Correlations in Hindi
RGPV University / DIPLOMA_CSE / Data Science
Correlation Analysis Explained in Hindi
Correlations in Hindi
कोरिलेशन (Correlation) दो या दो से अधिक चर (Variables) के बीच संबंध को दर्शाने वाला सांख्यिकी (statistical) टूल है। यह दिखाता है कि क्या दो चर एक-दूसरे के साथ एक निश्चित पैटर्न में बदलते हैं या नहीं। उदाहरण के तौर पर, अगर किसी स्कूल के छात्रों की पढ़ाई के घंटे और उनकी परीक्षा में प्राप्त अंकों के बीच संबंध को जानने का प्रयास किया जाए, तो यह कोरिलेशन कहलाएगा।
Types of Correlations in Hindi
कोरिलेशन के मुख्यतः तीन प्रकार होते हैं:
- Positive Correlation (सकारात्मक कोरिलेशन): जब दो चर एक-दूसरे के साथ समान दिशा में बढ़ते या घटते हैं, तो उसे सकारात्मक कोरिलेशन कहा जाता है। उदाहरण: अधिक पढ़ाई करने से परीक्षा के अंक बढ़ सकते हैं।
- Negative Correlation (नकारात्मक कोरिलेशन): जब एक चर बढ़ता है और दूसरा घटता है, तो उसे नकारात्मक कोरिलेशन कहा जाता है। उदाहरण: अधिक टीवी देखने से पढ़ाई में कमी आ सकती है।
- No Correlation (कोई कोरिलेशन नहीं): जब दो चर एक-दूसरे के साथ कोई स्पष्ट संबंध नहीं दिखाते, तो इसे कोई कोरिलेशन नहीं कहा जाता है। उदाहरण: किसी व्यक्ति का जूते का आकार और उसकी परीक्षा के अंक के बीच कोई संबंध नहीं होता।
Measuring Correlation in Hindi
कोरिलेशन को मापने के लिए विभिन्न विधियाँ होती हैं, जिनमें से सबसे सामान्य Pearson's correlation coefficient है।
- Pearson's Correlation Coefficient (Pearson का कोरिलेशन गुणांक): यह सबसे अधिक प्रयोग में आने वाली माप है, जो दो निरंतर (continuous) संख्याओं के बीच संबंध को मापता है। यह -1 से +1 के बीच होता है। अगर Pearson का कोरिलेशन गुणांक 1 है, तो इसका मतलब है कि दोनों चर के बीच पूर्ण सकारात्मक संबंध है।
- Spearman's Rank Correlation (Spearman का रैंक कोरिलेशन): यह विधि रैंक (Rank) के आधार पर कोरिलेशन मापती है, जब डेटा निरंतर नहीं होता, लेकिन रैंक में होता है।
- Kendall's Tau (Kendall का टाउ): यह भी एक रैंक आधारित कोरिलेशन माप है, जो विशेष रूप से छोटे नमूनों के लिए उपयोगी है।
Applications of Correlation Analysis in Hindi
कोरिलेशन विश्लेषण का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है, जैसे:
- शिक्षा: छात्रों के अध्ययन समय और उनके अंकों के बीच संबंध का विश्लेषण करके शिक्षा में सुधार की दिशा तय की जाती है।
- वित्त (Finance): निवेशकों द्वारा शेयर बाजार के मूल्य और आर्थिक सूचकांकों के बीच संबंधों का विश्लेषण किया जाता है।
- स्वास्थ्य: कोरिलेशन का उपयोग स्वास्थ्य क्षेत्र में भी किया जाता है, जैसे कि शरीर के वजन और रक्तचाप के बीच संबंध को मापने के लिए।
- विज्ञान और प्रौद्योगिकी: वैज्ञानिक शोधों में दो चर के बीच संबंधों का विश्लेषण करके नयी खोजें की जाती हैं।
Techniques for Interpreting Correlation in Hindi
कोरिलेशन का विश्लेषण करते समय कुछ महत्वपूर्ण बिंदु होते हैं जिन्हें समझना आवश्यक है:
- Correlation Coefficient की मान (Value): जब Pearson का कोरिलेशन गुणांक +1 या -1 होता है, तो इसका मतलब है कि दोनों चर के बीच मजबूत संबंध है। यदि यह 0 के पास होता है, तो इसका मतलब है कि कोई संबंध नहीं है।
- Strength of Relationship (संबंध की ताकत): यदि कोरिलेशन 0.8 से अधिक है, तो इसे मजबूत संबंध माना जाता है, जबकि 0.4 से 0.8 तक को मध्यम और 0.4 से कम को कमजोर संबंध माना जाता है।
- Cause and Effect (कारण और प्रभाव): कोरिलेशन का मतलब यह नहीं होता कि एक चर दूसरे का कारण है, क्योंकि यह केवल दो चरों के बीच एक सांख्यिकीय संबंध को दर्शाता है, न कि कारण-प्रभाव का सिद्धांत।
FAQs
Correlation refers to a statistical relationship between two or more variables. It helps in understanding how the change in one variable is associated with the change in another variable. For example, the correlation between study hours and exam marks can show how they are related.
The different types of correlations are:
- Positive Correlation (सकारात्मक कोरिलेशन): Both variables increase or decrease together.
- Negative Correlation (नकारात्मक कोरिलेशन): One variable increases while the other decreases.
- No Correlation (कोई कोरिलेशन नहीं): No significant relationship between the variables.
Correlation is measured using several techniques, such as:
- Pearson's Correlation Coefficient (Pearson का कोरिलेशन गुणांक): Measures the strength of a linear relationship between two continuous variables.
- Spearman's Rank Correlation (Spearman का रैंक कोरिलेशन): Used when the data is ordinal or ranks are involved.
- Kendall's Tau (Kendall का टाउ): Another rank-based method suitable for smaller data sets.
Correlation analysis is widely used in various fields:
- Education (शिक्षा): To understand the relationship between study hours and exam results.
- Finance (वित्त): To study the relationship between stock prices and economic indicators.
- Healthcare (स्वास्थ्य): To examine the correlation between weight and blood pressure.
- Scientific Research (वैज्ञानिक अनुसंधान): To identify relationships between variables in experiments.
A correlation coefficient of 1 means that the two variables have a perfect positive relationship, while a value of -1 indicates a perfect negative relationship. A correlation coefficient closer to 0 suggests a weaker or no relationship between the variables.
No, correlation does not imply causation. Correlation only shows a relationship between two variables but does not prove that one variable causes the other to change. Other factors may be influencing both variables.