Collection of Data
We collect data to know and understand the root cause of problems. So that we can give solutions to these problems. Lets understand by example--After many fluctuations the output of food grains rose to 132 million tonnes in 1978-79 from 108 million tonnes in 1970-71, but fell to 108 million tonnes in 1979-80. Production of food grains then rose continuously to 252 million tonnes in 2015-16 and touched 272 million tonnes in 2016–17.”
Now this whole information collected is called Data. Here values are varied every year, so these are called variables.
हम समस्याओं के मूल कारण को जानने और समझने के लिए डेटा एकत्र करते हैं। ताकि हम इन समस्याओं का समाधान दे सकें। आइए उदाहरण से समझते हैं - कई उतार-चढ़ाव के बाद खाद्यान्न का उत्पादन 1978-79 में बढ़कर 132 मिलियन टन हो गया, जो 1970-71 में 108 मिलियन टन था, लेकिन 1979-80 में गिरकर 108 मिलियन टन हो गया। खाद्यान्न का उत्पादन 2015-16 में लगातार बढ़कर 252 मिलियन टन हो गया और 2016-17 में 272 मिलियन टन तक पहुंच गया।
अब एकत्र की गई इस पूरी जानकारी को डेटा कहा जाता है। यहाँ मान हर साल भिन्न होते हैं, इसलिए इन्हें चर कहा जाता है।
WHAT ARE THE SOURCES OF DATA?
There are two sources of data:
Primary data resourcing- The researcher may collect the data by conducting an enquiry. This data is based on first hand information or collected for the first time. Direct from target persons. Example : In a group of 100 people, the head of the group wants to know how many people are graduated or not. For this, the head of the group will have to enquire from all group members, by asking questions from them to collect the desired information. The data you get, is an example of primary data.
Secondary Data resourcing- If the data already have been collected and processed (scrutinised and tabulated) by some other agency and its taken from them. They can be obtained either from published sources such as government reports, documents, newspapers, books written by economists or from any other source, for example, a website.
डेटा के स्रोत क्या हैं?
डेटा के दो स्रोत हैं:
प्राथमिक डेटा रिसोर्सिंग- शोधकर्ता जांच करके डेटा एकत्र कर सकता है। यह डेटा पहली हाथ की जानकारी पर आधारित है या पहली बार एकत्र किया गया है। लक्षित व्यक्तियों से प्रत्यक्ष। उदाहरण : 100 लोगों के समूह में, समूह का मुखिया जानना चाहता है कि कितने लोग स्नातक हैं या नहीं। इसके लिए समूह के मुखिया को समूह के सभी सदस्यों से वांछित जानकारी एकत्र करने के लिए उनसे प्रश्न पूछकर पूछताछ करनी होगी। आपको जो डेटा मिलता है, वह प्राथमिक डेटा का एक उदाहरण है।
सेकेंडरी डेटा रिसोर्सिंग- यदि डेटा पहले से ही किसी अन्य एजेंसी द्वारा एकत्र और संसाधित (जांच और सारणीबद्ध) किया गया है और उनसे लिया गया है। उन्हें या तो प्रकाशित स्रोतों से प्राप्त किया जा सकता है जैसे सरकारी रिपोर्ट, दस्तावेज, समाचार पत्र, अर्थशास्त्रियों द्वारा लिखी गई किताबें या किसी अन्य स्रोत से, उदाहरण के लिए, एक वेबसाइट
HOW DO WE COLLECT THE DATA?
Data is collected by doing surveys. Survey is a method of gathering information from individuals. Now there are modes of surveying:
Questionnaire- its a form which consists of a set of questions which a correspondent asks from target audiences. This questionnaire either self administered by the respondent or administered by the researcher (enumerator) or trained investigator.
Points need to keep in mind while making questionnaire are:
The questionnaire should not be too long. The number of questions should be as minimum as possible.
The questionnaire should be easy to understand and avoid ambiguous or difficult words.
