ఈ పదాన్ని గణాంకాలు మరియు సంభావ్యత రంగంలో ఉపయోగిస్తారు మరియు అదే డేటా లేదా గణాంకాలకు వర్తించబడుతుంది, అయితే అవి ఒకే విధంగా ఉండాలి. వారు ఈ పేరును అందుకుంటారు ఎందుకంటే అవి ఒకే విధంగా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయి మరియు అదే విధంగా అర్థం చేసుకోవాలి, కానీ వేర్వేరు పద్ధతులతో లెక్కించబడతాయి లేదా ఒకే మూలం నుండి రావు, వేర్వేరు సేకరణ పద్ధతులతో తీసుకోబడతాయి.
ఈ డినామినేషన్ డేటాను సూచించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, సాధారణంగా, గణాంక పద్ధతులతో లెక్కింపు నుండి వచ్చే సూచికలు లేదా సూచికలు, పెద్ద సంఖ్యలో నమూనాలను ఉపయోగించి. ఈ డేటా ఒకే దృగ్విషయాన్ని సూచిస్తుంది, దీని కోసం అవి లెక్కించబడతాయి, అయినప్పటికీ వాటి నిర్ణయానికి ఉపయోగించే పద్ధతి భిన్నంగా ఉంటుంది, అవి చెల్లుబాటు అయ్యేంతవరకు, అంటే, రెండు విధాలుగా చెప్పిన డేటాను చేరుకోవడం సాధ్యమవుతుంది.
రెండు సంఖ్యలు లేదా డేటా మధ్య గణాంక వ్యత్యాసానికి దారితీసే మరో మార్గం ఏమిటంటే సమాచార వనరులు లేదా డేటా సేకరణ పద్ధతులు భిన్నంగా ఉంటాయి లేదా అవి వైవిధ్యాలను సూచిస్తాయి. గణాంకాలు ఒక ప్రతినిధి నమూనా ఆధారంగా మొత్తం డేటా జనాభా వైపు అనుమానాలను అనుమతించే ఒక శాస్త్రం అని గమనించాలి, కానీ ఇది ఖచ్చితమైనది కాదు, కాబట్టి ఈ శాస్త్రంలో లోపం పరిధి లేదా స్లాక్ అనే పదాన్ని కూడా ఉపయోగిస్తారు.
పైన పేర్కొన్నదాని ఆధారంగా, విలువలు లోపం పరిధిలో ఉన్నప్పుడు గణాంక వ్యత్యాసం సాంకేతికంగా ఆమోదయోగ్యమైనదని చెప్పవచ్చు.
గణాంక వ్యత్యాసం సంభవించే అత్యంత సాధారణ సందర్భాలలో ఒకటి ఆర్థిక వ్యవస్థలో ఉంది, ఇక్కడ ఒక దేశం యొక్క స్థూల జాతీయోత్పత్తిని లెక్కించేటప్పుడు పారిశ్రామిక లేదా వినియోగదారుల ప్రమాణాల ప్రకారం స్వతంత్రంగా సేకరించిన డేటా మేఘాలతో ఇది జరుగుతుంది.
