यदि एक प्रबंधक ने आंकड़ों में संबंध देखकर तुरंत कारण मान लिया तो वैज्ञानिक दृष्टि से क्या सावधानी जरूरी है?
If a manager saw a relationship in data and immediately assumed causation what scientific caution is needed?
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A. सहसंबंध और कारण-परिणाम संबंध में अंतर करना चाहिएCorrelation and causation should be distinguished
Simple Explanation
सहसंबंध केवल यह बताता है कि दो चर साथ-साथ बदल रहे हैं; वह अपने-आप यह सिद्ध नहीं करता कि एक चर दूसरे का कारण है। कारण-परिणाम निष्कर्ष से पहले अन्य कारकों, जैसे बाजार-स्थिति, मौसम या नीतिगत बदलाव, की जांच करनी चाहिए। विकल्प B निकटतम भ्रम है, क्योंकि हर सांख्यिकीय संबंध प्रत्यक्ष कारण नहीं होता। परीक्षा टिप: ‘सहसंबंध’ दिखे तो कारण बताने से पहले वैकल्पिक कारणों और प्रमाणों की जांच याद रखें। / Correlation shows that two variables change together; it does not by itself prove that one variable causes the other. Before drawing a causal conclusion, a manager should examine other factors such as market conditions, weather, or policy changes. Option B is the closest misconception because a statistical relationship is not always a direct cause. Exam tip: When you see “correlation,” check for alternative causes before concluding causation.
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