The questions should be arranged in an order such that the person answering should feel comfortable.
The series of questions should move from general to specific. The questionnaire should start from general questions and proceed to more specific ones.
The questions should be precise and clear. Example: Poor Ques What percentage of your income do you spend on clothing in order to look presentable? Good Ques What percentage of your income do you spend on clothing?
The questions should not be ambiguous or confusing. They should enable the respondents to answer quickly, correctly and clearly. Example: Poor Q Do you spend a lot of money on books in a month?
Good Q (Tick mark the appropriate option) How much do you spend on books in a month? (i) Less than Rs 200 (ii) Rs 200–300 (iii) Rs 300–400 (iv) More than Rs 400
The question should not use double negatives. Example: The questions starting with “Wouldn’t you” or “Don’t you” should be avoided, as they may lead to biased responses.
The question should not indicate alternatives to the answer. Example: Poor Q Would you like to do a job after college or be a housewife? Good Q What would you like to do after college ?
Now there are two types questions:
Closed-ended or structured questions- these questions are answered in ways first either- Yes or No or multiple choice questions.Closed-ended questions are easy to use, score and to codify for analysis.
Open-ended questions - these questions are open to many answers not bounded by yes or no and options. But these kinds of questions are difficult to interpret and hard to score. But can give you qualitative data. Example: Q. What is your view about globalisation?
हम डेटा कैसे एकत्र करते हैं?
सर्वेक्षण करके डेटा एकत्र किया जाता है। सर्वेक्षण व्यक्तियों से जानकारी एकत्र करने की एक विधि है। अब सर्वेक्षण के तरीके हैं:
प्रश्नावली - इसका एक रूप जिसमें प्रश्नों का एक समूह होता है जो एक संवाददाता लक्षित दर्शकों से पूछता है। यह प्रश्नावली या तो प्रतिवादी द्वारा स्वयं प्रशासित है या शोधकर्ता (गणक) या प्रशिक्षित अन्वेषक द्वारा प्रशासित है।
प्रश्नावली बनाते समय ध्यान रखने योग्य बातें हैं:
प्रश्नावली बहुत लंबी नहीं होनी चाहिए। प्रश्नों की संख्या यथासंभव न्यूनतम होनी चाहिए।
प्रश्नावली को समझना आसान होना चाहिए और अस्पष्ट या कठिन शब्दों से बचना चाहिए।
प्रश्नों को इस क्रम में व्यवस्थित किया जाना चाहिए कि उत्तर देने वाला व्यक्ति सहज महसूस करे।
प्रश्नों की श्रृंखला सामान्य से विशिष्ट की ओर बढ़नी चाहिए। प्रश्नावली को सामान्य प्रश्नों से शुरू करना चाहिए और अधिक विशिष्ट प्रश्नों के लिए आगे बढ़ना चाहिए।
प्रश्न सटीक और स्पष्ट होने चाहिए। उदाहरण: बेचारा प्रश्न प्रस्तुत करने योग्य दिखने के लिए आप अपनी आय का कितना प्रतिशत कपड़ों पर खर्च करते हैं? अच्छा प्रश्न आप अपनी आय का कितना प्रतिशत कपड़ों पर खर्च करते हैं?
प्रश्न अस्पष्ट या भ्रमित करने वाले नहीं होने चाहिए। उन्हें उत्तरदाताओं को जल्दी, सही और स्पष्ट रूप से उत्तर देने में सक्षम बनाना चाहिए। उदाहरण: बेचारा Q क्या आप एक महीने में किताबों पर बहुत पैसा खर्च करते हैं?
