एक शुरुआती गाइड

कारक विश्लेषण

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क्लस्टर और फैक्टर विश्लेषण के बीच अंतर

क्लस्टर विश्लेषण और कारक विश्लेषण डेटा विश्लेषण के दो सांख्यिकीय तरीके हैं। विश्लेषण के कारक विश्लेषण इन दो रूपों का प्राकृतिक और व्यवहार विज्ञान में भारी उपयोग किया जाता है। क्लस्टर विश्लेषण और कारक विश्लेषण दोनों उपयोगकर्ता को डेटा के कुछ हिस्सों को "क्लस्टर" या "कारकों" पर, विश्लेषण के प्रकार के आधार पर समूहित करने की अनुमति देते हैं। कारक विश्लेषण कुछ शोधकर्ता क्लस्टर और कारक विश्लेषण के तरीकों के लिए नए हैं, यह महसूस कर सकते हैं कि ये दो प्रकार के विश्लेषण समग्र रूप से समान हैं। जबकि क्लस्टर विश्लेषण और कारक विश्लेषण सतह पर समान लगते हैं, वे अपने समग्र उद्देश्यों और अनुप्रयोगों सहित कई मायनों में भिन्न होते हैं।

उद्देश्य

क्लस्टर विश्लेषण और कारक विश्लेषण के अलग-अलग उद्देश्य हैं। कारक विश्लेषण का सामान्य उद्देश्य डेटा के एक सेट में सहसंबंध की व्याख्या करना और चर को एक दूसरे से संबंधित करना है, जबकि क्लस्टर विश्लेषण का उद्देश्य डेटा के प्रत्येक सेट में विविधता को संबोधित करना है। आत्मा में, क्लस्टर विश्लेषण वर्गीकरण का एक रूप है, जबकि कारक विश्लेषण सरलीकरण का एक रूप है।

जटिलता एक सवाल है जिस पर कारक विश्लेषण और क्लस्टर विश्लेषण भिन्न होता है: डेटा आकार प्रत्येक विश्लेषण को अलग तरह से प्रभावित करता है। जैसे ही डेटा का सेट बढ़ता है, क्लस्टर विश्लेषण कम्प्यूटेशनल रूप से इंट्रेक्टेबल हो जाता है। यह सच है क्योंकि क्लस्टर विश्लेषण में डेटा बिंदुओं की संख्या संभावित क्लस्टर समाधानों की संख्या से सीधे संबंधित है। उदाहरण के लिए, बीस वस्तुओं को समान आकार के 4 समूहों में विभाजित करने के तरीकों की संख्या 488 मिलियन से अधिक है। यह प्रत्यक्ष कम्प्यूटेशनल तरीके बनाता है, जिसमें उन तरीकों की श्रेणी शामिल है जिनमें कारक विश्लेषण संबंधित हैं, असंभव है।

भले ही कारक विश्लेषण और क्लस्टर विश्लेषण दोनों समस्याओं का समाधान कुछ हद तक व्यक्तिपरक हो, कारक विश्लेषण एक शोधकर्ता को "सर्वश्रेष्ठ" समाधान प्राप्त करने की अनुमति देता है, इस अर्थ में कि शोधकर्ता समाधान के एक निश्चित पहलू (ऑर्थोगोनलिटी, आसानी से अनुकूलन कर सकता है) व्याख्या और इतने पर)। क्लस्टर विश्लेषण के लिए ऐसा नहीं है, क्योंकि सभी एल्गोरिदम जो संभवतः सबसे अच्छा क्लस्टर विश्लेषण समाधान प्राप्त कर सकते हैं वे कम्प्यूटेशनल रूप से अक्षम हैं। इसलिए, क्लस्टर विश्लेषण का उपयोग करने वाले शोधकर्ता एक इष्टतम समाधान की गारंटी नहीं दे सकते हैं।

अनुप्रयोग

फैक्टर विश्लेषण और क्लस्टर विश्लेषण अलग-अलग हैं कि वे वास्तविक डेटा पर कैसे लागू होते हैं। चूँकि कारक विश्लेषण में चर के एक छोटे सेट को कारकों के बहुत छोटे समूह में कम करने की क्षमता होती है, यह जटिल मॉडल को सरल बनाने के लिए उपयुक्त है। फैक्टर विश्लेषण का एक पुष्टिकरण उपयोग भी है, जिसमें शोधकर्ता डेटा में चर कैसे संबंधित है, इस बारे में परिकल्पना का एक सेट विकसित कर सकता है। शोधकर्ता तब इन परिकल्पनाओं की पुष्टि या खंडन करने के लिए निर्धारित आंकड़ों पर कारक विश्लेषण चला सकता है। दूसरी ओर, क्लस्टर विश्लेषण, कुछ मानदंडों के अनुसार वस्तुओं को वर्गीकृत करने के लिए उपयुक्त है। उदाहरण के लिए, एक शोधकर्ता नए-खोजे गए पौधों कारक विश्लेषण के समूह के कुछ पहलुओं को माप सकता है और इन पौधों को क्लस्टर विश्लेषण को नियुक्त करके प्रजातियों की श्रेणियों में रख सकता है।

चीजों की सूची डॉ। जॉर्ज कार्वर ने मूंगफली के साथ आविष्कार किया

वह एक दास के रूप में पैदा हुआ था, जिसे उसकी माँ के साथ एक बच्चे के रूप में अपहरण कर लिया गया था, और उसे गहरे दक्षिण में दासता में बेच दिया गया था। सौभाग्य से, जॉर्ज वॉशिंगटन कार्वर्स के मालिक ने उसे न.

रेडियोधर्मी क्षय के दौरान तीन प्रकार के विकिरण को देखते हुए सूचीबद्ध करें

रेडियोधर्मी क्षय के दौरान बंद विकिरण के तीन मुख्य प्रकारों में से दो कण हैं और एक ऊर्जा है; ग्रीक वर्णमाला के पहले तीन अक्षरों के बाद वैज्ञानिक उन्हें अल्फा, बीटा और गामा कहते हैं। अल्फा और बीटा कणों .

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यदि आप समर कैंप में हैं या किसी क्लासरूम फील्ड ट्रिप पर हैं, तो प्रकृति में रुचि रखने वाले किशोरों को प्रकृति के बारे में जानने के लिए एक प्रकृति मेहतर शिकार का आयोजन करना है। मेहतर शिकार शुरू करने से.

व्यक्तित्व अर्थ , मापन एवं सिद्धांत, वर्गीकरण

इस सिद्धान्त का प्रतिपादन फ्रायड ने किया था। उनके अनुसार व्यक्तित्व के तीन अंग हैं—(i) इदम् (Id), (ii) अहम् (Ego), (iii) परम अहम् (Super Ego)। ये तीनों घटक सुसंगठित कार्य करते हैं, तो व्यक्ति 'समायोजित' कहा जाता है। इनमें संघर्ष की स्थिति होने पर व्यक्ति असमायोजित हो जाता है।

(i) इदम् (Id) यह जन्मजात प्रकृति है। इसमें वासनाएँ और दमित इच्छाएँ होती हैं। यह तत्काल सुख व संतुष्टि पाना चाहता है। यह पूर्णतः अचेतन में कार्य करता है। यह ‘पाश्विकता का प्रतीक' है।

(ii) परम अहम् (Super Ego)—यह सामाजिक मान्यताओं व परम्पराओं के अनुरूप कार्य करने की प्रेरणा देता है। यह संस्कार, आदर्श, त्याग और बलिदान के लिए तैयार करता है। यह 'देवत्व का प्रतीक' है।

(iii) अहम् (Ego)यह इदम् और परम अहम् के बीच संघर्ष में मध्यस्थता करते हुए इन्हें जीवन की वास्तविकता से जोड़ता है। अहम मानवता का प्रतीक है, जिसका सम्बन्ध वास्तविक जगत से है। जिसम अहम् दृढ़ व क्रियाशील होता है, वह व्यक्ति समायोजन में सफल रहता है। इस प्रकार व्यक्तित्व इन तीनों घटकों के मध्य समायोजन का परिणाम' है।

