Hi guys, Hi guys, welcome back to another video. welcome back to another video. आज की वीडियो में statistics chapter नमबर 3, आज की वीडियो में statistics chapter नमबर 3, census and sampling method पोस हम 5 मिनित में समाप करने वाले हैं। census and sampling method course हम 5 मिनित में समाप्त करने वाले हैं. इस chapter के notes आपको description में मिल जाएंगे और इसी प्रकार से business studies और accountancy के theory के chapter हम लोगों ले अल्लेडी cover करा दिये हैं। तो उनका link में description में मिल जाएगा, इस chapter के notes आपको description में मिल जाएंगे, और इसी प्रकार से business studies और accountancy के theory के chapter हम लोगों ने already cover करा दिये हैं. तो उनका link में description में मिल जाएगा, क्योंकि 5 कुछ सी की पेटी बान लेजिये, तो उनकी 5 मिनित में census sampling method मिनित में census sampling method पूरा खतम होने वाला है। फूरा खतम होने वाला है.
सबसे बहुत बात करते हैं universe या population का मतलब क्या होता है? सबसे बहुत बात करते हैं universe या population का मतलब क्या होता है देखो दुनिया में universe का मतलब कुछ भी हो statistics में universe का मतलब बदल जाता है statistics के अंदर universal या population का मतलब है कि जहां से हमें data collect करना है देखो दुनिया में universe का मतलब कुछ भी हो, statistics में universe का मतलब बदल जाता है statistics के अंदर universe या population का मतलब है कि जहां से हमें data collect करना है उस particular area के सारे elements को मिला कर उस particular area के सारे elements को मिला कर हम बोलते है population या universe जैसे class हम बोलते है population या universe जैसे class 11th commerce के बच्चों का मुझे statistics में number count करने है तो हर एक बच्चा individual item के लाएगा और in totality 11th commerce के बच्चों का मुझे statistics में number count करने है तो हर एक बच्चा individual item के लाएगा और in totality वो मेरा पूरा वो मेरा पूरा universe कहलाएगा, universe कहलाएगा, बात करते हैं कि इस universe में से data collect करने के method कितने होते हैं, बात करते हैं कि इस universe में से data collect करने के method कितनी होते हैं, दो method होते हैं, दो method होते हैं, census and sampling census and sampling सबसे बहुत बात करते हैं, सबसे बात करते हैं, census यह method वो है, census यह method वो है, जिसके अंदर हर एलिमेंट को पकड़ पकड़ के information लिजाती है, जिसके अंदर हर एलिमेंट को पकड़ पकड़ के information लिजाती है, it is the method in which the information is collected from each and every element of the universe, it is the method in which the information is collected from each and every element of the universe, यह suitable है, यह suitable है, जहाँ पर area small हो क्योंकि हर एक बन्दे से information लेना बहुत timely काम है, जहाँ पर area small हो क्योंकि हर एक बंदे से information लेना बहुत timely काम है, तो area small होना चाहिए, तो area small होना चाहिए, जहाँ आपको जहाँ आपको एक्चूरेट accurate accuracy