अच्छा प्रश्न (उपयुक्त विकल्प पर सही का निशान लगाएं) आप एक महीने में किताबों पर कितना खर्च करते हैं? (i) 200 रुपये से कम (ii) 200-300 रुपये (iii) 300-400 रुपये (iv) 400 रुपये से अधिक
प्रश्न में दोहरे नकारात्मक का उपयोग नहीं करना चाहिए। उदाहरण: "क्या आप नहीं करेंगे" या "आप नहीं करेंगे" से शुरू होने वाले प्रश्नों से बचना चाहिए, क्योंकि वे पक्षपातपूर्ण प्रतिक्रियाओं का कारण बन सकते हैं।
प्रश्न को उत्तर के विकल्प का संकेत नहीं देना चाहिए। उदाहरण: बेचारा Q क्या आप कॉलेज के बाद नौकरी करना चाहेंगे या गृहिणी बनना चाहेंगे? अच्छा प्रश्न कॉलेज के बाद आप क्या करना चाहेंगे?
अब दो प्रकार के प्रश्न हैं:
क्लोज-एंडेड या संरचित प्रश्न- इन प्रश्नों का उत्तर पहले या तो- हां या नहीं या बहुविकल्पीय प्रश्नों में दिया जाता है। क्लोज-एंडेड प्रश्नों का उपयोग करना, स्कोर करना और विश्लेषण के लिए संहिताबद्ध करना आसान है।
ओपन एंडेड प्रश्न - ये प्रश्न कई उत्तरों के लिए खुले हैं जो हां या ना और विकल्पों से बंधे नहीं हैं। लेकिन इस प्रकार के प्रश्नों की व्याख्या करना कठिन है और स्कोर करना कठिन है। लेकिन आपको गुणात्मक डेटा दे सकते हैं। उदाहरण: > वैश्वीकरण के बारे में आपका क्या विचार है?
Mode of Data Collection
There are three basic ways of collecting data:
(i) Personal Interviews- it is a method where interviewer and respondent talk face to face and get answers clearly and accurately. Interviewer can explain why this survey is being carried out and explain questions to respondents if they are unable to understand the questions. Misinterpretation and misunderstanding can be avoided. Watching the reactions of respondents can provide supplementary information
(ii) Mailing (questionnaire) Surveys- When the data in a survey are collected by mail, the questionnaire is sent to each individual by mail with a request to complete and return it by a given date. It allows the researcher to have access to people in remote areas too and is less expensive.
(iii) Telephone Interviews- In a telephone interview, the investigator asks questions over the telephone. It can be conducted in a shorter time.
डेटा संग्रह का तरीका
डेटा एकत्र करने के तीन बुनियादी तरीके हैं:
(i) व्यक्तिगत साक्षात्कार- यह एक ऐसा तरीका है जहां साक्षात्कारकर्ता और प्रतिवादी आमने-सामने बात करते हैं और स्पष्ट और सटीक उत्तर प्राप्त करते हैं। साक्षात्कारकर्ता समझा सकता है कि यह सर्वेक्षण क्यों किया जा रहा है और उत्तरदाताओं को प्रश्नों की व्याख्या कर सकते हैं यदि वे प्रश्नों को समझने में असमर्थ हैं। गलतफहमी और गलतफहमी से बचा जा सकता है। उत्तरदाताओं की प्रतिक्रियाओं को देखकर पूरक जानकारी मिल सकती है
(ii) मेलिंग (प्रश्नावली) सर्वेक्षण- जब किसी सर्वेक्षण में डेटा डाक द्वारा एकत्र किया जाता है, तो प्रश्नावली प्रत्येक व्यक्ति को डाक द्वारा भेजी जाती है और इसे एक निश्चित तिथि तक पूरा करने और वापस करने का अनुरोध किया जाता है। यह शोधकर्ता को दूरदराज के क्षेत्रों में भी लोगों तक पहुंचने की अनुमति देता है और यह कम खर्चीला है।
(iii) टेलीफोन साक्षात्कार - एक टेलीफोन साक्षात्कार में, अन्वेषक टेलीफोन पर प्रश्न पूछता है। इसे कम समय में संचालित किया जा सकता है।
Comparison between Personal interviews, Mailing(questionnaire) Surveys and Telephone Interviews.
