) का अर्थ है कि इसमें एक सही प्रबंधन निर्णय लेने के लिए न्यूनतम, लेकिन पर्याप्त आर्थिक संकेतक शामिल हैं। सूचना की पर्याप्तता की अवधारणा इसकी शब्दार्थ सामग्री (शब्दार्थ) और व्यावहारिकता से जुड़ी है। दोनों अपूर्ण, अर्थात्, एक सही निर्णय लेने के लिए अपर्याप्त है, और अनावश्यक जानकारी प्रबंधन की प्रभावशीलता को कम करती है; यह पूरी जानकारी है जो उच्चतम गुणवत्ता की है।

उपलब्धता

प्रबंधन निर्णय लेते समय धारणा के लिए जानकारी की उपलब्धता इसे प्राप्त करने और बदलने के लिए उपयुक्त प्रक्रियाओं के कार्यान्वयन द्वारा सुनिश्चित की जाती है। इस प्रकार, एक कंप्यूटिंग सिस्टम का उद्देश्य उपयोगकर्ता के थिसॉरस के साथ मेल करके सूचना की उपलब्धता को बढ़ाना है, अर्थात इसे एक सुलभ और उपयोगकर्ता के अनुकूल रूप में बदलना है।

प्रासंगिकता

सूचना की प्रासंगिकता समय के साथ प्रबंधन के लिए इसकी उपयोगिता (मूल्य) को बनाए रखने के लिए सूचना की संपत्ति है। प्रासंगिकता मापी जाती है तथा(t) सूचना की प्रारंभिक उपयोगिता के संरक्षण की डिग्री जेड(टी 0) समय पर टी इसके प्रयोग:

कहा पे जेड(टी) समय में एक बिंदु पर जानकारी की उपयोगिता है टी.

प्रासंगिकता प्रदर्शित वस्तु की सांख्यिकीय विशेषताओं (इन विशेषताओं में परिवर्तन की गतिशीलता पर) और इस जानकारी के प्रकट होने के बाद से पारित समय अंतराल पर निर्भर करती है।

सामयिकता

समयबद्धता सूचना का एक गुण है जो इसे एक निश्चित समय में उपयोग करना संभव बनाता है। असंगत जानकारी से प्रबंधन और उत्पादन दोनों में आर्थिक नुकसान होता है। प्रबंधन क्षेत्र में देरी से आर्थिक नुकसान का कारण कार्यात्मक समस्याओं को हल करने के लिए स्थापित शासन का उल्लंघन है, और कभी-कभी उनके एल्गोरिदम। यह लय में कमी, डाउनटाइम और ओवरटाइम में वृद्धि आदि के कारण समस्याओं को हल करने की लागत में वृद्धि की ओर जाता है। सामग्री उत्पादन के क्षेत्र में। सूचना विलंबता से होने वाले नुकसान प्रबंधन के निर्णयों की गुणवत्ता में कमी, अधूरी जानकारी या खराब गुणवत्ता की जानकारी के आधार पर निर्णय लेने से जुड़े होते हैं। समय पर ऐसी जानकारी है जिसे नियमों का उल्लंघन किए बिना एक प्रबंधन निर्णय लेते समय ध्यान में रखा जा सकता है, जो कि प्रबंधन प्रणाली द्वारा नियत समय से बाद में प्राप्त नहीं किया जाता है।

रोजमर्रा की जिंदगी में, लोगों के समाज, जीवन और स्वास्थ्य का आर्थिक विकास जानकारी के गुणों पर निर्भर करता है। किसी भी स्थिति में, आपको यह समझने के लिए जानकारी के गुणों का विश्लेषण करना होगा कि यह दूसरों के लिए कितना समझ में आता है, प्रासंगिक और उपयोगी है, और इसमें मौजूद जानकारी कितनी विश्वसनीय है।

सूचना के कुछ गुणों का महत्व एक विशिष्ट स्थिति से निर्धारित होता है। कुछ स्थितियों में, सूचना की प्रासंगिकता और विश्वसनीयता महत्वपूर्ण है।

