 डियर स्वटनस्चदेख स्ध्रुछतेंजव सब से बेसेकंएलिसस अँ करते हैं उसे अपेंज्चम्टैजनज्च्म्टैजच्म्टेच शदक्रिएगच्देच्टावाई आप आप अप आप य्टिकमेई शलते रहे लग. तोईय भी data धेटा जो होता है, उसको जब हम लेवल यह पंच्यच़ state कबल बनाते हैं, तो असकी हम frequency काठते हैं, और frequency काच्यच़ केबाद हम उसकी percentage सिंप्ली निकालेते हैं, जो वॐलियोस है, यक data की, उस की, हर value के अपर आप किर क्या परसंटेज आप? जब हम फ्रिक्वत्ची याव की बाध करते हों, याव परस्मटेच की बाध करते हों, तो ये एक आईसा अनलिसस आई, जो आप किसी बी लेवल टिफ वेरिएपल पे कर सकते हों, उन्मेिर् A cualquier form nasine information, you have the contact information for the ordinal variables, have an IntervalÖ and within certain categoriesÖ that is continuous premi ìarreraí, you can do all the analysis, that means beautyÖ The frequency and percentage of the data., इजवाएज भीबताज़कते हैं के, frequently or percentage क्या आज़्, कोंसे अपप्र कलासें कोंसे लोईर कलासें जब आप यह भी आप यह बताज़ते हैं. तो यह आप किसी बी लेवल अफ वेरियबल पिकर सकते हैं. और ये ये ज़्ो एनलिसस ये बेसेक एनलिसस ये और ये हर किसी को मदददगार हो सकता है, जेटे की नोएगत को समझने किलिए. जैसे कि में आब आप को यहाँ पे ये देटा सेट शोग किया है, ये मेरी एक स्टडी है, उसका दिसक्रिptive analysis है, इस में अगर अप देख है, तो मारे पास total respondents है, वो 723 respondents है. और यहाँ पे मेंने सेरे फ्रिक्वेंसी उसकी एकस्पलेन की है, अस में 452 male respondents है, और female 271 है. जब आप इं दोनो को कमपेरेटिगली देखते है, के नोमिनल वेरियेवल की, अगर आप दो केटगरीज है जंडर की, उस में आगे आप इं दोनो को देखते है जब, तो आप को पता लगता है, कि इस लेटा सेट में जो male population है कमपेरेटिगली वो बोस जियादा है, as compared to the female population. क्योंके 271 हो तीन सो अगर हो तो हम कै सकते है, तो आम ये कै सकते है ये आप आप एक पोपलेटिएन है, मगर यहाँ पे एक तरफ 271 है, रिस्पाँनटर से आन तुस्टी तरफ 425 निस्पाँनटर से है, तो इस में बड़ा हूँज दिखरन्स है, इस पिगर को देखते है, ये कै सकते है के इस दडी में, मेंिलरप्रीबिशन जुई है, तो ही है है, उगो जियाडा है और फीमेंरीक्रिप्रिशन जुई है, उगो ख़ेद रिघा को देखटे, हम ये इग फाँंटिँ तागगा सकते है, इसी चो बआत करते है, मरिटल अदे स्तेच् की, मरिटल स्टेटस की उन दिस्पान्टेंस की तो इस में मरिट है वो 398 है और जो उन मरिट हैं वो 325 है अब ये आलमोस्ट जो भी हम कैसकते हैं के इन में इतना दिफ्रन्स नहीं है ये आलमोस्ट एक्वल रप्रिज्टेशन है अफ वोद ग्रुप के एक स्टडी में म्रिट पापूलेषन की और अन मरिट पापूलेषन की एक्वल दिफ्रिजंटेशन है दो के ये थोडा सा फरک है मगर ये इतना जाडा ये सीगनीपिकंट फरक नहीं है इसको हम कैस थकते है, अलमोस्ट एक्वल रप्रिज्टेशन इसितार अगर आद्यायागर अद्योकेशन की भातकोगेची तो आद्योकेशन की हमारे पास यहां पर तीन गभॉप हैं इलिट ब्रहाँश नुबाच हो बिलु अप्तृ सिकंडरी सकुल लेवल तो यहांगर आमार पास जो अप्तृस्कंडरी स्कुल लेवल है तो उसकी नमबर बहुत ज़ादा है, 537. और जो इलिट्रेट और प्रम्री पास है, वो आल्मोस टीखवल है, मगर सिथनीफिकेंटली है है, वो हैब के मेट्रिक बहुत ज़ादा लोगने की. तो हम ये कै सकते हैं के हमारा ये देटा है, पर ये पडे लिखे लोगन का ज़ादा देटा है, यानी इस में ये 80-70% तो देटा है, ये पडे लिखे लोगन का डेटा है, इसे हम ये एक फाँईटिंग ड़ाग कर सकते हैं. एजबाइस देख है, तो हमें ये नजर आता है, अप तो 20 years, 115 हैं, और 41-60 years, 189 है, तो ये अगेईन रेलेटिखल एकवल है, जब के ज़ादा तदा जो है, वो 21-40 years की है, 419. तो इस नमबर को देख ये हम ये कै सकते हैं, के ये जो study है, इस में ज़ादा तर जो respondents है, they belong to the youth. तो ये जब आप के पास देटा होता है, तो आप ने डेटे को न्थो ठापना रेड़कर ना सीखना है, इक डेटे को न्थो ठापना कैसे खिया जाता है. नमबर थो आप को आगगे है, नमबर थो जो है.. वो भरीड़बल है आपके स மने. अगर परसनटईज देटा वजनटीज मैंठी अगर आने तनास लेग अगज after अगर अगर अखज तब देटा वही है लगचा खालो आडड़, और आप देटा वगगगगगग यह आद देटा लगचग ये लगच यह वगगगगे यह नहीं, तो यह आप तनासु बाग, यह नहीं, 62% यह नहीं, इस तदी में जो है, वो मेल दिश्पान्रेंच हैं. इसी तरा, 74% जो है, वो अप तु, उनका मेत्रिक हैं. यह यह आम कै सकतें, 3-4th of the population जो है, वो, educated population हैं. इसी तरा, almost more than 50% are belonging to the 21-40 years. यह नहीं दिश्पान्रेंच हैं. तो इस में, old age adults कम हैं, and very young age adults भी कम हैं. तो, परसंटेज की वेजासे यह नहीं नहीं और इसी हो गया हैं, समच्टां. सोचल साइंसेज में परतिकलली सुष्योलजी में, तो जो उसका रवीवर होगा, उसका रीटर होगा, तो उसको समच होगी, यह यह जो बन्दा है जिस नहीं काम किया है, उसको बेसिक अंद्टेश्टनिग हैं चीजों की. तो आपकी क्रेटिबलिटी बरजगेगी आजा रिसर्चर के इस बन्दे को काम करना आता है. उआपका रहीट बाड में पड़ेगा, पल यह उआपके तेपल का, रीट बोड़िएगा के अपने तेपल काईसे रीट रीट गा किया? अगर आपने एक अक्करेट मैनर से तेपल रीट रीट गा किया अगर थो, में फिर आपको बतावगा के इस टेबल को जब हम रिपोट करेंगे इन अटेक्ष्वल फाम तो कैसे रिपोट करेंगे. तो आभी हम सरफ इसकी प्रजंटेशन पे बात करेंगे तो इस प्रजंटेशन कुछ इसकी इस शेप में होती है तब आप प्रजंटेशन पे रिपोट करेंगे