لیکن اکثر کامیاب ڈیٹا کے جائزے کے لئے اکثر ایسے غلط‌فہمیوں کا سامنا کِیا جاتا ہے جو غلط‌فہمیوں کو دُور کرنے اور درست کاموں کو عمل میں لانے کے لئے پیدا ہوتی ہیں ۔

ڈیٹا جمع کرنے میں عام غلط‌فہمی

ایک نمائندہ نمونہ‌ساز سائز کو درست تجزیہ کرنے کیلئے ایک بار پھر ڈیٹا کے استعمال سے انحراف اور غلطیوں کو تسلیم کرنا ضروری ہے ۔

ڈیٹا اناولیسی کرناٹک میں خامیاں ہیں۔

غیر عام ڈیٹا پر پیرامی امتحانات کا استعمال کرنا ایک عام غلطی ہے مثال کے طور پر غیر رسمی ڈیٹا پر پیرامیکی جانچ پڑتال کرنے کے نتائج پیدا کر سکتا ہے. ڈیٹا تقسیم کی تصدیق اور مناسب تجزیہ کے طریقوں کا انتخاب کرنا اہم ہے۔

نتائج کی بابت غلط‌فہمی

مثال کے طور پر ، اہم سطحوں سے انحراف یا نتائج کو نظرانداز کرنے سے حاصل ہونے والی معلومات کو نظرانداز کر سکتی ہیں ۔

ان غلط‌فہمیوں کو کیسے درست کِیا جا سکتا ہے

  • مناسب اور مناسب طریقے سے ڈیٹا جمع کرنے کے طریقے کا تعین کریں۔
  • ڈیٹا خصوصیات پر مبنی مناسب sports استعمال کریں۔
  • کويك تعبیر ميں پڑھنے کي مشق کريں
  • فیصلہ سازی سے قبل اعداد و شمار کے نتائج برآمد ہوتے ہیں۔