डेटा को कैसे गलत तरीके से पेश किया जा सकता है या गुमराह किया जा सकता है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

लंबवत पैमाना बहुत बड़ा या बहुत छोटा है, या संख्याओं को छोड़ देता है, या शून्य से शुरू नहीं होता है। ग्राफ़ को ठीक से लेबल नहीं किया गया है। आंकड़े छोड़ दिया जाता है।

यहां, भ्रामक डेटा की आपकी परिभाषा क्या है, कुछ ऐसे तरीकों का वर्णन करें जिससे डेटा भ्रामक हो सकता है?

गुमराह करने वाले ग्राफ़ ऐसे ग्राफ़ होते हैं जो विकृत करते हैं आंकड़े यह वास्तव में जो है उससे बेहतर या बदतर दिखने के लिए, जो कर सकते हैं गलत निष्कर्ष पर ले जाते हैं। तीन अलग हैं तरीके वह रेखांकन भ्रामक हो सकता है : अक्ष और स्केलिंग हेरफेर, लापता जानकारी, और आकार।

कुछ भ्रामक आँकड़े क्या हैं? यहाँ आँकड़ों के दुरूपयोग के सामान्य प्रकार दिए गए हैं:

• दोषपूर्ण मतदान।
• त्रुटिपूर्ण सहसंबंध।
• डेटा मछली पकड़ना।
• भ्रामक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन।
• उद्देश्यपूर्ण और चयनात्मक पूर्वाग्रह।
• एक छोटे से नमूना आकार के साथ संयोजन में प्रतिशत परिवर्तन का उपयोग करना।

इसके अतिरिक्त, हम भ्रामक आंकड़ों से कैसे बच सकते हैं?

1. सांख्यिकी के बहकावे में आने से बचने के 5 तरीके
2. थोड़ा गणित करें और कॉमन सेंस लागू करें।
3. हमेशा स्रोत की तलाश करें और स्रोत के अधिकार की जांच करें।
4. प्रश्न यदि आँकड़े पक्षपाती हैं या सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन हैं।
5. प्रश्न कि क्या आँकड़ों को जानबूझकर तिरछा किया गया है या गलत व्याख्या की गई है।

लोग भ्रामक रेखांकन क्यों करते हैं?

भ्रामक रेखांकन डेटा की उचित व्याख्या में बाधा डालने के लिए या अनजाने में अनजाने के कारण जानबूझकर बनाया जा सकता है रेखांकन सॉफ्टवेयर, डेटा की गलत व्याख्या, या क्योंकि डेटा को सटीक रूप से संप्रेषित नहीं किया जा सकता है। भ्रामक रेखांकन हैं अक्सर झूठे विज्ञापन में उपयोग किया जाता है।