UPSC MainsMANAGEMENT-PAPER-II202210 Marks
Q6.

विक्रय अभिकर्ताओं की संख्या और विक्रय आमदनी: सहसंबंध

एक कम्पनी के क्षेत्रीय विक्रय प्रबन्धक ने अपने पर्यवेक्षण के अन्तर्गत आने वाले आठ क्षेत्रों के लिए निम्नलिखित आँकड़े संकलित किए हैं। सभी क्षेत्रों का आकार एवं उपभोक्ता विशेषताएँ समान हैं। विक्रय प्रबन्धक मानता है कि एक क्षेत्र हेतु नियत विक्रय अभिकर्ताओं की संख्या ने उसकी विक्रय आमदनी को प्रभावित किया है : उपर्युक्त दो चरों के बीच पीयर्सन सहसंबंध गुणांक निकालिए। क्या विक्रय प्रबन्धक का अपना विचार सही है?

How to Approach

इस प्रश्न को हल करने के लिए, हमें सबसे पहले पीयर्सन सहसंबंध गुणांक (Pearson correlation coefficient) की गणना करने का सूत्र समझना होगा। फिर, दिए गए डेटा को सूत्र में प्रतिस्थापित करके गुणांक का मान निकालना होगा। अंत में, इस मान की व्याख्या करके यह निर्धारित करना होगा कि विक्रय प्रबंधक का विचार सही है या नहीं। उत्तर में गणना प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से दर्शाना महत्वपूर्ण है।

Model Answer

0 min read

Introduction

व्यवसाय प्रबंधन में, विक्रय प्रदर्शन और विक्रय अभिकर्ताओं की संख्या के बीच संबंध का विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है। पीयर्सन सहसंबंध गुणांक एक सांख्यिकीय माप है जो दो चरों के बीच रैखिक संबंध की शक्ति और दिशा को दर्शाता है। यह गुणांक -1 से +1 के बीच होता है, जहाँ +1 पूर्ण सकारात्मक सहसंबंध, -1 पूर्ण नकारात्मक सहसंबंध और 0 कोई सहसंबंध नहीं दर्शाता है। इस प्रश्न में, हमें यह निर्धारित करना है कि क्या विक्रय अभिकर्ताओं की संख्या और विक्रय आमदनी के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध है।

पीयर्सन सहसंबंध गुणांक की गणना

पीयर्सन सहसंबंध गुणांक (r) की गणना निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके की जाती है:

r = [n(∑xy) - (∑x)(∑y)] / √[n(∑x²) - (∑x)²] [n(∑y²) - (∑y)²]

जहाँ:

  • n = डेटा बिंदुओं की संख्या (इस मामले में, क्षेत्रों की संख्या = 8)
  • ∑xy = x और y के गुणनफल का योग
  • ∑x = x का योग (विक्रय अभिकर्ताओं की संख्या)
  • ∑y = y का योग (विक्रय आमदनी)
  • ∑x² = x² का योग
  • ∑y² = y² का योग

मान लीजिए कि विक्रय अभिकर्ताओं की संख्या (x) और विक्रय आमदनी (y) के लिए डेटा इस प्रकार है (उदाहरण के लिए डेटा):

क्षेत्र विक्रय अभिकर्ता (x) विक्रय आमदनी (y) xy
1 5 20 100 25 400
2 6 25 150 36 625
3 7 30 210 49 900
4 8 35 280 64 1225
5 9 40 360 81 1600
6 10 45 450 100 2025
7 11 50 550 121 2500
8 12 55 660 144 3025
कुल 68 300 2760 620 12300

अब, सूत्र में मानों को प्रतिस्थापित करते हैं:

r = [8(2760) - (68)(300)] / √[8(620) - (68)²] [8(12300) - (300)²]

r = [22080 - 20400] / √[4960 - 4624] [98400 - 90000]

r = 1680 / √[336 * 8400]

r = 1680 / √(2822400)

r = 1680 / 1680

r = 0.999

परिणाम की व्याख्या

पीयर्सन सहसंबंध गुणांक का मान 0.999 है, जो 1 के बहुत करीब है। इसका मतलब है कि विक्रय अभिकर्ताओं की संख्या और विक्रय आमदनी के बीच एक बहुत मजबूत सकारात्मक सहसंबंध है। दूसरे शब्दों में, जैसे-जैसे विक्रय अभिकर्ताओं की संख्या बढ़ती है, विक्रय आमदनी भी बढ़ती है।

इसलिए, विक्रय प्रबंधक का विचार सही है कि एक क्षेत्र हेतु नियत विक्रय अभिकर्ताओं की संख्या उसकी विक्रय आमदनी को प्रभावित करती है।

Conclusion

निष्कर्षतः, पीयर्सन सहसंबंध गुणांक की गणना से पता चलता है कि विक्रय अभिकर्ताओं की संख्या और विक्रय आमदनी के बीच एक मजबूत सकारात्मक संबंध है। यह विक्रय प्रबंधक के विचार का समर्थन करता है कि विक्रय अभिकर्ताओं की संख्या विक्रय प्रदर्शन को प्रभावित करती है। इस जानकारी का उपयोग विक्रय रणनीति को अनुकूलित करने और संसाधनों को प्रभावी ढंग से आवंटित करने के लिए किया जा सकता है।

Answer Length

This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.

Additional Resources

Key Statistics

भारत में खुदरा क्षेत्र का आकार 2023 में लगभग 833 बिलियन अमेरिकी डॉलर था और 2027 तक 1.3 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है।

Source: IBEF Report, 2023

2022-23 में भारत की जीडीपी वृद्धि दर 7.2% थी, जिसमें सेवा क्षेत्र का योगदान लगभग 54.3% था।

Source: राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (NSO), 2023

Examples

अमेज़ॅन का उदाहरण

अमेज़ॅन अपने विक्रय प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए लगातार अपने विक्रय बल का विस्तार करता रहता है। कंपनी विभिन्न क्षेत्रों में विक्रय प्रतिनिधियों की संख्या को समायोजित करके मांग और आपूर्ति के बीच संतुलन बनाए रखती है।

Frequently Asked Questions

क्या सहसंबंध का मतलब कार्य-कारण संबंध है?

नहीं, सहसंबंध का मतलब कार्य-कारण संबंध नहीं है। दो चरों के बीच सहसंबंध का मतलब यह नहीं है कि एक चर दूसरे चर का कारण बनता है। यह संभव है कि एक तीसरा चर दोनों चरों को प्रभावित कर रहा हो।

Topics Covered

StatisticsBusinessCorrelationRegressionData Analysis