စိတ်ပညာတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု (ဥပမာများဖြင့်)

စာရင်းအင်း နယ်ပယ်သည် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် တင်ပြခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်သည်။

စိတ်ပညာနယ်ပယ်တွင်၊ စာရင်းအင်းများသည် အောက်ပါအကြောင်းရင်းများအတွက် အရေးကြီးသည်-

အကြောင်းရင်း 1- သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများသည် စိတ်ပညာရှင်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ ပျော်ရွှင်မှုနှင့် အခြားတိုင်းတာမှုများနှင့် သက်ဆိုင်သည့် အချက်အလက်များကို အကျဉ်းချုံ့ရန် စိတ်ပညာရှင်များကို ခွင့်ပြုထားသည်။

အကြောင်းရင်း 2- ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများသည် စိတ်ပညာရှင်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ ပျော်ရွှင်မှုနှင့် အခြားသော တိုင်းတာမှုများနှင့် ဆက်စပ်သော ပြောင်းလဲနိုင်သော ကိန်းရှင်များကြားမှ ဆက်နွယ်မှုကို တွက်ချက်ရန် ခွင့်ပြုသည်။

အကြောင်းပြချက် 3- ယုံကြည့်ချက်စစ်ဆေးမှုသည် စိတ်ပညာရှင်များအား လူသား၏စွမ်းဆောင်ရည်၊ ပျော်ရွှင်မှုနှင့် အခြားတိုင်းတာမှုများအပေါ် မတူညီသောနည်းလမ်းများ၊ နည်းစနစ်များနှင့် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ၏ ထိရောက်မှုကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်စေပါသည်။

ဤဆောင်းပါး၏အကြွင်းတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအကြောင်းရင်းတစ်ခုစီကို ပြုစုထားသည်။

အကြောင်းရင်း 1- ဒေတာအကျဉ်းချုပ်ရန် သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို အသုံးပြုပါ။

အချက်အလက် ဖော်ပြရန် ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းများကို အသုံးပြုပါသည်။

စိတ်ပညာရှင်တို့သည် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ အချက်အလက်များကို အကျဉ်းချုပ်ရန် သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို မကြာခဏ အသုံးပြုကြသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ စိတ်ပညာရှင် တစ်ဦးသည် ကုမ္ပဏီတစ်ခုတွင် အလုပ်လုပ်နေသူများအတွက် အောက်ပါဖော်ပြချက်ကိန်းဂဏန်းများကို တွက်ချက်နိုင်သည်-

• လစာအပေါ် အလုံးစုံကျေနပ်မှု (ဥပမာ၊ စကေး ၁ မှ ၇)၊
• လုပ်ငန်းခွင်ယဉ်ကျေးမှုအပေါ် အလုံးစုံ ကျေနပ်မှု
• အလုပ်ချိန်အတွက် အလုံးစုံကျေနပ်မှု

ဤတိုင်းတာမှုများကို အသုံးပြု၍ I/O စိတ်ပညာရှင်တစ်ဦးသည် ကုမ္ပဏီအတွင်းရှိ ဝန်ထမ်းများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုအဆင့်ကို ကောင်းစွာနားလည်နိုင်သည်။

ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် ဝန်ထမ်းများအတွက် လုပ်ငန်းခွင် ပိုမိုသာယာသော ပတ်ဝန်းကျင်ဖြစ်စေရန် မြှင့်တင်နိုင်သည့် နယ်ပယ်များအကြောင်း အဖွဲ့အစည်းအား အသိပေးရန် ဤမက်ထရစ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

အကြောင်းရင်း 2- ကိန်းရှင်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို တွက်ချက်ရန် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများကို အသုံးပြုပါ။

ကိန်းဂဏန်းများကို စိတ်ပညာတွင် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံများ ဖြင့်လည်း အသုံးပြုသည်။

ဤအရာများသည် စိတ်ပညာရှင်အား ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောကိန်းရှင်တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော ကိန်းရှင်များနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် တစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို တွက်ချက်ရန် စိတ်ပညာရှင်အား ခွင့်ပြုသော မော်ဒယ်များဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ စိတ်ပညာရှင်တစ်ဦးသည် တစ်ရက်လျှင် လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်သည့် စုစုပေါင်းနာရီ၊ တစ်နေ့လျှင် အလုပ်လုပ်သည့် စုစုပေါင်းနာရီနှင့် ပျော်ရွှင်မှု စုစုပေါင်း (ဥပမာ 0 မှ 100 အထိ) တစ်ဦးချင်းစီ၏ ဒေတာကို ရယူနိုင်သည်။

ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် အောက်ပါ multiple linear regression model ကို တည်ဆောက်နိုင်သည်-

