UPSC MainsMANAGEMENT-PAPER-II202315 Marks
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Q6.

निम्नलिखित तालिका तीन पालियों में उत्पादन और तीन सप्ताहों में निकले दोषपूर्ण माल की संबंधित संख्या देती है । 5% सार्थकता स्तर पर परीक्षण कीजिए कि क्या सप्ताह और पाली स्वतंत्र हैं ।

How to Approach

इस प्रश्न को हल करने के लिए, हमें स्वतंत्रता परीक्षण (Test of Independence) का उपयोग करना होगा। चूंकि प्रश्न में 5% सार्थकता स्तर (Significance Level) दिया गया है, इसलिए हमें काई-वर्ग परीक्षण (Chi-Square Test) का उपयोग करना होगा। सबसे पहले, हमें प्रेक्षित आवृत्तियों (Observed Frequencies) से प्रत्याशित आवृत्तियों (Expected Frequencies) की गणना करनी होगी। फिर, काई-वर्ग आँकड़ा (Chi-Square Statistic) की गणना करें और इसे स्वतंत्रता की कोटि (Degrees of Freedom) के साथ तुलना करें। यदि काई-वर्ग आँकड़ा महत्वपूर्ण मान (Critical Value) से अधिक है, तो हम शून्य परिकल्पना (Null Hypothesis) को अस्वीकार कर देंगे कि सप्ताह और पाली स्वतंत्र हैं।

Model Answer

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Introduction

सांख्यिकी में, स्वतंत्रता परीक्षण यह निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है कि दो श्रेणीबद्ध चर (Categorical Variables) एक दूसरे से संबंधित हैं या नहीं। उत्पादन और गुणवत्ता नियंत्रण के संदर्भ में, यह जानना महत्वपूर्ण है कि क्या उत्पादन की पाली और सप्ताह के बीच दोषपूर्ण वस्तुओं की संख्या में कोई संबंध है। यदि कोई संबंध है, तो इसका मतलब है कि कुछ पालियाँ या सप्ताह दूसरों की तुलना में अधिक दोषपूर्ण वस्तुएँ उत्पन्न करते हैं, और इस समस्या को हल करने के लिए सुधारात्मक कार्रवाई की जानी चाहिए। इस प्रश्न में, हम 5% सार्थकता स्तर पर यह परीक्षण करेंगे कि क्या सप्ताह और पाली स्वतंत्र हैं।

काई-वर्ग परीक्षण (Chi-Square Test)

काई-वर्ग परीक्षण एक गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण (Non-Parametric Test) है जिसका उपयोग दो श्रेणीबद्ध चर के बीच स्वतंत्रता का परीक्षण करने के लिए किया जाता है। यह परीक्षण प्रेक्षित आवृत्तियों और प्रत्याशित आवृत्तियों के बीच अंतर को मापता है।

प्रत्याशित आवृत्तियों की गणना (Calculation of Expected Frequencies)

प्रत्याशित आवृत्ति की गणना निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके की जाती है:

Eij = (पंक्ति योग * स्तंभ योग) / कुल योग

जहां Eij पंक्ति i और स्तंभ j के लिए प्रत्याशित आवृत्ति है।

डेटा का विश्लेषण (Data Analysis)

सबसे पहले, हमें तालिका से डेटा को व्यवस्थित करना होगा:

पाली (Shift) सप्ताह 1 (Week 1) सप्ताह 2 (Week 2) सप्ताह 3 (Week 3) पंक्ति योग (Row Total)
पाली 1 (Shift 1) a b c a+b+c
पाली 2 (Shift 2) d e f d+e+f
पाली 3 (Shift 3) g h i g+h+i
स्तंभ योग (Column Total) a+d+g b+e+h c+f+i कुल योग (Grand Total)

मान लीजिए कि तालिका में निम्नलिखित डेटा है (उदाहरण के लिए):

पाली (Shift) सप्ताह 1 (Week 1) सप्ताह 2 (Week 2) सप्ताह 3 (Week 3) पंक्ति योग (Row Total)
पाली 1 (Shift 1) 20 25 30 75
पाली 2 (Shift 2) 15 18 22 55
पाली 3 (Shift 3) 25 32 28 85
स्तंभ योग (Column Total) 60 75 80 215

अब, हम प्रत्याशित आवृत्तियों की गणना करेंगे। उदाहरण के लिए, पाली 1 और सप्ताह 1 के लिए प्रत्याशित आवृत्ति होगी:

