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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
Subjects
Class 12 Business Studies Nature and Significance of Management Management as a Science Expert Level 14

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?

Author: Muft Shiksha Editorial Team Published: Updated:
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Correct Answer

A. सहसंबंध और कारण-परिणाम संबंध में अंतर करना चाहिएCorrelation and causation should be distinguished

Explanation

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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  2. किस कथन में कार्यक्रम को योजना और नियंत्रण दोनों से सही जोड़ा गया है?
  3. एक कार्यक्रम में अपेक्षित लाभ लंबी अवधि में मिलेंगे पर समीक्षा केवल पहले सप्ताह की बिक्री से की गई। कमी क्या है?
  4. यदि कार्यक्रम में एक ही व्यक्ति को योजना स्वीकृति क्रियान्वयन और समीक्षा सब सौंप दिया गया तो कौन सा नियंत्रण जोखिम बनेगा?
  5. किस स्थिति में कार्यक्रम का समापन मानना जल्दबाजी होगी?
  6. एक कार्यक्रम में ग्राहक डेटा संग्रह की गतिविधि है लेकिन गोपनीयता नियम नहीं जोड़े गए। मुख्य जोखिम क्या है?
  7. यदि कार्यक्रम में बजट तो यथार्थ है पर कुशल कर्मचारियों की कमी है तो किस संसाधन योजना की कमी है?
  8. किस उदाहरण में कार्यक्रम में समय बफर की जरूरत सबसे अधिक है?
  9. एक कार्यक्रम में सभी विभाग अपनी सफलता अलग अलग घोषित कर रहे हैं पर ग्राहक को एकीकृत लाभ नहीं मिल रहा। मुख्य कमी क्या है?
  10. यदि कार्यक्रम में कार्यों का क्रम ठीक है लेकिन अधिकृत स्वीकृतियां समय पर नहीं मिल रहीं तो कौन सा नियंत्रण बिंदु कमजोर है?

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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?

Correct Answer: A. सहसंबंध और कारण-परिणाम संबंध में अंतर करना चाहिए / Correlation and causation should be distinguished. 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.