मल्टीकोलिनरिटी क्या है?
बहुविद्या एक सांख्यिकीय घटना है जिसमें एक प्रतिगमन मॉडल में दो या दो से अधिक चर दूसरे चर पर इस तरह से निर्भर होते हैं कि एक को उच्च सटीकता के साथ दूसरे से रैखिक रूप से भविष्यवाणी की जा सकती है। यह आमतौर पर अवलोकन अध्ययनों में और प्रयोगात्मक अध्ययनों में कम लोकप्रिय होता है।
मल्टीकोलिनरिटी के प्रकार
मल्टीकोलिनरिटी चार प्रकार की होती है
- # 1 - परफेक्ट मल्टीकोलीनिटी - यह तब मौजूद है जब समीकरण में स्वतंत्र चर सही रैखिक संबंध की भविष्यवाणी करते हैं।
- # 2 - उच्च बहुस्तरीयता - यह दो या दो से अधिक स्वतंत्र चर के बीच रैखिक संबंध को संदर्भित करता है जो एक दूसरे से पूरी तरह से संबद्ध नहीं हैं।
- # 3 - स्ट्रक्चरल मल्टीकोलिनरिटी - यह शोधकर्ता द्वारा समीकरण में विभिन्न स्वतंत्र चर डालने से होता है।
- # 4 - डेटा आधारित मल्टीकोलीनारिटी - यह उन प्रयोगों के कारण होता है जो शोधकर्ता द्वारा खराब तरीके से डिजाइन किए गए हैं।
मल्टीकोलिनरिटी के कारण
स्वतंत्र चर, चर के मापदंडों में परिवर्तन करते हैं कि चर में थोड़ा परिवर्तन। परिणाम पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है और डेटा संग्रह चयनित जनसंख्या के नमूने को संदर्भित करता है।
Multicollinearity के उदाहरण हैं
उदाहरण 1
मान लेते हैं कि एबीसी लिमिटेड, एक केपीओ, को भारत में रोगों पर अनुसंधान सेवाओं और सांख्यिकीय विश्लेषण प्रदान करने के लिए एक दवा कंपनी द्वारा काम पर रखा गया है। इसके लिए, एबीसी लि ने प्राइमा फेशियल मापदंडों के रूप में आयु, वजन, पेशे, ऊंचाई और स्वास्थ्य का चयन किया है।
- उपरोक्त उदाहरण में, एक बहुरूपता स्थिति है क्योंकि अध्ययन के लिए चुने गए स्वतंत्र चर सीधे परिणामों के लिए सहसंबद्ध हैं। इसलिए शोधकर्ता के लिए किसी भी परियोजना को शुरू करने से पहले चर को समायोजित करना उचित होगा क्योंकि यहां चयनित चर के कारण परिणाम सीधे प्रभावित होंगे।
उदाहरण # 2
मान लीजिए कि टाटा मोटर्स द्वारा एबीसी लिमिटेड को नियुक्त किया गया है ताकि यह समझ सकें कि बाजार में किस श्रेणी में टेट मोटर्स की बिक्री की मात्रा अधिक होगी।
- उपरोक्त उदाहरण में, सबसे पहले, स्वतंत्र चर को अंतिम रूप दिया जाएगा जिसके आधार पर अनुसंधान को पूरा करने की आवश्यकता है। यह मासिक आय, आयु हो सकती है। ब्रांड, निम्न वर्ग। इसका मतलब केवल यह है कि डेटा का चयन किया जाएगा, जो इन सभी टैब में फिट होगा ताकि यह पता लगाया जा सके कि कितने लोग इस कार (टाटा नैनो) को किसी अन्य कार को देखे बिना भी खरीद सकते हैं।
उदाहरण # 3
मान लें कि एबीसी लिमिटेड को यह जानने के लिए एक रिपोर्ट प्रस्तुत करने के लिए काम पर रखा गया है कि 50 से कम उम्र के कितने लोगों को दिल के दौरे का खतरा है। इसके लिए, पैरामीटर उम्र, लिंग, चिकित्सा इतिहास हैं
- उपरोक्त उदाहरण में, बहुसंस्कृति है जो उत्पन्न हुई है क्योंकि स्वतंत्र चर "आयु" को जनता से आवेदन आमंत्रित करने के लिए 50 वर्ष से कम आयु में घुमाया जाना चाहिए ताकि 50 वर्ष से अधिक आयु वाले व्यक्तियों को स्वचालित रूप से फ़िल्टर किया जा सके।
लाभ
नीचे कुछ फायदे दिए गए हैं
- समीकरण में स्वतंत्र चर के बीच रैखिक संबंध।
- अनुसंधान आधारित फर्मों द्वारा तैयार किए गए सांख्यिकीय मॉडल और शोध रिपोर्टों में बहुत उपयोगी है।
- वांछित परिणाम पर सीधा प्रभाव।
नुकसान
नीचे कुछ नुकसानों के बारे में बताया गया है
- कुछ स्थितियों में, चर पर अधिक डेटा एकत्र करके इस समस्या को हल किया जाएगा।
- डमी चरों का गलत उपयोग अर्थात, शोधकर्ता जब भी जरूरत हो डमी चरों का उपयोग करना भूल सकते हैं।
- भार में किलो और एलबीएस जैसे समीकरण में 2 समान या समान चर सम्मिलित करना।
- समीकरण में एक चर सम्मिलित करना जो 2 का संयोजन है।
- यह गणना करने के लिए जटिल है क्योंकि यह सांख्यिकीय तकनीक है और इसे निष्पादित करने के लिए सांख्यिकीय कैलकुलेटर की आवश्यकता होती है।
निष्कर्ष
मल्टीकोलिनरिटी सबसे पसंदीदा सांख्यिकीय उपकरणों में से एक है जो अक्सर बड़े डेटाबेस और वांछित आउटपुट के लिए प्रतिगमन विश्लेषण और सांख्यिकीय विश्लेषण में उपयोग किया जाता है। सभी प्रमुख कंपनियों के पास उत्पादों या लोगों के बारे में सांख्यिकीय प्रतिगमन विश्लेषण करने के लिए उनकी कंपनी में एक अलग सांख्यिकीय विभाग है ताकि प्रबंधन को बाजार का एक रणनीतिक दृष्टिकोण प्रदान किया जा सके और उन्हें इस बात को ध्यान में रखते हुए अपनी दीर्घकालिक रणनीतियों का मसौदा तैयार करने में मदद मिले। विश्लेषण की चित्रमय प्रस्तुति पाठक को प्रत्यक्ष संबंध, सटीकता और प्रदर्शन की स्पष्ट तस्वीर देती है।
- यदि शोधकर्ता का लक्ष्य समीकरण में स्वतंत्र चर को समझना है, तो उसके लिए बहुस्तरीयता एक बड़ी समस्या होगी।
- शोधकर्ता को स्टेज 0 पर ही चर में आवश्यक परिवर्तन करने की आवश्यकता होती है, अन्यथा परिणाम पर इसका व्यापक प्रभाव पड़ सकता है।
- बहुसंकेतन सहसंबंध मैट्रिक्स की जांच करके किया जा सकता है।
- बहुमूत्रता की समस्याओं को हल करने में उपचारात्मक उपाय एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