E11 = (75 * 60) / 215 = 20.93

इसी तरह, हम अन्य सभी प्रत्याशित आवृत्तियों की गणना करेंगे।

काई-वर्ग आँकड़ा की गणना (Calculation of Chi-Square Statistic)

काई-वर्ग आँकड़ा की गणना निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके की जाती है:

χ2 = Σ [(Oij - Eij)2 / Eij]

जहां Oij प्रेक्षित आवृत्ति है और Eij प्रत्याशित आवृत्ति है।

प्रत्येक सेल के लिए (Oij - Eij)2 / Eij की गणना करें और फिर उन्हें जोड़ें।

स्वतंत्रता की कोटि (Degrees of Freedom)

स्वतंत्रता की कोटि की गणना निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके की जाती है:

df = (पंक्तियों की संख्या - 1) * (स्तंभों की संख्या - 1)

इस मामले में, df = (3 - 1) * (3 - 1) = 4

निर्णय (Decision)

5% सार्थकता स्तर पर, स्वतंत्रता की कोटि 4 के लिए महत्वपूर्ण मान लगभग 9.488 है। यदि काई-वर्ग आँकड़ा 9.488 से अधिक है, तो हम शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर देंगे कि सप्ताह और पाली स्वतंत्र हैं। अन्यथा, हम शून्य परिकल्पना को स्वीकार करेंगे।

Conclusion

निष्कर्षतः, दिए गए डेटा का विश्लेषण करने के लिए काई-वर्ग परीक्षण का उपयोग किया जाना चाहिए। प्रत्याशित आवृत्तियों की गणना करके, काई-वर्ग आँकड़ा निर्धारित करके, और इसे स्वतंत्रता की कोटि के साथ तुलना करके, हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या सप्ताह और पाली स्वतंत्र हैं। यदि वे स्वतंत्र नहीं हैं, तो इसका मतलब है कि उत्पादन की पाली और सप्ताह के बीच दोषपूर्ण वस्तुओं की संख्या में एक महत्वपूर्ण संबंध है, और इस समस्या को हल करने के लिए सुधारात्मक कार्रवाई की जानी चाहिए।

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 Definitions

स्वतंत्रता परीक्षण (Test of Independence)
स्वतंत्रता परीक्षण एक सांख्यिकीय परीक्षण है जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि दो श्रेणीबद्ध चर एक दूसरे से संबंधित हैं या नहीं। यदि दो चर स्वतंत्र हैं, तो एक चर का मान दूसरे चर के मान को प्रभावित नहीं करता है।
सार्थकता स्तर (Significance Level)
सार्थकता स्तर एक पूर्व निर्धारित सीमा है जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करना है या नहीं। आमतौर पर, सार्थकता स्तर 5% या 1% होता है।

Key Statistics

भारत में, 2022-23 में विनिर्माण क्षेत्र का GDP में योगदान लगभग 17.6% था। (स्रोत: राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय, 2023)

Source: राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (NSO), 2023

भारत में, 2021-22 में विनिर्माण क्षेत्र में प्रत्यक्ष विदेशी निवेश (FDI) प्रवाह 27.99 बिलियन अमेरिकी डॉलर था। (स्रोत: DPIIT, 2022)

Source: DPIIT (Department for Promotion of Industry and Internal Trade), 2022

Examples

टोयोटा उत्पादन प्रणाली (Toyota Production System)

टोयोटा उत्पादन प्रणाली (TPS) एक एकीकृत सामाजिक-तकनीकी प्रणाली है, जो उत्पादन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और दोषों को कम करने पर केंद्रित है। यह प्रणाली 'जस्ट-इन-टाइम' (Just-in-Time) उत्पादन और 'जोडन' (Jidoka) (स्वचालन के साथ बुद्धिमत्ता) जैसी तकनीकों का उपयोग करती है।

Frequently Asked Questions

काई-वर्ग परीक्षण की सीमाएँ क्या हैं?

काई-वर्ग परीक्षण केवल श्रेणीबद्ध डेटा के लिए उपयुक्त है। यह परीक्षण छोटे नमूना आकार के साथ अविश्वसनीय हो सकता है। इसके अतिरिक्त, यह परीक्षण कारण-प्रभाव संबंध स्थापित नहीं कर सकता है।

Topics Covered

StatisticsData AnalysisChi-Square TestStatistical IndependenceData Interpretation