Pilot Survey
It's like the testing phase of a questionnaire before going for a full survey. A small group is being taken for this survey to test the questions and response to those questions.
benefit s of pilot survey:
To know the shortcomings and drawbacks of the questions.
Helps in assessing the suitability of the question.
Helps in clarity of instructions, performance of enumerators
Help the cost and time involved in the actual survey
पायलट सर्वेक्षण
यह एक पूर्ण सर्वेक्षण के लिए जाने से पहले एक प्रश्नावली के परीक्षण चरण की तरह है। इस सर्वेक्षण के लिए एक छोटा समूह लिया जा रहा है ताकि उन सवालों के सवालों और उनके जवाबों का परीक्षण किया जा सके।
पायलट सर्वेक्षण के लाभ:
प्रश्नों की कमियों और कमियों को जानने के लिए।
प्रश्नों की उपयुक्तता का आकलन करने में मदद करता है
निर्देशों की स्पष्टता, प्रगणकों के प्रदर्शन में मदद करता है
वास्तविक सर्वेक्षण में शामिल लागत और समय में मदद करें
CENSUS AND SAMPLE SURVEYS
Census- A survey, which includes every element of the population, is known as Census or the Method of Complete Enumeration. This survey was carried out from every house of the country, rural and urban areas of the country. It contains:
Demographic data on birth and death rates
Literacy
Employment
life expectancy
Size and composition of population
In India population is counted by census method, it is conducted by the Registrar General of India. The last Census of India was held in 2011. According to the Census 2011, the population of India was 121.09 crore, which was 102.87 crore in 2001. Census 1901 indicated that the population of the country was 23.83 crore.
जनगणना और नमूना सर्वेक्षण
जनगणना- एक सर्वेक्षण, जिसमें जनसंख्या के प्रत्येक तत्व को शामिल किया जाता है, जनगणना या पूर्ण गणना की विधि के रूप में जाना जाता है। यह सर्वे देश के हर घर, देश के ग्रामीण और शहरी इलाकों से किया गया। इसमें है:
जन्म और मृत्यु दर पर जनसांख्यिकीय डेटा
साक्षरता
रोज़गार
जीवन प्रत्याशा
जनसंख्या का आकार और संरचना
भारत में जनसंख्या की गणना जनगणना पद्धति द्वारा की जाती है, यह भारत के महापंजीयक द्वारा संचालित की जाती है। भारत की पिछली जनगणना 2011 में हुई थी। 2011 की जनगणना के अनुसार, भारत की जनसंख्या 121.09 करोड़ थी, जो 2001 में 102.87 करोड़ थी। जनगणना 1901 ने संकेत दिया कि देश की जनसंख्या 23.83 करोड़ थी।
Population and Sample
Population - In statistics population refers to target audiences where survey needs to be carried out. A population is always all the individuals/items who possess certain characteristics (or a set of characteristics), according to the purpose of the survey.This method would require huge expenditure, as a large number of enumerators have to be employed.
Sample- A sample refers to a group or section of the population from which information is to be obtained. When a researcher is unable to study the whole population due to large numbers then they choose a sample method to study.
A good sample (representative sample) is generally smaller than the population and is capable of providing reasonably accurate information about the population at a much lower cost and shorter time.
A sample can provide reasonably reliable and accurate information at a lower cost and shorter time.
More detailed information can be collected by conducting intensive enquiries
Need a smaller team of enumerators, it is easier to train them and supervise their work more effectively.
Example:
Research problem: To study the economic condition of agricultural labourers in Churachandpur district of Manipur.
Population: All agricultural labourers in Churachandpur district.
Sample: Ten per cent of the agricultural labourers in Churachandpur district.