उदाहरण:

एक सूचना टेलीविजन कार्यक्रम में दिन की घटनाओं के बारे में केवल अद्यतित और विश्वसनीय जानकारी होनी चाहिए।

अन्य स्थितियों में, पहुंच और समझदारी जैसे गुण महत्वपूर्ण हैं।

उदाहरण:

प्राथमिक विद्यालय की उम्र के बच्चों के लिए, बाइबिल की किंवदंती की व्याख्या ऐसे रूप में होनी चाहिए, जहां पाठ रोजमर्रा के शब्दावलियों के सरल वाक्यों से बना हो, और प्रत्येक अनुच्छेद का चित्रण किया गया हो।

पादरी के लिए, पाठ बाइबिल में जैसा होना चाहिए, और उन वयस्कों के लिए जो धर्म सीखना शुरू कर रहे हैं, पाठ को आधुनिक भाषा के अनुकूल बनाना वांछनीय है।

जानकारी का उपयोग करने की प्रभावशीलता प्रासंगिकता, पहुंच (समझ), विश्वसनीयता, प्रतिनिधित्व, पर्याप्तता और पूर्णता जैसे इसके गुणों से जुड़ी हुई है।

आइए इन गुणों पर अधिक विस्तार से विचार करें।

प्रासंगिकता जानकारी यह निर्धारित करती है कि यह जानकारी किसी व्यक्ति या समाज के लिए कितनी महत्वपूर्ण है, क्या इसका उपयोग किसी समस्या को हल करने के लिए किसी विशिष्ट स्थिति में किया जा सकता है।

इस प्रकार, सूचना की समयबद्धता समस्या के समाधान के समय के साथ समन्वित समय में पूर्व निर्धारित समय की तुलना में बाद में अपने आगमन को निर्धारित करती है।

केवल प्रासंगिक, समय पर प्राप्त जानकारी लोगों को लाभान्वित कर सकती है। यह कुछ भी नहीं है कि मौसम का पूर्वानुमान एक दिन पहले बताया जाता है, और उसी दिन नहीं।

उसी नियम के अनुसार, वैज्ञानिक भूकंप, तूफान और अन्य प्राकृतिक आपदाओं की चेतावनी के लिए और अधिक विश्वसनीय तरीके खोजने की कोशिश कर रहे हैं।

उपलब्धता जानकारी को एक समझने योग्य रूप में परिवर्तित करके प्रदान की जाती है। इसके अलावा, एक ही जानकारी को उसके प्राप्तकर्ता के आधार पर विभिन्न रूपों में प्रस्तुत किया जा सकता है।

जानकारी समझ में आ जाती है यदि इसे उस रूप और भाषा में व्यक्त किया जाता है जिसे उस व्यक्ति द्वारा माना जाता है जिसे यह इरादा है।

उदाहरण:

एक 10 वीं कक्षा की भौतिकी पाठ्यपुस्तक आठवें ग्रेडर के लिए पूरी तरह से समझ में नहीं आती है, क्योंकि इसमें अपरिचित शब्द और सूत्र शामिल हैं, और एक 8 वीं कक्षा की भौतिकी पाठ्यपुस्तक में आठवें ग्रेडर के लिए सुलभ जानकारी होती है, लेकिन दसवें ग्रेडर को इसमें कुछ भी नया नहीं मिलेगा।

किताबों की दुकान में, आपको एक बच्चों का साहित्य खंड मिलेगा, जहां प्रत्येक पुस्तक उस बच्चे की आयु को इंगित करेगी, जिसमें वह उन्मुख है। इसका मतलब यह है कि इन पुस्तकों में दी गई जानकारी इस तरह से प्रस्तुत की गई है जो किसी दिए गए युग के पाठक के लिए सुलभ और समझने योग्य है।

लाइब्रेरी कैटलॉग की सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणाली, जिसे अब पुस्तकालयों में व्यापक रूप से लागू किया गया है, पाठक को सुलभ और आसानी से समझने वाले रूप में अनुरोधित विषय पर पुस्तकों की उपलब्धता के बारे में जानकारी प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

