Dependency of one factor on other could be calculated by appropriate method -
एक कारक की दूसरे कारक पर निर्भरता / सह-परिवर्तन की गणना किस उपयुक्त विधि द्वारा की जा सकती है -
EXPLANATION
Statistical Analysis & Data Transformation
- In statistical analysis of biological and agronomic data, the degree of association, inter-dependency, and co-variation between two continuous quantitative variables (such as fertilizer dose and grain yield) is measured by correlation analysis.
- Karl Pearson's correlation coefficient ($r$) quantifies the strength and direction of linear dependence between two variables, ranging from -1.0 to +1.0.
- Student's t-test evaluates significance between means of two independent or paired samples.
- Mean and harmonic mean are measures of central tendency for a single univariate dataset.
Hence, the appropriate method is Correlation (Option 3).
- सांख्यिकी में दो चरों या कारकों के मध्य आपसी निर्भरता, संबंध की दिशा एवं घनिष्ठता की गणना 'सहसंबंध' (Correlation) विधि द्वारा की जाती है।
- कार्ल पियर्सन का सहसंबंध गुणांक ($r$) दो कारकों (जैसे सिंचाई जल और उपज) के मध्य रैखिक सह-परिवर्तन का संख्यात्मक मान (-1 से +1 के बीच) प्रस्तुत करता है।
- स्टूडेंट्स टी-टेस्ट दो नमूनों के माध्यों के अंतर की सार्थकता जांचने हेतु प्रयुक्त होता है।
- समांतर माध्य एवं हरात्मक माध्य केंद्रीय प्रवृत्ति के माप हैं।
अतः सही उत्तर सहसंबंध है (विकल्प 3)।
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