जनसंख्या और नमूना
जनसंख्या - सांख्यिकी में जनसंख्या लक्षित दर्शकों को संदर्भित करती है जहाँ सर्वेक्षण करने की आवश्यकता होती है। सर्वेक्षण के उद्देश्य के अनुसार जनसंख्या हमेशा वे सभी व्यक्ति/वस्तुएं होती हैं जिनके पास कुछ विशेषताओं (या विशेषताओं का एक समूह) होता है। इस पद्धति के लिए भारी व्यय की आवश्यकता होगी, क्योंकि बड़ी संख्या में प्रगणकों को नियोजित करना पड़ता है।
नमूना- एक नमूना आबादी के एक समूह या वर्ग को संदर्भित करता है जिससे जानकारी प्राप्त की जानी है। जब एक शोधकर्ता बड़ी संख्या के कारण पूरी आबादी का अध्ययन करने में असमर्थ होता है तो वे अध्ययन के लिए एक नमूना विधि चुनते हैं।
एक अच्छा नमूना (प्रतिनिधि नमूना) आम तौर पर जनसंख्या से छोटा होता है और बहुत कम लागत और कम समय में जनसंख्या के बारे में यथोचित सटीक जानकारी प्रदान करने में सक्षम होता है।
एक नमूना कम लागत और कम समय में यथोचित विश्वसनीय और सटीक जानकारी प्रदान कर सकता है।
गहन पूछताछ करके अधिक विस्तृत जानकारी एकत्र की जा सकती है
प्रगणकों की एक छोटी टीम की आवश्यकता है, उन्हें प्रशिक्षित करना और उनके काम का अधिक प्रभावी ढंग से पर्यवेक्षण करना आसान है।
उदाहरण:
शोध समस्या: मणिपुर के चुराचांदपुर जिले में खेतिहर मजदूरों की आर्थिक स्थिति का अध्ययन करना।
जनसंख्या: चुराचांदपुर जिले के सभी खेतिहर मजदूर।
नमूना : चुराचांदपुर जिले के दस प्रतिशत खेतिहर मजदूर।
Types of sampling :
Random Sampling- Where the individual units from the population (samples) are selected at random.In random sampling, every individual has an equal chance of being selected.
Example: The government wants to determine the impact of the rise in petrol price on the household budget of a particular locality. There are 300 houses(population) in the locality, now it's difficult, costly and time taking to study all 300 houses so it's decided to take a random sample of 30 houses,here every house gets an equal chance to get selected.
Non-Random Sampling - In this method individual units need to be selected by the surveyor. Example: lets again understand by above example- There are 300 houses(population) in the locality, now it's difficult, costly and time taking to study all 300 houses so it's decided to sample 30 houses but these houses are selected by researchers.
They are mainly selected on the basis of judgement, purpose, convenience or quota and are nonrandom samples.
नमूने के प्रकार:
रैंडम सैंपलिंग- जहां आबादी (नमूने) से अलग-अलग इकाइयों को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है। रैंडम सैंपलिंग में, प्रत्येक व्यक्ति के चुने जाने की समान संभावना होती है।
उदाहरण: सरकार किसी विशेष इलाके के घरेलू बजट पर पेट्रोल की कीमत में वृद्धि के प्रभाव को निर्धारित करना चाहती है। इलाके में ३०० घर हैं, अब सभी ३०० घरों का अध्ययन करना मुश्किल, महंगा और समय लेने वाला है, इसलिए ३० घरों का एक यादृच्छिक नमूना लेने का फैसला किया गया है, यहां हर घर को चुने जाने का समान मौका मिलता है।
गैर-यादृच्छिक नमूनाकरण - इस पद्धति में सर्वेक्षक द्वारा अलग-अलग इकाइयों का चयन करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण: उपरोक्त उदाहरण से फिर से समझते हैं- इलाके में 300 घर (आबादी) हैं, अब सभी 300 घरों का अध्ययन करना मुश्किल, महंगा और समय लेने वाला है, इसलिए 30 घरों का नमूना लेने का फैसला किया गया है लेकिन इन घरों का चयन शोधकर्ताओं द्वारा किया गया है।
वे मुख्य रूप से निर्णय, उद्देश्य, सुविधा या कोटा के आधार पर चुने जाते हैं और गैर-यादृच्छिक नमूने होते हैं।
SAMPLING AND NON-SAMPLING ERRORS
Sampling errors are the difference between the sampling result and actual population result or the difference between the actual value of a parameter of the population and its estimate (from the sample) is the sampling error. example:
Consider a case of the incomes of 5 farmers of Manipur.