2. शरीर रचना सिद्धान्त —

इस सिद्धान्त के प्रवर्तक शैल्डन थे। इन्होंने शारीरिक गठन व शरीर रचना के आधार पर व्यक्तित्व की व्याख्या करने का प्रयास किया। यह शरीर रचना व व्यक्तित्व के गुणों के बीच घनिष्ठ सम्बन्ध मानते हैं। इन्होंने शारीरिक गठन के आधार पर व्यक्तियों को तीन भागोंगोलाकृति, आयताकृति और लम्बाकृति में विभक्त किया। गोलाकृति वाले प्रायः भोजन प्रिय, आराम पसन्द, शौकीन मिजाज, परम्परावादी, सहनशील, सामाजिक तथा हँसमुख प्रकृति के होते हैं। आयताकृति वाले प्रायः रोमांचप्रिय, प्रभुत्ववादी, जोशीले, उद्देश्य केन्द्रित तथा क्रोधी प्रकृति के होते हैं। लम्बाकृति वाले प्रायः गुमसुम, एकान्तप्रिय, अल्पनिद्रा वाले, एकाकी. जल्दी थक जाने वाले तथा निष्ठुर प्रकृति के होते हैं।

3. विशेषक सिद्धान्त —

इस सिद्धान्त का प्रतिपादन कैटल ने किया था। उसने कारक विश्लेषण नाम की सांख्यिकीय प्रविधि का उपयोग करके व्यक्तित्व को अभिव्यक्त करने वाले कुछ सामान्य गुण खोजे, जिन्हें 'व्यक्तित्व विशेषक' नाम दिया। इसके कुछ कारक हैं-धनात्मक चरित्र, संवेगात्मक स्थिरता, सामाजिकता, बुद्धि आदि।

कैटल के अनुसार व्यक्तित्व वह विशेषता है, जिसके आधार पर विशेष परिस्थिति में व्यक्ति के व्यवहार का अनुमान लगाया जाता है। व्यक्तित्व विशेषक मानसिक रचनाएँ हैं। इन्हें व्यक्ति के व्यवहार प्रक्रिया की निरन्तरता व नियमितता के द्वारा जाना जा सकता है।

4. माँग सिद्धान्त ---

इस सिद्धान्त के प्रतिपादक हेनरी मुरे मानते हैं, कि मानव एक प्रेरित जीव है, जो अपने अन्तर्निहित आवश्यकताओं तथा दबावों के कारण जीवन में उत्पन्न तनाव को कम करने का निरन्तर प्रयास करता रहता है। मुरे ने 40 मांगे बताई।

एमसीडी चुनावः शिक्षा, स्वास्थ्य, स्वच्छता पर हो रहे मतदान

नई दिल्ली। दिल्ली नगर निगम (एमसीडी) (MCD) के लिए रविवार को हो रहे चुनाव (Election) में मतदाताओं (कारक विश्लेषण Voter) के लिए शिक्षा और स्वास्थ्य ढांचे का विकास, स्वच्छता तथा बेहतर सुविधाएं प्रमुख मुद्दे हैं। मतदान सुबह आठ बजे शुरू हुआ और शाम साढ़े पांच बजे तक चलेगा। मतों की गिनती सात दिसंबर को होगी। एमसीडी के 250 वार्ड के चुनाव में कारक विश्लेषण कारक विश्लेषण 1.45 करोड़ से अधिक लोग अपने मताधिकार का प्रयोग करने के पात्र हैं, जिसके परिणाम राष्ट्रीय राजधानी से परे प्रभाव कारक विश्लेषण डालने की क्षमता रखते हैं।

आरती कोहली (47) के लिए स्वच्छता (Cleanliness) मुख्य मुद्दा है और उन्हें उम्मीद है कि जो कोई भी नगर निकाय की कमान संभालेगा, वह स्वच्छता के मुद्दे पर काम करेगा। उन्होंने कहा, एमसीडी चुनाव महत्वपूर्ण है क्योंकि यह स्थानीय मुद्दों पर लड़ा जाता है। मेरे लिए स्वच्छता सबसे महत्वपूर्ण कारक है। अगर हमारे क्षेत्र साफ नहीं रहते हैं, तो इससे मलेरिया और डेंगू जैसी बीमारियां हो सकती हैं।