चाहिए एक्चूरेसी चाहिए यानि कि एक प्रतिशत भी उपर निचे हुआ तो गडबड हो जाएगी उस जगे ये मेथड सबसे बहुत सोटेबल होता है जहाँ पर आपको रिलेटेबल इंफॉर्मेशन भी चाहिए अच्छा उमर के साथ यानि कि एक प्रतिशत भी उपर निचे हुआ तो गडबड हो जाएगी उस जगे ये method सबसे बहुत suitable होता है जहाँ पर आपको relatable information भी चाहिए अच्छा उमर के साथ साथ गर्वाली कितने ये भी जानकारी ले दी इसके लिए census method यूज़ किया जाता है accurate information मिलती है less biased information मिलती है ये complete study करता है related information मिल जाती है और extensive बहुत जादा बहतरी information आपको साथ ये कम्प्लीट स्टडी करता है और एक्स्टेंज से बहुत जादा बहतरी इंफॉर्मेशन आपको देखने को मिलती है, देखने को मिलती है, नुकसान क्या है? नुकसान क्या है?
पर यह साधा सी बात नुकसान है, पर यह साधा सी बात नुकसान है, हर एक बंदे को पकड़के अगर information लोगे, हर एक बंदे को पकड़के अगर information लोगे, तो बहुत जादा खर्चा लगेगा, तो बहुत ज़ादा खर्चा लगेगा, बहुत जादा time लगेगा, बहुत ज़ादा time लगेगा, बहुत जादा बहुत ज़ादा लोग लगेंगे और बड़ी information के लिए इसको use करना, लोग लगेंगे, और बड़ी information के लिए इसको use करना, मतलब next to impossible है ठीक है, मतलब next to impossible है, दूसरे method की बात करते है, इसके बाद दूसरे method की बात करते है, sampling method one of the most scientific method इसको बोलते है, sampling method, one of the most scientific method इसको बोलते है, sampling method का मतलब होता है जहाँ पर हम पूरे universal data sample select कर रहे है, sampling method का मतलब होता है, जहाँ पर हम पूरे universal data sample select कर रहे है, for example for example आपकी class में वो आते हैं न, बाहर से चेक करने, बाहर से check चेक करने आँ बईया आज inspection हो रहा है, आज इंस्पेक्शन हो रहा है तो क्लास में से दो चार बच्चों को खड़ा करके सवाल पूछ लेते हैं और उनके बेसिस पर ही आपकी पूरी क्लास को जज करते थे उसको नियुक्त एक पर्फेक्ट एग्जांपल आपका तो class में से 2-4-6 बच्चों को खड़ा करके सवाल पूछ लेते हैं, और उनके basis पे ही आपकी पूरी class को judge करते हैं, उसको हम कहते है sampling method, इसका perfect example आपका blood test, blood test करने के लिए पूरी body का खून नहीं ब्लड टेस्ट ब्लड निकालते, वजह से पूरे खून का जजमेंट पास कर देते हैं यह कहते हैं सैंपलिंग मेथड जहां आप सिर्फ सैंपल से ही कहीं से भी एक drop पूरा पक पॉपुलेशन है जहां पर बहुत ज्यादा लोग है population है जहाँ पर बहुत ज्यादा लोग है वहां पर जहां पर रीजनेबल एक्ट्यूरेसी ओके है मतलब वहाँ पर जहाँ पर reasonable accuracy ओके है मतलब movement इतनी accuracy होगी चल जाएगी जहाँ पर homogeneous item होता है homogeneous item मतलब सब एक जैसे है मुम्मन इतनी एक्ट्यूरेसी होगी चल जाएगी जहां पर होमोजीनियस आइटम होता है होमोजीनियस आइटम मतलब खुद यहां से निकालोगे यहां से निकालोगे यहां से निकालोगे blood group exactly देखी देगा तो इसलिए यहां पर sampling method use किया जा सकता है इसके फायदे के बाद करें तो भाई खर्चा कम लगता है cost effective है time बचा देता