အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက် ကိန်းရှင်များ- ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။


Statistics တွင်၊ variable နှစ်မျိုးရှိသည်။

1. Quantitative variables- တစ်ခါတစ်ရံ “ numerical” variables ဟုခေါ်သည်၊ ၎င်းတို့သည် တိုင်းတာနိုင်သော ပမာဏကို ကိုယ်စားပြုသော ကိန်းရှင်များဖြစ်သည်။ ဥပမာများ ပါဝင်သည်-

  • အတန်းတစ်တန်းတွင် ကျောင်းသားဦးရေ
  • အိမ်တစ်အိမ်တွင် စတုရန်းပေ အရေအတွက်
  • မြို့၏လူဦးရေအရွယ်အစား
  • တစ်ဦးချင်း၏အသက်
  • တစ်ဦးချင်းစီ၏အရွယ်အစား

2. အရည်အသွေးရှိသော ကိန်းရှင်များ- တစ်ခါတစ်ရံတွင် “ categorical” variables ဟုခေါ်သည်၊ ၎င်းတို့သည် အမည်များ သို့မဟုတ် အညွှန်းများကို ယူဆောင်ကာ အမျိုးအစားအလိုက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သော ကိန်းရှင်များဖြစ်သည်။ ဥပမာများ ပါဝင်သည်-

  • မျက်လုံးအရောင် (ဥပမာ “ အပြာ” ၊ “ စိမ်း” ၊ “ အညို” )
  • ကျား-မ (ဥပမာ “ ယောက်ျား” ၊ “ မိန်းမ” )
  • ခွေးမျိုးစိတ် (ဥပမာ “ ဓာတ်ခွဲခန်း” ၊ “ ခွေးဘီလူး” ၊ “ ခွေးပေါက်လေး” )
  • ပညာရေးအဆင့် (ဥပမာ- အထက်တန်းကျောင်း၊ “တွဲဘက်ဘွဲ့” “ဘွဲ့”)၊
  • အိမ်ထောင်ရေးအခြေအနေ (ဥပမာ “ လက်ထပ်” ၊ “ လူပျို” ၊ “ ကွာရှင်း” )

အရေအတွက်နှင့် အရည်အသွေးဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်များ

ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင် သင်တွေ့ကြုံရမည့် ကိန်းရှင်တိုင်းကို အရေအတွက် သို့မဟုတ် အရည်အသွေးအဖြစ် ခွဲခြားနိုင်သည်။

ဥပမာ- အရေအတွက်နှင့် အရည်အသွေး ကိန်းရှင်များကို အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။

မတူညီသော ဘတ်စကက်ဘောကစားသမား ၁၀ ဦးအတွက် အချက်အလက်ပါရှိသော အောက်ပါဒေတာအတွဲကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ-

ဤဒေတာအတွဲတွင် စုစုပေါင်း ကိန်းရှင်ငါးခုရှိသည်။ ၎င်းတို့ထဲမှ နှစ်ခုသည် အရည်အသွေးဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်များဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ထဲမှ သုံးခုမှာ အရေအတွက်ကိန်းရှင်များဖြစ်သည်-

အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက် ကိန်းရှင်များ

အရေအတွက်နှင့် အရည်အသွေးဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်များကို အကျဉ်းချုပ်ပါ။

ကိန်းဂဏန်းကိန်းရှင်များကို အကျဉ်းချုပ်ရန်၊ အပါအဝင်၊

  • ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်နှင့် မုဒ်စသည့် ဗဟိုသဘောထားကို တိုင်းတာသည်
  • အကွာအဝေး၊ interquartile အကွာအဝေးနှင့် စံသွေဖည်ခြင်းကဲ့သို့သော ကွဲလွဲမှုတိုင်းတာမှုများ။

သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အရည်အသွေးဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်များကို အကျဉ်းချုပ်ရန် ကြိမ်နှုန်းဇယားများနှင့် နှိုင်းရကြိမ်နှုန်းဇယားများကိုသာ အသုံးပြုနိုင်သည်။

ယင်းကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ ယခင်ဥပမာမှ ဒေတာအတွဲကို ထပ်မံသုံးသပ်ပါ-

အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက် ကိန်းရှင်များ

အရေအတွက်ပြောင်းလဲနိုင်သော Seasons Played အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါမက်ထရစ်များကို တွက်ချက်နိုင်သည်-

  • ပျမ်းမျှ: 11.5
  • ပျမ်းမျှ- ၁၂
  • မုဒ်များ- ၁၂
  • အပိုင်း-
  • Interquartile စကေး- ၄.၅
  • စံသွေဖည်: 2.915

ဤမက်ထရစ်များသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဗဟိုတန်ဖိုးနှင့် ထိုကိန်းရှင်အတွက် တန်ဖိုးများ ခွဲဝေပေးသည့် အကြံဥာဏ်ကောင်းကို ပေးပါသည်။

အရည်အသွေးမတူညီသော အနေအထား အတွက်၊ မတူညီသောတန်ဖိုးများ မည်မျှပေါ်လာသည်ကိုဖော်ပြရန် ကြိမ်နှုန်းဇယားတစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်သည်-

ဤဇယားသည် ဒေတာအတွဲတွင် အနေအထားတစ်ခုစီ (L=guard, F=forward, C=center) မည်မျှမကြာခဏဖြစ်ပွားသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့အား လျင်မြန်စွာကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

သရုပ်ဖော်ခြင်း သို့မဟုတ် ကောက်ချက်ချသော စာရင်းအင်းများ
ကိန်းဂဏန်းများနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ
တိုင်းတာမှုအဆင့်များ- အမည်ခံ၊ ပုံမှန်၊ ကြားကာလနှင့် အချိုး

မှတ်ချက်တစ်ခုထည့်ပါ။

သင့် email လိပ်စာကို ဖော်ပြမည် မဟုတ်ပါ။ လိုအပ်သော ကွက်လပ်များကို * ဖြင့်မှတ်သားထားသည်