लाजपत नगर निवासी मनोज गुप्ता ने कहा, मतदान करते समय मेरे मन में यह स्पष्ट था कि वोट हमारे क्षेत्र के विकास और यहां शिक्षा के बुनियादी ढांचे को बढ़ाने के लिए है।

वहीं, पृथ्वीराज (79) दावा करते हैं कि वह एमसीडी, लोकसभा या विधानसभा चुनाव में कभी भी मतदान करने से नहीं चूके। उन्होंने कहा कि मतदान के समय उनके लिए स्वास्थ्य और स्कूल के बुनियादी ढांचे में सुधार सबसे महत्वपूर्ण है।

कृष्णा नगर में मतदान केंद्र पर वोट डालने पहुंचे पृथ्वीराज ने कहा, आखिरकार बच्चे हमारे भविष्य के नेता हैं, जिन्हें देश में क्या चल रहा है, इसके बारे में जागरूक होने की जरूरत है। डीडीयू मार्ग ‘पिंक बूथ’ पर कन्हैया लाल ने कहा कि लोग स्कूलों और अस्पतालों का विकास और कारक विश्लेषण एमसीडी सुविधाओं की बेहतरी चाहते हैं। उन्होंने कहा, वह पार्टी जो हमें ये चीजें दे सकती है, सत्ता में आने की हकदार है।

माता सुंदरी रोड निवासी 45 वर्षीय कमल किशोर ने दावा किया कि एमसीडी के स्कूलों और अस्पतालों की हालत खराब है। उन्होंने कहा, ‘स्कूली बच्चों को बेहतर सुविधाएं (Better Facilities) मिलनी चाहिए। उनकी आर्थिक स्थिति कोई बाधा नहीं होनी चाहिए। यही वह मुद्दा है जिसके लिए मैंने वोट दिया है। राजकुमारी ने कहा कि शिक्षा मुख्य मुद्दा है और जो भी सत्ता में आए उसे यह सुनिश्चित करना चाहिए कि बच्चों को सबसे अच्छी शिक्षा मिले। उन्होंने कहा, एमसीडी का काम सड़कों को साफ रखना है। साफ-सफाई और स्वच्छता (Cleanliness) पर ध्यान देना चाहिए।

एमसीडी चुनाव को आम आदमी पार्टी (आप), भारतीय जनता पार्टी (भाजपा) और कांग्रेस के बीच त्रिकोणीय मुकाबले के रूप में देखा जा रहा है। आप और भाजपा दोनों ने विश्वास जताया है कि वे चुनाव में विजयी होंगी, जबकि कांग्रेस खोई हुई जमीन हासिल करने की कोशिश कर रही है। (भाषा)

कारक विश्लेषण

खोजपूर्ण कारक विश्लेषण (EFA) का उपयोग आमतौर पर किसी माप की कारक संरचना की खोज करने और उसकी आंतरिक विश्वसनीयता की जांच करने के लिए किया जाता है। ईएफए की अक्सर सिफारिश की जाती है जब शोधकर्ताओं के पास उनके माप की अंतर्निहित कारक संरचना की प्रकृति के बारे में कोई परिकल्पना नहीं होती है।

आप खोजपूर्ण कारक विश्लेषण का उपयोग कैसे करते हैं?

सबसे पहले एनालिसिस – डाइमेंशन रिडक्शन – फैक्टर पर जाएं। सभी प्रेक्षित चरों को वेरिएबल्स पर ले जाएँ: विश्लेषण करने के लिए बॉक्स। निष्कर्षण – विधि के तहत, प्रमुख घटकों को चुनें और सहसंबंध मैट्रिक्स का विश्लेषण करना सुनिश्चित करें। हम अनियंत्रित कारक समाधान और स्क्री प्लॉट का भी अनुरोध करते हैं।

ईएफए खोजपूर्ण है?

चूंकि ईएफए एक खोजपूर्ण तकनीक है, इसलिए लोडिंग का कोई अपेक्षित वितरण नहीं है; इसलिए, सांख्यिकीय रूप से परीक्षण करना संभव नहीं है कि सांस्कृतिक समूहों में कारक भार समान हैं या नहीं।

क्या मुझे खोजपूर्ण या पुष्टिकारक कारक विश्लेषण का उपयोग करना चाहिए?

