২০২০ সালের শীতকালে কোনো এলাকার এক সপ্তাহের তাপমাত্রা হলো : ১,- ২, -১, ০, ১, ১, - ১ ডিগ্রি সেলসিয়াস। উক্ত তথ্যের মধ্যক মান নির্ণয়ে অনুপযুক্ত কেন্দ্রিয় প্রবণতার পরিমাণ -

i. গাণিতিক গড়

ii. জ্যামিতিক গড় 

iii. তরঙ্গ গড় 

নিচের কোনটি সঠিক?

Updated: 1 year ago
  • ক
    i ও ii
  • খ
    i ও iii
  • গ
    ii ও iii
  • ঘ
    i, ii ও iii
775
ব্যাখ্যাঃ

কোনো তথ্যসারিতে ঋণাত্মক মান বা শূন্য (\(0\)) উপস্থিত থাকলে সব ধরনের কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপ ব্যবহার করা সম্ভব হয় না। উদ্দীপকে প্রদত্ত মানগুলো হলো: \(1, -2, -1, 0, 1, 1, -1\)।

গাণিতিক গড় (Arithmetic Mean): তথ্যসারিতে ধনাত্মক, ঋণাত্মক কিংবা শূন্য—যে কোনো বাস্তব সংখ্যা থাকলেই গাণিতিক গড় সহজেই নির্ণয় করা যায়। তাই এখানে গাণিতিক গড় সম্পূর্ণ উপযুক্ত।

জ্যামিতিক গড় (Geometric Mean): তথ্যসারিতে কোনো মান ঋণাত্মক বা শূন্য হলে জ্যামিতিক গড় নির্ণয় করা যায় না। কারণ, শূন্য থাকলে মানগুলোর গুণফল শূন্য হয় এবং ঋণাত্মক মান থাকলে তার বর্গমূল বা এন-তম মূল অবাস্তব সংখ্যা (Imaginary Number) নির্দেশ করে। ফলে জ্যামিতিক গড় নির্ণয় করা সম্ভব নয়।

তরঙ্গ গড় (Harmonic Mean): তরঙ্গ গড় নির্ণয়ের সূত্রে মানগুলোর উল্টো মান (\(\frac{1}{x}\)) গ্রহণ করা হয়। তথ্যসারিতে \(0\) থাকলে \(\frac{1}{0}\) মানটি অসংজ্ঞায়িত হয়ে পড়ে। এছাড়া ঋণাত্মক মানের উপস্থিতিতেও তরঙ্গ গড় অর্থহীন হয়ে পড়ে। তাই তরঙ্গ গড় নির্ণয় করাও সম্ভব নয়।

সুতরাং, প্রদত্ত তথ্যের জন্য ii. জ্যামিতিক গড় এবং iii. তরঙ্গ গড়—এই দুটি পরিমাপই অনুপযুক্ত।

Satt AI
Satt AI
3 months ago

কেন্দ্রীয় প্রবণতা পরিমাপের সুবিধা

১. সহজ ও সরল উপস্থাপনা

  • গড়, মধ্যক এবং মোড সহজে গণনা করা যায় এবং ডেটার একটি সারাংশ প্রদান করে।

২. ডেটার প্রতিনিধিত্ব করে

  • ডেটার একটি সাধারণ চিত্র প্রদান করে যা ডেটার কেন্দ্রীয় মান সম্পর্কে ধারণা দেয়।

৩. পরিসংখ্যান বিশ্লেষণে ব্যবহারযোগ্য

  • কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপগুলো গবেষণার জন্য মৌলিক হাতিয়ার এবং অন্যান্য পরিসংখ্যান পদ্ধতির ভিত্তি হিসেবে কাজ করে।

৪. তুলনা করার সুবিধা

  • বিভিন্ন ডেটাসেটের কেন্দ্রীয় প্রবণতা তুলনা করে সিদ্ধান্ত নেওয়া যায়।

৫. ব্যবহারিক প্রয়োগ

  • ব্যবসায়িক, শিক্ষাগত, এবং সামাজিক গবেষণায় ফলাফল বিশ্লেষণ ও সিদ্ধান্ত গ্রহণে কার্যকর।