The variable x (income of farmers) has measure-ments 500, 550, 600, 650, 700. We note that the population average of (500+550+600+650+700) ÷ 5 = 3000 ÷ 5 = 600.
Now, suppose we select a sample of two individuals where x has measurements of 500 and 600. The sample average is (500 + 600) ÷ 2 = 1100 ÷ 2 = 550. Here, the sampling error of the estimate = 600 (true value) – 550 (estimate) = 50.
नमूनाकरण और गैर-नमूनाकरण त्रुटियां
नमूनाकरण त्रुटियां नमूना परिणाम और वास्तविक जनसंख्या परिणाम के बीच का अंतर है या जनसंख्या के एक पैरामीटर के वास्तविक मूल्य और उसके अनुमान (नमूने से) के बीच का अंतर नमूनाकरण त्रुटि है। उदाहरण:
मणिपुर के 5 किसानों की आय के एक मामले पर विचार करें।
चर x (किसानों की आय) का माप 500, 550, 600, 650, 700 है। हम देखते हैं कि जनसंख्या औसत (500+550+600+650+700) 5 = 3000 5 = 600 है।
अब, मान लीजिए कि हम दो व्यक्तियों के एक नमूने का चयन करते हैं जहां x का माप 500 और 600 है। नमूना औसत (500 + 600) ÷ 2 = 1100 2 = 550 है। यहां, अनुमान की नमूना त्रुटि = 600 (सही मान) ) - 550 (अनुमान) = 50।
NON-SAMPLING ERRORS
Non- sampling errors occur due to those data or populations which remain unchecked or unsurveyed. Even by taking a large sample. Even a Census can contain non-sampling errors. Some of the non-sampling.
Some of the errors are:
Sampling Bias: it states choosing or not choosing sample members from the population. Example: a survey needs to be conducted to know which brand of a particular milk drink by people, now surveyors don't want to include low level income groups. Hence the result would vary a lot or might not be correct
Non-Response Errors - Non-response occurs if an interviewer is unable to contact a person listed in the sample or a person from the sample refuses to respond.
Errors in Data Acquisition-This type of error arises from recording of incorrect responses. Recording mistakes can also take place as the enumerators or the respondents may commit errors in recording or transcribing the data, for example, he/ she may record 13 instead of 31.
गैर-नमूनाकरण त्रुटियां
गैर-नमूनाकरण त्रुटियां उन डेटा या आबादी के कारण होती हैं जो अनियंत्रित या बिना सर्वेक्षण के रहती हैं। बड़ा सैंपल लेकर भी। यहां तक कि एक जनगणना में भी गैर-नमूनाकरण त्रुटियां हो सकती हैं। कुछ गैर-नमूनाकरण।
त्रुटियों में से कुछ हैं:
नमूनाकरण पूर्वाग्रह: यह जनसंख्या से नमूना सदस्यों को चुनने या न चुनने की बात करता है। उदाहरण: यह जानने के लिए एक सर्वेक्षण करने की आवश्यकता है कि लोगों द्वारा किस ब्रांड का दूध पीना है, अब सर्वेक्षक निम्न स्तर के आय समूहों को शामिल नहीं करना चाहते हैं। इसलिए परिणाम बहुत भिन्न होगा या सही नहीं हो सकता है
गैर-प्रतिक्रिया त्रुटियां - गैर-प्रतिक्रिया तब होती है जब कोई साक्षात्कारकर्ता नमूने में सूचीबद्ध किसी व्यक्ति से संपर्क करने में असमर्थ होता है या नमूने का कोई व्यक्ति प्रतिक्रिया देने से इनकार करता है।
डेटा अधिग्रहण में त्रुटियां- इस प्रकार की त्रुटि गलत प्रतिक्रियाओं की रिकॉर्डिंग से उत्पन्न होती है। रिकॉर्डिंग की गलतियाँ भी हो सकती हैं क्योंकि गणक या उत्तरदाता डेटा को रिकॉर्ड करने या ट्रांसक्रिप्ट करने में त्रुटियाँ कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, वह 31 के बजाय 13 रिकॉर्ड कर सकता है।
CENSUS OF INDIA AND NSSO
There are some agencies related to data collection and calculation on state and national in India, like:
National level are Census of India, National Sample Survey (NSS)
Central Statistics Office (CSO)
Registrar General of India (RGI)
Directorate General of Commercial Intelligence and Statistics (DGCIS)
Labour Bureau
The Census of India provides the most complete and continuous demographic record of population. The Census has been regularly conducted every ten years since 1881.