साख जानकारी वास्तव में मौजूदा वस्तु, प्रक्रिया या घटना की स्थिति को दर्शाने के लिए इसकी संपत्ति द्वारा निर्धारित की जाती है। गलत जानकारी से स्थिति की गलतफहमी हो सकती है और, परिणामस्वरूप, गलत निर्णय के लिए।

पूर्णता (पर्याप्तता) जानकारी का मतलब है कि इसमें सही निर्णय लेने के लिए डेटा का एक न्यूनतम, लेकिन पर्याप्त सेट शामिल है। जानकारी की पूर्णता तब कही जा सकती है जब वस्तु के बारे में कोई अतिरिक्त जानकारी पहले से ही बेमानी हो।

सूचना की पूर्णता की अवधारणा इसकी शब्दार्थ सामग्री से जुड़ी है।

अधूरी और निरर्थक दोनों जानकारी, इसके आधार पर किसी व्यक्ति द्वारा किए गए निर्णयों की प्रभावशीलता को कम कर देती है।

इस प्रकार, जानकारी अप-टू-डेट, सुलभ, विश्वसनीय और पूर्ण होनी चाहिए।

कई स्थितियों पर विचार करें जहां पूरी और विश्वसनीय जानकारी होना बेहद जरूरी है।

कभी-कभी ऐसा होता है कि जब फोन पर बात की जाती है, तो वार्ताकार के सुनने के साथ शोर हस्तक्षेप होता है। इस वजह से, जानकारी को हमेशा सही नहीं माना जाता है और वार्ताकार के शब्दों को गलत समझा और व्याख्या की जा सकती है।

मान लीजिए कि आप किसी अतिथि के आगमन की तारीख के बारे में जानकारी के साथ टेलीग्राम भेज रहे हैं जिसे स्टेशन पर मिलने की आवश्यकता है। अगर, टेलीग्राम के प्रसारण के दौरान, आगमन की तारीख में एक गलती की जाती है, तो इससे अप्रिय परिणाम होंगे।

यदि कोई व्यक्ति कार के पहिये के पीछे हो जाता है, तो यह नहीं जानता कि इसे कैसे चलाना है, तो वह बहुत दूर जाने की संभावना नहीं है। इस मामले में, हम कह सकते हैं कि इस व्यक्ति के पास कार चलाने के लिए अधूरी जानकारी है।

उदाहरण:

आपने सफलतापूर्वक हाई स्कूल से स्नातक किया है और आर्थिक दिशा में अपनी शिक्षा जारी रखना चाहते हैं। दोस्तों के साथ बात करने के बाद, आपको पता चलेगा कि विभिन्न विश्वविद्यालयों में इस तरह का प्रशिक्षण प्राप्त किया जा सकता है। इस तरह की बातचीत के परिणामस्वरूप, आपको बहुत विरोधाभासी जानकारी प्राप्त होती है जो आपको इस या उस विकल्प के पक्ष में निर्णय लेने की अनुमति नहीं देती है, अर्थात प्राप्त जानकारी मामलों की वास्तविक स्थिति के लिए पर्याप्त नहीं है। अधिक विश्वसनीय जानकारी प्राप्त करने के लिए, आप "विश्वविद्यालयों के लिए आवेदकों के लिए हैंडबुक" खरीदते हैं, जिससे आपको व्यापक जानकारी मिलती है। इस मामले में, हम कह सकते हैं कि संदर्भ पुस्तक से आपको मिली जानकारी पर्याप्त रूप से विश्वविद्यालयों में अध्ययन के क्षेत्रों को दर्शाती है और आपको अपनी अंतिम पसंद बनाने में मदद करती है।