কেন্দ্রীয় প্রবণতা পরিমাপের অসুবিধা

১. প্রতিনিধিত্বের সীমাবদ্ধতা

  • ডেটার বিচ্যুতি বা ছড়াও বোঝানো সম্ভব হয় না। যেমন, গড় দ্বারা সবসময় ডেটার প্রকৃত বিভাজন স্পষ্ট নয়।

২. চরম মানের প্রভাব (গড়ের ক্ষেত্রে)

  • গড় সহজেই চরম মান দ্বারা প্রভাবিত হয়, যা ডেটার প্রকৃত চিত্রকে বিকৃত করতে পারে।

৩. তথ্যের অসম্পূর্ণতা

  • কিছু পরিস্থিতিতে শুধু গড়, মধ্যক বা মোড ডেটার পূর্ণাঙ্গ চিত্র দিতে পারে না। প্রতিটি মান আলাদা আলাদা তথ্য প্রদান করে।

৪. অযৌক্তিক ফলাফল

  • কিছু ডেটাসেটে গড় ব্যবহার করা অবাস্তব হতে পারে। যেমন, জনসংখ্যার সংখ্যা বিশ্লেষণে গড়ের কোনো ব্যবহার নেই।

৫. সব ধরনের ডেটার জন্য প্রযোজ্য নয়

  • মোড এবং মধ্যক সবসময় ডেটাসেটের জন্য প্রযোজ্য নাও হতে পারে, বিশেষত যদি ডেটা শ্রেণিবদ্ধ না হয়।

সারসংক্ষেপ

কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপগুলো পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ, তবে এর সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সচেতন থাকা জরুরি। সঠিক পদ্ধতি নির্বাচন নির্ভর করে ডেটার প্রকৃতি এবং গবেষণার লক্ষ্য নির্ধারণের উপর।

Related Question

View All
শিক্ষকদের জন্য বিশেষভাবে তৈরি

১ ক্লিকে প্রশ্ন, শীট, সাজেশন ও
অনলাইন পরীক্ষা তৈরির সফটওয়্যার!

শুধু প্রশ্ন সিলেক্ট করুন — প্রশ্নপত্র অটোমেটিক তৈরি!

প্রশ্ন এডিট করা যাবে
জলছাপ দেয়া যাবে
ঠিকানা যুক্ত করা যাবে
Logo, Motto যুক্ত হবে
অটো প্রতিষ্ঠানের নাম
অটো সময়, পূর্ণমান
প্রশ্ন এডিট করা যাবে
জলছাপ দেয়া যাবে
ঠিকানা যুক্ত করা যাবে
Logo, Motto যুক্ত হবে
অটো প্রতিষ্ঠানের নাম
অটো সময়, পূর্ণমান
অটো নির্দেশনা (এডিটযোগ্য)
অটো বিষয় ও অধ্যায়
OMR সংযুক্ত করা যাবে
ফন্ট, কলাম, ডিভাইডার
প্রশ্ন/অপশন স্টাইল পরিবর্তন
সেট কোড, বিষয় কোড
অটো নির্দেশনা (এডিটযোগ্য)
অটো বিষয় ও অধ্যায়
OMR সংযুক্ত করা যাবে
ফন্ট, কলাম, ডিভাইডার
প্রশ্ন/অপশন স্টাইল পরিবর্তন
সেট কোড, বিষয় কোড
এখনই শুরু করুন ডেমো দেখুন
৫০,০০০+
শিক্ষক
৩০ লক্ষ+
প্রশ্নপত্র
মাত্র ১৫ পয়সায় প্রশ্নপত্র
১ ক্লিকে প্রশ্ন, শীট, সাজেশন তৈরি করুন আজই

Complete Exam
Preparation

Learn, practice, analyse and improve

1M+ downloads
4.6 · 8k+ Reviews

Question Analytics

মোট উত্তরদাতা

জন

সঠিক
ভুল
উত্তর নেই