है क्योंकि एक drop से काम हो गया देगा तो इसलिए यहां पर सैंपलिंग मेथड यूज किया जा सकता है इसके फायदे के बात करें तो भाई खर्चा कम लगता है टाइम बचा देता है क्योंकि एक ड्रॉप से काम हो गया वन्ना कहां पूरे बॉडी का खुद निकालों के टेक्स्ट करते बैठे अब का वास्तव काफी ज्यादा scientific method केलाता है easy administration easily administrate हो सकता है साथ साथ में बहुत बड़े area को हम लोग cover कर सकते है नुकसान बहुत है वाई सबसे पहला नुकसान 22 है मेरी इच्छा करेंगी मैं इसको पकड़ के उठा लूँगा तो वाईया ये काफी ज़्यादा scientific method केलाता है easy administration, easily administrate हो सकता है, साथ साथ में बहुत बड़े area को हम लोग cover कर सकते हैं नुकसान बहुत है वाई, सबसे पहला नुकसान 22 है, वाईया मेरी इच्छा करेंगी, मैं इसको पकड़ के उठा लूँगा, तो यह गड़बड़ के मामी की बेहन की साली है, तो एक 22 है, wrong conclusion आप निकाल सकते हैं क्या है एक 22 है class खराब है और पता लगा कि वो सच से डपोल है बाकी सब intelligent है तो wrong conclusion निकल सकता है specialist ही ये काम कर सकते है sample select करना काफी ज़ादा मुश्किल हो जाता है इस particular खराब है और पता लगा कि वो सब से डपोल है बाकी सब intelligent है तो wrong conclusion निकल सकता है specialist ही ये काम कर सकते है sample select करना काफी ज़ादा मुश्किल हो जाता है इस particular तरीके के अंदर तरीके के अंदर अब sampling की बात चली है तो काफी दूख तक जाएगी बात करते है types of sampling दो प्रकार की होती है random and non random random sampling का मतलब एक ऐसी sampling जहाँ पर जितनी भी elements है उन में से कोई भी select हो सकता है मतलब the probability of selecting of an element is same for all अब sampling की बात चली है तो काफी डूट तक जाएगी बात करते है types of sampling दो प्रकार की होती है random and non-random random sampling का मतलब एक ऐसी sampling जहाँ पर जितनी भी elements है उन में से कोई भी select हो सकता है मतलब the probability of selecting of an element is same for all मतलब 10 लोग बेटे किसी को भी पकड़ की बात कर सकता हूँ, मतलब 10 लोग बेटे किसी को भी हम पकड़ की बात कर किसी को भी पकड़ सकता हूँ, सकता हूँ कोई एक को पकड़ने की ज़्यादा probability नहीं है, और नहीं किसी एक को पकड़ने की कम probability है, और नहीं किसी एक को पकड़ने की कम probability है साधा बाशा है बोले तो investigator की personal judgment काम नहीं आती साधा बाशन बोलें तो investigator की personal judgment काम नहीं आती, यानि कि investigator आख बंद कर रखी है अपने आप एक बंदा select होके यानि कि investigator आख बंद कर रखी है, आ जाएगा इसके अंदर भी दो तरीके होता है either lottery system lottery system सबको पता है क्या करना होता है दूसरा है tables of random sampling एक table होती है जो statistical table की एक तरीके से उनको बोला जाता है जहाँ पर अपने आ हम उस table को design करते हैं और उसके इसाब से कुछ sample को select करते हैं देखो अगर हर एक व्यक्ति के select होने की probability बराबर होगी तो इसके बहुत ज़रूर फायदे हैं हम उस table को design करते हैं और उसके इसाब से कुछ sample को select करते हैं मेरिट में सबसे पहला मेरिट है कि personal bias है इन investigator को पता ही नहीं क्या होने वाला है तो personal bias बिलकुल भी नहीं होगा तो पर्सनल बाय जाएगी नहीं होगा आसान method है क्योंकि ज़दा दिमाख हमें लगाना ही है every item has an equal chance सबका equal chance है कोई भी select हो सकता है कोई किसी के ऊपर ज़दा आसान वेटर है क्योंकि ज़्यादा दिमाग हमें लगाना है एवरी आइटम एकवेल चांस होता है एकवेल चांस से कोई भी सिलेक्ट हो सकता है कोई किसी के ऊपर ज़्यादा हाथ नहीं रख रहे और किसी के ऊपर से हाथ खीचे नहीं हाथ नहीं रख रहे हैं और किसी के ऊपर से हाथ खीचे नहीं रहे हैं इसके नुकसान भी है इंपोर्टेंट आइटम्स को मिस्स कर देंगे ऐसे कोई लोग जो बहुत ज्यादा जरूरी है जिनका डाटा बहुत इंपोर्टेंट है उनको हम मिस्स कर देंगे तो यह सबसे बड़ी प्रॉब्लम है तो रहे इसका विशेष नहीं है क्योंकि इन्वेस्टिकेटर का कोई हाथी नहीं था अब बात करते यह सबसे हैं नोन रेंडम सैंप्लिंग यानि कि यह तो हो गया रेंडम जहां सब कुछ बराबर है बड़ी प्रॉब्लम है तो यह सबसे बड़ी प्रॉब्लम है देखो इसको पकड़ लेता है अपन ये ज़्यादा सही लग रही है तेके जहाँ इन्वेस्टिकेटर खुछ चूज कर लेता है उसके हिसाब से ये सबसे सही बंदा है वो सिलेक्ट किया जाता है इसका सबसे बड़ा फाइदा क्या है कि सिंपल टेकनीक इसका सबसे बड़ा फाइदा क्या है कि simple technique है ये important item को reference दे देता है जैसे for example cricket केलने के लिए बिराट कोली को लेकर आओ betting करने के लिए हमने क्या करा देख भांज के investigator ने अपने दमाग से एक बंदे को पकड़ लिया scientific method भी काफी कहलाता है हम उसको ही वहाँ पर post करने है लुक्सान यह है कि personal bias हो जाता है हम उसको ही वहाँ पर पोस्ट कर रहे हैं। नुकसान यह है कि personal bias हो जाता है, जैसे हमने दोनी पिछर देखी थी न, है हमसे ही कुछ भारी लिगाव है तीनी बॉल खेलने को दी बस हमें तो ये क्या है personal bias हो सकता है हमसे ही कुछ भारी लिगाव है, तीनी बॉल खेलने को दी बस हमें। तो यह क्या है? Personal bias हो सकता है, यह नहीं है, आपके doubtful result निकल सकते यह नहीं है, हैं, वो सही है या सही नहीं है। यह नहीं है, यह नहीं है, यह नहीं है, यह नहीं है, दूसरा आता है stratified या फिर mixed sampling, यह नहीं है, mixed sampling का मतलब है, यह नहीं है, यह नहीं है, यह नहीं है, तो हमने क्या करा हर classes से sample select कर ले, यह नहीं है, यह नहीं है, यह नहीं है, जहां पर different-different groups available होते हैं, यह नहीं है, यह नहीं है, हम हर group में से यह नहीं है, कुछ-कुछ बंदे सिलेक्ट कर लेते हैं जैसे फॉर एग्जांपल टोटल क्लास को हमने यह नहीं है, यह नहीं है, यह नहीं है, दब्दस रोल नंबर तक बाड़ दिया वह यह नहीं है, यह अब 1-10 के बीच में 2 बंदे, से टेन 11 से 20 20 30 30 से 40 अब वह इसे बीच में दो बंदें 10 से 10-20 के बीच में 2 बंदे, 20-30 के बीच में 2 बंदे इस तरीके से हमने हर ग्रूप में से सिलेक्ट कर लिये इससे क्या होगा? आपको वर्सिटालिटी मिलेगी, बहुत अच्छा डाटा भी 20 के बीच में दो बंदें 20 से 30 मिलेगी जैसे male और female, में दो male अलग कर दिये, female अलग कर दिये इन में से 4, तो