The Census officials collect information on various aspects of population such as the size, density, sex ratio, literacy, migration, rural-urban distribution, they analyse and interpretate the data.
The NSS was established by the Government of India to conduct nationwide surveys on socio-economic issues
NSS provides periodic estimates of literacy, school enrolment, utilisation of educational services, employment, unemployment, manufacturing and service sector enterprises, morbidity, maternity, child care, utilisation of the public distribution system etc through its quarterly called journal Sarvekshana.
Data collected by NSS used by the government to form policies.Some of the surveys are:
The NSS 60th round survey (January–June 2004) was on morbidity and healthcare.
The NSS 68th round survey (2011-12) was on consumer expenditure.
भारत की जनगणना और एनएसएसओ
भारत में राज्य और राष्ट्रीय पर डेटा संग्रह और गणना से संबंधित कुछ एजेंसियां हैं, जैसे:
राष्ट्रीय स्तर पर भारत की जनगणना, राष्ट्रीय नमूना सर्वेक्षण (एनएसएस) हैं
केंद्रीय सांख्यिकी कार्यालय (सीएसओ)
भारत के महापंजीयक (आरजीआई)
वाणिज्यिक खुफिया और सांख्यिकी महानिदेशालय (डीजीसीआईएस)
श्रम ब्यूरो
भारत की जनगणना जनसंख्या का सबसे पूर्ण और निरंतर जनसांख्यिकीय रिकॉर्ड प्रदान करती है। जनगणना 1881 से हर दस साल में नियमित रूप से की जाती रही है।
जनगणना अधिकारी जनसंख्या के विभिन्न पहलुओं जैसे आकार, घनत्व, लिंग अनुपात, साक्षरता, प्रवास, ग्रामीण-शहरी वितरण के बारे में जानकारी एकत्र करते हैं, वे डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करते हैं।
एनएसएस की स्थापना भारत सरकार द्वारा सामाजिक-आर्थिक मुद्दों पर राष्ट्रव्यापी सर्वेक्षण करने के लिए की गई थी
एनएसएस अपनी त्रैमासिक पत्रिका सर्वेक्षण के माध्यम से साक्षरता, स्कूल नामांकन, शैक्षिक सेवाओं के उपयोग, रोजगार, बेरोजगारी, विनिर्माण और सेवा क्षेत्र के उद्यमों, रुग्णता, मातृत्व, बाल देखभाल, सार्वजनिक वितरण प्रणाली के उपयोग आदि के आवधिक अनुमान प्रदान करता है।
सरकार द्वारा नीतियां बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले एनएसएस द्वारा एकत्र किए गए डेटा। कुछ सर्वेक्षण हैं:
एनएसएस के 60वें दौर का सर्वेक्षण (जनवरी-जून 2004) रुग्णता और स्वास्थ्य देखभाल पर था।
एनएसएस 68वें दौर का सर्वेक्षण (2011-12) उपभोक्ता व्यय पर था।
