विभेदक विश्लेषण बाजार अनुसंधान

विभेदक विश्लेषण क्या है?

विभेदक विश्लेषण (डीए) सांख्यिकी में निष्कर्षों को वर्गीकृत करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक तकनीक है। वे इन निष्कर्षों को एक या अधिक मात्रात्मक भविष्यवक्ता चर पर स्कोर के आधार पर गैर-अतिव्यापी समूहों में रखते हैं। जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, यह परिणामों को विभेदित या वर्गीकृत करने का एक तरीका है। डीए को जन्म देने का श्रेय तीन लोगों को जाता है। ये भारत में महालनोबिस, यूके में फिशर और यूएस में होटेलिंग हैं।

डॉक्टर स्ट्रोक के लिए उच्च या निम्न जोखिम वाले रोगियों का पता लगाने के लिए DA कर सकते हैं। विश्लेषण उन्हें उच्च या निम्न जोखिम वाले समूहों में वर्गीकृत कर सकता है। यह इन समूहों को व्यक्तिगत विशेषताओं जैसे कि शरीर के वजन या कोलेस्ट्रॉल के स्तर के आधार पर आधारित कर सकता है। या, वे इसे जीवनशैली व्यवहारों के आधार पर भी कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यह उन्हें प्रतिदिन सिगरेट की संख्या या साप्ताहिक व्यायाम सत्रों के आधार पर वर्गीकृत कर सकता है।

आप पूर्वानुमानात्मक या वर्णनात्मक उद्देश्यों के लिए DA का उपयोग कर सकते हैं। इसमें शामिल चरण इस प्रकार हैं:

• समस्या का पता लगाएं
• विभेदक फ़ंक्शन गुणांक का अनुमान लगाएं
• इन विभेदक कार्यों के महत्व को समझें
• परिणामों की व्याख्या करें
• परिणामों की वैधता का आकलन करें

विभेदक विश्लेषण क्यों महत्वपूर्ण है?

शोधकर्ता “आश्रित चर” और एक या अधिक “स्वतंत्र चर” के बीच संबंध को समझने में मदद के लिए विभेदक विश्लेषण प्रक्रिया का उपयोग करते हैं। एक आश्रित चर वह होता है जिसे शोधकर्ता स्वतंत्र चर के मूल्यों से समझाने या भविष्यवाणी करने का प्रयास करता है। कभी-कभी आश्रित चर को कई श्रेणियों (श्रेणीबद्ध चर) में विभाजित किया जाता है।

DA निरंतर स्वतंत्र चर लेता है और एक संबंध या पूर्वानुमान समीकरण विकसित करता है। शोधकर्ता इन समीकरणों का उपयोग आश्रित चर को समूहों में रखने के लिए करते हैं।

जब आश्रित चर में दो श्रेणियां होती हैं, तो इस्तेमाल किया जाने वाला प्रकार दो-समूह विभेदक विश्लेषण होता है। यदि इसमें तीन या अधिक श्रेणियां हैं, तो इस्तेमाल किया जाने वाला प्रकार बहु-विभेदक विश्लेषण होता है। रैखिक विभेदक विश्लेषण (LDA) और चतुर्भुज विभेदक विश्लेषण (QDA) भी हैं।

यहाँ विभेदक विश्लेषण के प्रकारों के बीच प्राथमिक अंतर दिया गया है। दो समूहों के लिए, केवल एक विभेदक फ़ंक्शन प्राप्त करना संभव है। इस प्रकार के DA को विभेदक फ़ंक्शन विश्लेषण के रूप में जाना जाता है। कई विभेदक विश्लेषणों के मामले में, आप एक से अधिक विभेदक फ़ंक्शन की गणना कर सकते हैं।

डी.ए. का लक्ष्य निम्नलिखित प्रश्नों का उत्तर देना है:

• अपेक्षित और प्रेक्षित समूहीकरण में कहां अंतर है?
• दोनों के बीच सांख्यिकीय दृष्टि से अंतर कितना महत्वपूर्ण है?

यह एक सशक्त शोध एवं विश्लेषण उपकरण है, विशेषकर जब शोधकर्ता यह समझने का प्रयास करते हैं कि समूह (आयु समूह, ग्राहक) या वस्तुएं (वस्तुएं, ब्रांड) किस प्रकार भिन्न हैं।

व्यवसायों को विभेदक विश्लेषण की आवश्यकता क्यों है

विभेदक विश्लेषण के कई लाभ हैं, खासकर आज के डेटा के युग में। यह विधि एक सिद्ध लाभ है। इसकी वजह से, कई कंपनियाँ अब विकास, लाभ और प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा दे सकती हैं।

कई उदाहरण बता सकते हैं कि DA कब फिट बैठता है। उदाहरण के लिए, आप इसका उपयोग यह पता लगाने के लिए कर सकते हैं कि सॉफ्ट ड्रिंक्स के हल्के, मध्यम या भारी उपयोगकर्ता फ्रोजन खाद्य पदार्थों की खपत में किस तरह से भिन्न होते हैं।

यह एक लोकप्रिय उपकरण है क्योंकि इसका विभिन्न उद्योगों में व्यापक उपयोग होता है। व्यवसाय इसका उपयोग विशिष्ट समस्याओं का विश्लेषण करने के लिए कर सकते हैं। उन्हें यह निर्धारित करना होगा कि किस स्वतंत्र चर का आश्रित चर पर सबसे महत्वपूर्ण परिणाम है।

विभेदक विश्लेषण के बारे में

आप विभेदक विश्लेषण की तुलना प्रतिगमन विश्लेषण से कर सकते हैं कि यह किस प्रकार इस बात का सटीक पता लगाता है कि वस्तुएं किस हद तक कुछ समूहों की शर्तों का पालन करती हैं।

आप इसकी तुलना क्लस्टर विश्लेषण से भी कर सकते हैं, जो कि अप्रशिक्षित शिक्षण है। इसके विपरीत, DA पर्यवेक्षित शिक्षण है। शोधकर्ता इसे शुरू करने से पहले ऑब्जेक्ट श्रेणी स्थापित करता है।

DA के कई उपयोग हैं। उदाहरण के लिए, आप इसका लाभ यह निर्धारित करने के लिए उठा सकते हैं कि कौन से पूर्वानुमान चर आश्रित चर से संबंधित हैं। आप DA का उपयोग बाद के मूल्य की भविष्यवाणी करने और अवधारणात्मक मानचित्र विकसित करने के लिए भी कर सकते हैं।

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