कारक विश्लेषण और पीसीए में क्या अंतर है?

कारक विश्लेषण और प्रमुख घटक विश्लेषण के बीच अंतर. कारक विश्लेषण स्पष्ट रूप से देखे गए डेटा के अंतर्निहित गुप्त कारकों के अस्तित्व को मानता है। इसके बजाय पीसीए उन चरों की पहचान करना चाहता है जो प्रेक्षित चरों के सम्मिश्रण हैं।

अनुसंधान में सीएफए क्या है?

पुष्टिकारक कारक विश्लेषण (सीएफए) एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग प्रेक्षित चरों के समूह की कारक संरचना को सत्यापित करने के लिए किया जाता है। सीएफए शोधकर्ता को इस परिकल्पना का परीक्षण करने की अनुमति देता है कि देखे गए चर और उनके अंतर्निहित गुप्त निर्माण के बीच संबंध मौजूद है।

ईएफए और पीसीए में क्या अंतर है?

पीसीए और ईएफए के अलग-अलग लक्ष्य हैं: पीसीए किसी के डेटा की आयामीता को कम करने की एक तकनीक है, जबकि ईएफए उन चरों को पहचानने और मापने की एक तकनीक है जिन्हें सीधे मापा नहीं जा सकता (यानी, गुप्त चर या कारक)।

ईएफए और सीएफए में क्या अंतर है?

खोजपूर्ण कारक विश्लेषण (EFA) को परस्पर संबंधित उपायों के क्रमबद्ध सरलीकरण के रूप में वर्णित किया जा सकता है। ईएफए प्रदर्शन करके, अंतर्निहित कारक संरचना की पहचान की जाती है। पुष्टिकारक कारक विश्लेषण (सीएफए) एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग प्रेक्षित चरों के समूह की कारक संरचना को सत्यापित करने के लिए किया जाता है।

क्या मैं ईएफए के बिना सीएफए कर सकता हूं?

आम तौर पर, ईएफए का उपयोग विशाल कारक विश्लेषण डेटा सेट में सहसंबद्ध वस्तुओं से अद्वितीय और असंबद्ध वस्तुओं को प्राप्त करने के लिए किया जाता है। इसलिए, कुछ विद्वानों कारक विश्लेषण ने सुझाव दिया कि शोधकर्ता मॉडल की पुष्टि करने के लिए CFA करने से पहले EFA कर सकते हैं। इसलिए, जब हम मॉडल की पुष्टि करने के लिए सीएफए का उपयोग करते हैं, तो ईएफए करने की कोई आवश्यकता नहीं है।

मुझे सीएफए कब लेना चाहिए?

आंकड़ों में, पुष्टिकारक कारक विश्लेषण (सीएफए) कारक विश्लेषण का एक विशेष रूप है, जो आमतौर पर सामाजिक अनुसंधान में उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग यह परीक्षण करने के लिए किया जाता है कि क्या किसी निर्माण के उपाय उस निर्माण (या कारक) की प्रकृति की एक शोधकर्ता की समझ के अनुरूप हैं।

पीसीए खोजपूर्ण कारक विश्लेषण है?

प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) और एक्सप्लोरेटरी फैक्टर एनालिसिस (ईएफए) दोनों परिवर्तनशील कमी तकनीकें हैं और कभी-कभी एक ही सांख्यिकीय पद्धति के रूप में गलत होती हैं।

आप खोजपूर्ण कारक विश्लेषण परिणामों की रिपोर्ट कैसे करते हैं?

आम तौर पर, आप ईएफए के परिणामों को एक तालिका में सारांशित करते हैं जिसमें ईएफए के लिए उपयोग की जाने वाली सभी वस्तुओं, उनके कारक लोडिंग और कारकों के नाम शामिल होते हैं। फिर आप तालिका के नोट्स में निष्कर्षण की विधि, रोटेशन की विधि और निकालने वाले कारकों के काटने के मूल्य को इंगित करते हैं।

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