अलग-अलग डेटा है, दोनों को डीट करने में हमें काफी ज़्यादा मदद मिलती है, इन में से 4 comparative analysis possible हो सकता है comparative analysis possible हो सकता है, ज़्यादा reliable है, क्योंकि हर जगे से आप लोगों ने लोगों को उठाया है, उठाया है बात करते इसके नुकसान की अब नुकसान क्या है तो एक्सपर्ट काम कर सकते हैं तो यह नौसेकी आए कि अपने हिसाब से लोगों को उठा लेगा तो इसमें और अपनी पुरानी वाली सैंपलिंग में फर्क्ट बात करते हैं इसके नुकसान की, अब नुकसान क्या है, सिर्फ expert काम कर सकते रहिया दूसरा बड़ा होता है तो वहां पर ��ैं, कोई भी यह large data के लिए काफी अच्छा है, जहाँ पर data बहुत ज़्यादा बड़ा होता है, तो वहाँ पर हम काफी अलग-अलग area के लोगों को पढ़के ला सकते हैं, हम काफी अलग-अलग एरिया के लोगों को पढ़कर ला सकते इसके बाद दूसरी आती है आपकी systematic sampling, इसके बाद दूसरी आती है आपकी systematic sampling का मतलब क्या है, सिस्टेमाटिक सैम्पलिंग का मतलब क्या है जहां पर हम पूरे डेटा को न्यूमेरिकली अल्फाबेटिकली असेंडिंग डिसेंडिंग ऑर्डर में लगा दें यानि पूरी क्लास को बुला लिया बोले यह राजियों जहाँ पर हम पूरे data को numerically, alphabetically, ascending, descending order में लगाते हैं, तक डाल दिया अब यह हर पांच वरों नंबर मेरे पास आ जाए हर दसवर नंबर में पास आ जाए यह क्या और दस रोल नंबर में पास आ जाएगी यह क्या है एक सिस्टमेटिक वे में हम लोगों ने सैंपलिंग करते हैं इसमें ऐसा भी कर सकते कि अल्फाबेटिकल डिकाल दिया भाई फिर भी फिर सी फिर डी उसके बाद हर चौथा बच्चा है एक इसमें ऐसा भी कर सकते हैं कि अल्फाबेटिकली दिकाल दिया भाई ए फिर भी फिर सी फिर डी उसके बाद हर चोथा बच्चा आ जाओ और छटा बच्चा आ जाओ ये भी एक तरीके का एक sampling method है जिसको हम systematic sampling method कहते हैं इसमें 22 होने के chances काफी जादा कम होते हैं और ये काफी easy method है और आते जाओ आते जाओ फाम खितम कर दिया जाओ फिर सेकिन आता है आपका quota sampling अब quota sampling का मतलब क्या होता है इसको जैसे भारत के अंदर होता है ना, कि नौकरी के लिए fix कर दिया, समझो कि बाई general कितनी seat है, कि general कितनी seat है, SC, SC, ST कितनी seat है, ST कितनी seat है, OBC कितनी seat है, OBC कितनी seat है, और किसी class कितनी seat है. और किसी class कितनी seat है, तो हमने क्या करा?
तो हमने क्या करा, पूरे data को अलग-अलग classes में divide कर दिया, पूरे data को अलग-अलग classes में divide कर दिया, और हम ये मानते हैं कि हर class के अंदर available data same तरीके characteristics को possess और हम यह मानते हैं कि हर class के अंदर available data same तरीके के characteristics को possess करता है. यानि कि general में जितने भी लोग आते हैं, OBC करता है, में से, SC, ST में से इतने उठाने हैं, OBC में से इतने उठाने हैं, इतने उठाने हैं, यह कोटा सैंपलिंग मेथड आता है ये कोटा सैंपलिंग मेथड आता है इसके बाद अगला होता है mix, इसके बाद अगला होता है mix, मैं मेरे इच्छा, मेरी इच्छा, मैं पहुंच गया, मैं पहुंच गया, मेरे को लगा नहीं नहीं, मेरे को लगा, नहीं, नहीं, आज तो भागा के देखेंगे, आज तो भागा के देखेंगे, जो कम तेज भागा, जो कम तेज