प्रातिनिधिकता जानकारी वस्तु के गुणों के पर्याप्त प्रतिबिंब के लिए इसके चयन और गठन की शुद्धता से जुड़ी है। सूचना के प्रतिनिधित्व की संपत्ति का निर्धारण करने के लिए एक अपरिहार्य स्थिति विभिन्न स्रोतों से समान जानकारी की प्राप्ति है। यह स्पष्ट है कि सूचना के सभी स्रोतों के लिए पूर्ण संयोग कभी नहीं होगा। हालांकि, अगर सब कुछ सही ढंग से किया जाता है, तो प्राप्त जानकारी ऑब्जेक्ट की सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं को दर्शाएगी।

उदाहरण:

शहर की सामाजिक सेवा एक समस्या का सामना करती है: यह पता लगाने के लिए कि प्रत्येक परिवार औसतन साप्ताहिक भोजन पर कितना पैसा खर्च करता है। यह कल्पना करना असंभव है कि इसके लिए, सामाजिक कार्यकर्ता शहर के सभी निवासियों का साक्षात्कार करेंगे। इसका मतलब है कि उन लोगों के सबसे विशिष्ट समूह का चयन करना आवश्यक है जिन्हें साक्षात्कार दिया जाएगा। सर्वेक्षण के परिणामस्वरूप, जानकारी का एक सरणी, जिसे एक नमूना कहा जाता है, का गठन किया जाएगा। सर्वेक्षण पद्धति, एकत्रित डेटा के प्रसंस्करण के तरीके, उनके मूल्यांकन और परिणामों के विश्लेषण को निर्धारित करना भी आवश्यक है। यदि प्राप्त परिणाम शहर के अधिकांश निवासियों के लिए विशिष्ट स्थिति को दर्शाते हैं, तो वे लोगों के चयनित समूह के सर्वेक्षण के परिणामस्वरूप प्राप्त की गई सूचनाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। इस तरह के विज्ञानों द्वारा आँकड़ों और गणितीय आँकड़ों के रूप में प्रयुक्त विशेष विधियों के आधार पर जानकारी की पर्याप्तता और प्रतिनिधित्व के बारे में निष्कर्ष बनाया जा सकता है।

किसी भी स्थिति में, यहां तक \u200b\u200bकि एक बहुत ही सामान्य और सरल, आपको प्रासंगिक, विश्वसनीय, पूर्ण और समझने योग्य जानकारी की आवश्यकता होती है।

आइए कुछ उदाहरण देखें जो किसी विशेष स्थिति के लिए सबसे महत्वपूर्ण गुणों को उजागर करते हैं।

उदाहरण:

सुबह, जब आप स्कूल जा रहे होते हैं, तो आपको घड़ी को देखना चाहिए: आपको केवल विश्वसनीय जानकारी की आवश्यकता होती है। सबसे अधिक संभावना है, आप खिड़की से बाहर देखेंगे या थर्मामीटर को देखेंगे कि क्या पहनना है। जानकारी की प्रासंगिकता यहां महत्वपूर्ण है। फिर आप स्कूल जाते हैं और एक कक्षा पाते हैं, जहां पाठ कार्यक्रम के अनुसार होता है। आपको पूर्ण और विश्वसनीय जानकारी की आवश्यकता है, अन्यथा आवश्यक कार्यालय खोजना असंभव होगा।

यात्रा के मार्ग को निर्धारित करने, एक नए देश को जानने, ऐतिहासिक घटनाओं का अध्ययन करने के लिए आपको एक भौगोलिक मानचित्र का उपयोग करने की आवश्यकता है। मानचित्र ने हमेशा पृथ्वी की सतह के बारे में जानकारी के स्रोत के रूप में एक व्यक्ति की सेवा की है। यह विभिन्न क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण शोध उपकरण भी है। वास्तविक भू-भाग के मानचित्रण और निर्माण कार्य के समन्वय जैसे कार्य मानचित्रों के साथ संभाले जाते हैं। इसलिए, वास्तविक क्षेत्र में नक्शे में निहित जानकारी की पर्याप्तता यहाँ महत्वपूर्ण है।

भौगोलिक सूचना प्रणाली बनाई जा रही है - कंप्यूटर पर लाइव मानचित्र। वे उपग्रहों से आने वाली सूचनाओं का प्रसंस्करण और विश्लेषण करते हैं। ऐसी प्रणालियां गैर-पारंपरिक कार्यों को हल करने की अनुमति देती हैं:

बिक्री और बाजार की क्षमता की मात्रा का अनुमान लगाएं, क्योंकि वे जनसांख्यिकीय डेटा और स्टोर की स्थिति, माल की सीमा के बारे में जानकारी प्रदर्शित कर सकते हैं;

पर्यावरणीय दुर्घटनाओं के परिणामों का विश्लेषण करें और उनके उन्मूलन के लिए सबसे अच्छा समाधान चुनें;

हाइड्रोग्राफिक नेटवर्क के मॉडल बनाएं और बाढ़ क्षेत्रों की पहचान करें;

पृथ्वी की सतह के राहत मॉडल बनाएं।

सभी कार्ड एक विशेष भाषा में "वर्णित" हैं जो केवल एक विशेषज्ञ के लिए समझ में आता है। इसका मतलब है कि यह जानकारी सभी के लिए उपलब्ध नहीं है। एक विशेषज्ञ के लिए प्रत्येक प्रतीक बड़ी मात्रा में विश्वसनीय, उद्देश्य और समझने योग्य जानकारी रखता है जो उन लोगों के लिए उपलब्ध नहीं है जो उपयोग की गई भाषा नहीं जानते हैं।

आधुनिक "अंतरिक्ष प्रौद्योगिकियों" में, विभिन्न उपकरणों की सहायता से प्राप्त जानकारी निर्णायक भूमिका निभाती है। उदाहरण के लिए, सूर्य के सापेक्ष स्टेशन का स्थान सौर पैनलों के संचालन के लिए महत्वपूर्ण है। थोड़ी सी अशुद्धि - और अंतरिक्ष यान ऊर्जा खो देगा। ऐसी जानकारी वर्तमान, सही और पूर्ण होनी चाहिए।

प्रतिक्रियाशील डेटा

क्षेत्र की टिप्पणियों, नमूनों, प्राकृतिक वातावरण, पारिस्थितिकी तंत्र, आदि से लिए गए चुनाव, प्रयोगात्मक डेटा (मात्रात्मक विशेषताओं, संख्या और अन्य परिणाम) की संपत्ति की प्राकृतिक डेटा, पारिस्थितिकी तंत्र, आदि की निर्विवाद उद्देश्य मानदंड होने के लिए। देखी गई घटनाओं की सच्चाई।

पारिस्थितिक विश्वकोश शब्दकोश। - चिसीनाउ: मोलदावियन सोवियत विश्वकोश का मुख्य संपादकीय कार्यालय... आई। आई। दादा। 1989।

देखें कि "डेटा रिपोर्ट" अन्य शब्दकोशों में क्या है:

प्रातिनिधिकता - वस्तुतः एक विचार देने की क्षमता; यह शब्द आंकड़ों की विशेषता है। सांख्यिकीय वस्तुओं की प्रतिनिधिता (एक सांख्यिकीय विधि द्वारा अध्ययन किए गए विषय, आँकड़े देखें) के लिए इन विषयों की क्षमता का चयन किया जाना है ... संदर्भ वाणिज्यिक शब्दकोश

प्रतिनिधि - (फ्रेंच से प्रतिनिधित्व प्रतिनिधि)) डेटा के पूरे सेट के संबंध में नमूना की प्रतिनिधित्वशीलता, जिसमें से नमूना बनाया गया था (आंकड़ों में, मौसम विज्ञान); समाजशास्त्र में, अभ्यावेदन के माध्यम से प्राप्त किया जाता है ... व्यावसायिक शिक्षा। शब्दकोश

साइट का प्रतिनिधित्व - 3.1.13 साइट अभ्यावेदन: प्रेक्षण स्थल की अभ्यावेदन की डिग्री, यह सुनिश्चित करना कि अवलोकन का स्थल आवश्यकताओं को पूरा करता है और तुलनीय डेटा प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जा सकता है ... ...

- (आंकड़ों में कुछ का प्रतिनिधित्व करते हुए फ्रांसीसी représentatif से), नमूनों की मुख्य संपत्ति, इसी विशेषताओं (संरचना, औसत मूल्यों, आदि) की निकटता में संगत विशेषताओं से मिलकर ... ... महान सोवियत विश्वकोश

प्रतिनिधि - - 1) सामान्य आबादी की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए नमूने की संपत्ति; इसका मतलब है कि कुछ पूर्व निर्धारित या निर्धारित सांख्यिकीय त्रुटि के साथ, यह माना जा सकता है कि नमूने में प्रतिनिधित्व किया गया है ... ... आधुनिक शैक्षिक प्रक्रिया: बुनियादी अवधारणाएं और शर्तें

प्रातिनिधिकता - नमूना आबादी की संपत्ति सामान्य आबादी की विशेषताओं को पुन: पेश करने के लिए। दूसरे शब्दों में, नमूने के आर का मतलब है कि एक निश्चित त्रुटि के साथ अध्ययन के वितरण की पहचान करना संभव है ... ... समाजशास्त्रीय संदर्भ पुस्तक

मतदान के बाद - एक प्रकार का प्रश्नावली सर्वेक्षण। O. p के साथ। प्रश्नावली को डाक से सेवा के लिए संभावित उत्तरदाताओं के बीच एक स्वतंत्र डाक आइटम के रूप में उन आहारों के विशेष रूप से चयनित पते के रूप में वितरित किया जाता है, जो कुल मिलाकर ... समाजशास्त्रीय संदर्भ पुस्तक

मतदान दबाएं - एक प्रकार का प्रश्नावली सर्वेक्षण। एक ओ पी के साथ। प्रश्नावली को समाचार पत्रों, पत्रिकाओं के पृष्ठों पर प्रकाशित किया जाता है और इसे भरने और इसे शोधकर्ताओं को वापस करने की संभावना केवल इसी आवधिक के पाठकों की समग्रता तक सीमित होती है, और यह एक ... समाजशास्त्रीय संदर्भ पुस्तक

कियार - (किय) एंडर्स निकोले (1838 1919) नॉर्व। सांख्यिकीविद्। 1867 से उनका नेतृत्व सांख्यिकीविद् द्वारा किया गया था। ब्यूरो मिन वा इंट। 1877 1913 में केंद्र के निदेशक मामले। सांख्यिकी नॉर्वे। इंटर्न की ओर से। सांख्यिकीय संस्थान ने हमारी जनगणना के लिए परियोजनाएँ विकसित कीं। देशों के लिए ... ... जनसांख्यिकी विश्वकोश शब्दकोश

RD 52.10.728-2010: समुद्री पर्यावरण की स्थिति और प्रदूषण की निगरानी में प्रयोगशालाओं की क्षमता के लिए बुनियादी आवश्यकताएं - शब्दावली आरडी 52.10.728 2010: समुद्री पर्यावरण की स्थिति और प्रदूषण की निगरानी में प्रयोगशालाओं की क्षमता के लिए बुनियादी आवश्यकताएं: 1.1.9 राज्य अवलोकन नेटवर्क: संघीय कार्यकारी निकाय का अवलोकन नेटवर्क ... मानक और तकनीकी प्रलेखन की शर्तों का शब्दकोश-संदर्भ पुस्तक

पुस्तकें

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• विनियामक कानूनी कृत्यों और उनकी परियोजनाओं की भ्रष्टाचार विरोधी विशेषज्ञता, ई। रोसिंस्काया (COMP।)। यह प्रकाशन नियामक कानूनी कृत्यों और उनकी परियोजनाओं के भ्रष्टाचार-विरोधी विशेषज्ञता के मुद्दों के लिए समर्पित वैज्ञानिक लेखों का एक संग्रह है। भ्रष्टाचार जनित जानकारी की प्रकृति ...