हम सभी ने सर्वेक्षण, ऑनलाइन या वास्तविक जीवन में भाग लिया। और जब हम एक नई परियोजना शुरू करते हैं, तो हम सर्वेक्षण के बिना नहीं कर सकते। लेकिन कभी-कभी सर्वेक्षण के परिणाम होते हैं जिनके साथ यह स्पष्ट नहीं है कि
मुस्कान को छोड़कर क्या करना है, नीचे दी गई तस्वीर में, ऑल-रूसी पब्लिक ओपिनियन रिसर्च सेंटर (VTsIOM) के सर्वेक्षण का परिणाम है।
मैं इस बात को लेकर उत्सुक था कि अब गुणात्मक मूल्यांकन के साथ प्रश्नों का उपयोग कैसे किया जा रहा है और पाया गया कि VTsIOM,
POF ,
Levada Center मुख्य रूप से एक त्रि-बैंड पैमाने (खराब / सामान्य / अच्छा) का उपयोग करते हैं। अधिक विस्तृत प्रश्नों के मामलों में, स्केल 5-6
इकाइयों तक बढ़ जाता है, लेकिन शायद ही कभी।
फिर, आज, ऐसी स्थिति है जिसमें समाजशास्त्री गुणात्मक मूल्यांकन के बहु-स्तरीय पैमाने से दूर जाते हैं और तीन-स्तरीय एक का उपयोग करने का प्रयास करते हैं। और अगर समाजशास्त्र इससे बाहर निकलने में सक्षम है, तो जब सभ्य मात्रा में डेटा का विश्लेषण किया जाता है, तो गुणात्मक अनुमानों का उपयोग करने की आवश्यकता एक जटिल कारक बन जाती है और परिणामों की विश्वसनीयता कम कर देती है। चूंकि, उदाहरण के लिए, अवधारणाओं के बीच अंतर करना व्यावहारिक रूप से असंभव है: "एक सुंदर अपार्टमेंट" और "उत्कृष्ट आवास", और "बारह अध्यक्षों" के पात्रों में से एक के जवाब को ध्यान में रखते हुए: "दुल्हन और घोड़ी", गुणों का बहु-चौराहा उचित सीमाओं से परे जाता है।
एक ग्रेडेशन मैकेनिज्म है और इसका उपयोग बैंकों द्वारा वित्तीय दस्तावेजों में फोरजी को निर्धारित करने में किया जाता है। यह
बेनफोर्ड का वितरण कानून है, जो 1984 में
टेड हिल द्वारा सिद्ध किया गया था।
प्रस्तावित उपकरण की सैद्धांतिक गणना इस सामग्री में प्रस्तुत की गई है: "
बेनफोर्ड का
कानून और इसके तहत आने वाले वितरण ।"
विकिपीडिया पर, यह कानून निम्नानुसार तैयार किया गया है: यदि हमारे पास संख्या प्रणाली b (b> 2) का आधार है, तो अंक d (d 1 {1, ..., b - 1}) के लिए पहला महत्वपूर्ण अंक होने की संभावना है:
पूर्वगामी के आधार पर, हम निम्नानुसार गुणात्मक सुविधाओं के लिए एक ढाल तंत्र प्राप्त करते हैं।
अंतराल की संख्या चुनें, ठीक है, मान लें कि 5, अर्थात्, चार क्रमांकन और एक मध्य अंतराल। इसलिए b = 6, हम अंतराल के लिए संभावनाएँ प्राप्त करते हैं:
पहला अंतराल - 0.386853;
दूसरा अंतराल - 0.226294;
तीसरा अंतराल - 0.160558;
4 वें अंतराल - 0.124539;
5 वां अंतराल - 0.101756।
आवृत्ति के आंकड़ों से, गुणात्मक संकेतों का मूल्यांकन करने वाले शब्द, हम बढ़ते क्रम में एक श्रृंखला बनाते हैं और एक सूचकांक डालते हैं। हम बारंबारता की संभावना के लिए आवृत्ति का रूपांतरण करते हैं। अगला, हम पूंछ से संभावनाओं को जमा करते हैं, जब तक कि हम चरम पंक्ति (5 वें) के बराबर मूल्य प्राप्त नहीं करते हैं, हमारे मामले में - 0,101756 और शब्द (गुणात्मक परिभाषाएं), इस राशि में आने की संभावनाएं, हम सीमा 5 से संबंधित हैं। इसके अलावा, एक घटते हुए सूचकांक से, हम आगे के योग को तब तक पूरा करते हैं जब तक कि हम 4 वें रेंज की प्रायिकता मान और आगे के अंतराल के मूल्य के बराबर नहीं हो जाते।
नतीजतन, हम एक वास्तविक संख्यात्मक अनुमान के साथ स्पष्ट सबसेट प्राप्त करते हैं।
मैं आश्वस्त नहीं करूंगा कि समानार्थी शब्द का चयन आसान है। चूंकि प्रत्येक अपने लिए एक सुविधाजनक परिणाम / प्रयास अनुपात निर्धारित करता है।