भागा उसको हम सेलेक्ट कर लेंगे, उसको हम सिलेक्ट कर लेंगे, यानि कि convenient sampling, यानि कि convenient sampling, जहां पर आपका investigator अपनी इच्छा श्रद्धा के हिसाब से सेलेक्ट कर जहांपर आपका investigator अपनी इच्छा श्रद्धा के हिसाब से सिलेक्ट कर रहा है रहा है, मेरी sampling की error का मतलब क्या है आपने sample select करने में गलती कर दी sampling की error का मतलब क्या है? आपने sample select करने में गलती कर दी आपने sample select करने में गलती कर दी for example data बहुत बड़ा था आपने 3 लोगों को उठा लिया आपने sample select करने में गलती कर दी for example data बहुत बड़ा था आपने 3 लोगों को उठा लिया अब 4 लाख लोगों के data को 3 लोग कैसे possess कर सकते हैं वो इतनी characteristic hold ही नहीं करेंगे तो आपने data जो है ना वो काफी कम लोगों से लिया अब 4,00,000 लोगों के data को 3 लोग कैसे possess कर सकते हैं?
वो इतनी characteristics खोल नहीं करेंगे तो आपने data जो है ना वो काफी कम लोगों से लिया आपने data उन लोगों से लिया जो किसी तरीके quality को possess ही नहीं कर रहे आपने data काफी small ले लिया और आपकी value जो है ना काफी जादा change आती ले आपने data उन लोगों से लिया आपने data काफी small ले लिया और आपकी value जो है ना काफी ज़्यादा change आती गए ठीक है अब बात करते हैं यह तो गई sampling error की आपने sample select करने में गलती कर दी इस वजह से error हो गई दूसरी आती है non sampling error की भाई sample sample तो सब ठीक है ठीक है, अब बात करते हैं, यह तो हो गई sampling error कि आपने sample select करने में गलती कर दी, इस वज़े से error हो गई, दूसरी आती है non sampling error, कि बाई sample sample तो सब ठीक है, पर इदर उदर की चीज़ों में आपने गलती कर दी, पर इदर उदर की चीज़ों में आपने गलती कर दी जैसे error related to collection of data आपने data collect करने में गलती कर दी measurement करने में गलती कर दी meter की जगे inch में लिख दिया inch की जगे centimeter में लिख दिया response नहीं मिला तो जैसे error related to collection of data, आपने data collect करने में गलती कर दी, measurement अपने इसाब से लिख दिया हमने सवाल कुछ और पूछा सामने वाले ने जवाब कुछ और दिया हमने कुछ और माना गडबर्ज हो गई है data acquisition में गल करने में गलती कर द हमारे साथ एक बार वो आता है, वहां साथ एक बार वह टीचर नंबर लिखवा रहा था एक नंबर एक बंदा मिस हो गया तो जिसके 30 तो उसके 40 जिसके 40 तो उसके प्रति शर्व यानि कि डाटा ऊपर-नीचे हो गया यह प्रतार के रहे और है सैंपलिंग बायर्स भी हो सकता यानि कि मैंने teacher number लिखवा रहा था, एक बंदा miss हो गया, तो जिसके 30 है उसके 40 शड़ गया, जिसके 40 है उसके 35 शड़ गया, यानि कि data उपर नीचे हो गया, यह भी एक प्रकार की error है, और है sampling biased भी हो सकता है, यानि कि मैंने उसको पकड़ लिया sample के लिए, ज तो बालक यह आपका चेप्टर हो गया चेप्टर नंबर 30 सेंसस एंड सेंपलिंग मेथर इससे पहले दो चेप्टर हैं वो भी हमने पढ़ लिये हैं इसी प्रकार से इसके बाद निमारिकल चेप्टर आएंगे उसको प्रॉपरली ढंग से अपन बोर्ड पे ही पढ़ रहे होंगे चलिए मिलते हैं अगली वीडियो आपन बोर्ड पे ह के साथ