ပျော်ရွှင်မှု = 76.4 + 9.3 (တစ်နေ့လျှင် လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်သည့် နာရီ) – 0.4 (တစ်နေ့လျှင် အလုပ်လုပ်ချိန် နာရီများ)

ဤပုံစံတွင် ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံမှာ ဤတွင်ဖြစ်သည်။

• တစ်နေ့လျှင် လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်သည့် နောက်ထပ်နာရီတိုင်းအတွက်၊ အလုံးစုံပျော်ရွှင်မှုသည် ပျမ်းမျှ ၉.၃ မှတ်အထိ တိုးလာသည် (အလုပ်ချိန်များ အဆက်မပြတ်ရှိနေသည်ဟု ယူဆသည်)။
• တစ်နေ့လျှင် အလုပ်လုပ်သည့် နောက်ထပ်နာရီတိုင်းအတွက်၊ အလုံးစုံပျော်ရွှင်မှုသည် ပျမ်းမျှ 0.4 မှတ်ဖြင့် လျော့ကျသွားသည် (လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်သည့် နာရီများသည် စဉ်ဆက်မပြတ်ရှိနေသည်ဟု ယူဆသည်)။

ဤပုံစံကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် စိတ်ပညာရှင်တစ်ဦးသည် လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်ချိန်ပို၍ အလုံးစုံပျော်ရွှင်မှုနှင့် ဆက်စပ်နေပြီး အလုပ်လုပ်ချိန်ပိုမိုသုံးစွဲခြင်းသည် အလုံးစုံပျော်ရွှင်မှုနှင့် ဆက်စပ်နေကြောင်း လျင်မြန်စွာနားလည်နိုင်သည်။

လေ့ကျင့်ခန်းနှင့် အလုပ်သည် အလုံးစုံပျော်ရွှင်မှုကို မည်မျှအကျိုးသက်ရောက်စေသည်ကို အတိအကျ တွက်ချက်နိုင်သည်။

အကြောင်းပြချက် 3- နည်းလမ်းများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို အသုံးပြုပါ။

ကိန်းဂဏန်းများကို စိတ်ပညာတွင် ယူဆချက်စမ်းသပ်မှု ပုံစံဖြင့်လည်း အသုံးပြုသည်။

ဤအရာများသည် မတူညီသောနည်းလမ်းများ၊ နည်းပညာများ၊ သို့မဟုတ် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှု ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် စိတ်ပညာရှင်တို့ အသုံးပြုနိုင်သည့် စမ်းသပ်မှုများဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အားကစားစိတ်ပညာရှင်တစ်ဦးသည် လေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းအသစ်သည် ကောလိပ်ဘတ်စကတ်ဘောကစားသမားများ၏ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသုခကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်ဟု ယုံကြည်သည်ဆိုပါစို့။ ၎င်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် တစ်လတာ လေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းသစ်ကို မကျင့်သုံးမီနှင့် လေ့ကျင့်ပြီးနောက် ကစားသမား 40 ၏ သုခချမ်းသာ (ဥပမာ 1 မှ 7 အထိ) တိုင်းတာနိုင်သည်။

ထို့နောက် အောက်ပါယူဆချက်များကို အသုံးပြု၍ တွဲထားသောနမူနာများအတွက် t-test ကို ပြုလုပ်နိုင်သည်-

• H ₀ : µ အနော _ကျ = µ _{မတိုင်မီ} (နည်းလမ်းကို အသုံးမပြုမီနှင့် ပြီးနောက် ပျမ်းမျှ သုခချမ်းသာသည် အတူတူပင်ဖြစ်သည်)
• H _A : µ _{ပြီးနောက်} > μ _{မတိုင်မီ} (နည်းလမ်းကို အသုံးပြုပြီးနောက် ပျမ်းမျှ ကျန်းမာပျော်ရွှင်မှုသည် ပိုမိုမြင့်မားသည်)

စမ်းသပ်မှု၏ p-တန်ဖိုးသည် အချို့သော အရေးပါမှုအဆင့်အောက်တွင် ရှိနေပါက (ဥပမာ α = 0.05) သည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်ပြီး နည်းလမ်းအသစ်သည် ကစားသမားများ၏ သက်သာခွင့်ကို တိုးမြင့်စေသည်ဟု ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။

မှတ်ချက် – ဤသည်မှာ စိတ်ပညာတွင်အသုံးပြုသော ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်း၏ ဥပမာတစ်ခုမျှသာဖြစ်သည်။ အခြားသော ဘုံစမ်းသပ်မှုများတွင် နမူနာ t-test ၊ two-sample t-test ၊ one-way ANOVA နှင့် two-way ANOVA တို့ ပါဝင်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ ဆောင်းပါးများသည် အခြားနယ်ပယ်များတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါပုံကို ရှင်းပြသည်-

သုတေသနတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ဘောဂဗေဒတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ပညာရေးတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု