စာရင်းအင်းတိုင်းတာမှုများ

ဤဆောင်းပါးတွင် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများသည် ကွဲပြားသော စာရင်းအင်းတိုင်းတာမှု အမျိုးအစားများကြားတွင် ကွာခြားချက်များ ရှိသည်ကို ရှင်းပြထားသည်။

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများကား အဘယ်နည်း။

Statistical Measures များသည် Data set တစ်ခု၏ ဝိသေသလက္ခဏာများကို ကိုယ်စားပြုသော တန်ဖိုးများဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ကိန်းဂဏန်းအစီအမံများသည် ဒေတာအစုအဝေးကို အကျဉ်းချုပ်တွက်ချက်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများကို အသုံးပြုပြီး ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုကြပြီး၊ ထို့အပြင် ၎င်းတို့သည် မတူညီသော စာရင်းအင်းနမူနာများကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။

စာရင်းအင်းတိုင်းတာမှုအမျိုးအစားများ

စာရင်းအင်းတိုင်းတာမှု အမျိုးအစား လေးမျိုး ရှိပါသည်။

• ဗဟိုသဘောထား တိုင်းတာချက်များ : ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခု၏ ဗဟိုတန်ဖိုးများကို ညွှန်ပြသည်။
• Dispersion Measures : ကိန်းဂဏန်းနမူနာတစ်ခုတွင် ဒေတာပျံ့နှံ့မှု သို့မဟုတ် အာရုံစူးစိုက်မှု အတိုင်းအတာကို ဆုံးဖြတ်ရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုသည်။
• ရာထူးမက်ထရစ်များ – ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ဖွဲ့စည်းပုံမှာ မည်သို့ပုံသဏ္ဌာန်ရှိသည်ကို ပြသပါ။
• ပုံသဏ္ဍာန်တိုင်းတာချက်များ – ၎င်းတို့သည် ဂရပ်ဖစ်ဖြင့် ကိုယ်စားပြုစရာမလိုဘဲ ဖြန့်ဖြူးမှုပုံစံကို ကျွန်ုပ်တို့အား သိရှိနိုင်စေပါသည်။

စာရင်းအင်းတိုင်းတာမှု အမျိုးအစားတစ်ခုစီကို အောက်တွင် အသေးစိတ်ရှင်းပြထားသည်။

ဗဟိုသဘောထားကို တိုင်းတာခြင်း။

ဗဟိုသဘောထား တိုင်းတာခြင်း သို့မဟုတ် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှု တိုင်းတာခြင်းများသည် ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခု၏ ဗဟိုတန်ဖိုးကို ညွှန်ပြသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ဒေတာအစုတစ်ခု၏ဗဟို၏တန်ဖိုးကိုကိုယ်စားပြုသည့်တန်ဖိုးကိုရှာဖွေရန် ဗဟိုသဘောထားကိုတိုင်းတာရန်အသုံးပြုသည်။

ဗဟိုသဘောထားကို တိုင်းတာသည့် အမျိုးအစားသုံးမျိုးရှိသည်။

• Mean : နမူနာရှိဒေတာအားလုံး၏ပျမ်းမျှဖြစ်သည်။
• အလယ်အလတ် – ဤသည်မှာ အငယ်ဆုံးမှ အကြီးဆုံးသို့ စီထားသော ဒေတာအားလုံး၏ အလယ်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။
• မုဒ် : ဒေတာအတွဲတွင် အများဆုံးတွေ့ရသည့် တန်ဖိုးဖြစ်သည်။

ဤစာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အစီအမံများကို မည်ကဲ့သို့ တွက်ချက်ပုံ နမူနာများကို ကြည့်ရှုရန်၊ ဤနေရာကို နှိပ်ပါ-

ပြန့်ကျဲမှုတိုင်းတာမှုများ

Dispersion Measures သည် ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ပြန့်ကျဲမှုကို ညွှန်ပြသည့် ဖော်ပြချက်အတိုင်းအတာ အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် နမူနာတစ်ခုတွင် ဒေတာဖြန့်ဝေမှုကို အကဲဖြတ်ရန် ပြန့်ကျဲမှုအတိုင်းအတာကို အသုံးပြုသည်။

Dispersion အစီအမံများကို ကွဲပြားမှုအစီအမံများ သို့မဟုတ် ပျံ့နှံ့မှုတိုင်းတာခြင်း ဟုလည်း ခေါ်သည်။

ပြန့်ပွားမှုအတိုင်းအတာမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

• စံသွေဖည်မှု (သို့မဟုတ် စံသွေဖည်မှု)
• ကွဲလွဲမှု
• ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်း
• သပ်ရပ်တယ်။
• Interquartile အပိုင်းအခြား
• အလယ်အလတ်ကွာခြားမှု

ပြန့်ကျဲမှုတိုင်းတာမှုတစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ဖော်မြူလာရှိသောကြောင့် ဤဆောင်းပါးကို အလွန်လေးလံစေရန်အတွက် ၎င်းတို့အားလုံးကို အောက်ပါပို့စ်တွင် ရှင်းပြထားပါသည်။

ရာထူးတိုင်းတာမှုများ

ရာထူးအစီအမံများသည် ဒေတာအစုံ၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့်ပတ်သက်သော အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာတိုင်းတာမှုများဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် တည်နေရာတိုင်းတာမှုများသည် ဒေတာအစုတစ်ခု၏ပုံသဏ္ဍာန်ကို သိရန် ကူညီပေးသည်။

၎င်းတို့ကို သီးခြားစီ ဆွေးနွေးလေ့ရှိသော်လည်း၊ အနေအထားအစီအမံများ ပိုမိုများပြားသော်လည်း ဒေတာစီးရီးများ၏ ဗဟိုရာထူးများနှင့်ပတ်သက်သည့် အချက်အလက်များကို ပေးသည့်အတွက်ကြောင့် ဗဟိုသဘောထားအစီအမံများကို အနေအထားအစီအမံများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါသည်။ သို့မဟုတ် အခြားနည်းဖြင့်ပြောရလျှင် ရာထူးအစီအမံများသည် ဗဟိုသဘောထား၏ အစီအမံများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။

တကယ်တော့ ရာထူးတိုင်းတာခြင်းများကို ၎င်းတို့သတ်မှတ်သည့် ရာထူးပေါ်မူတည်၍ ဗဟိုအနေအထားတိုင်းတာခြင်းများနှင့် ဗဟိုမဟုတ်သော အနေအထားတိုင်းတာခြင်းများကို ခွဲခြားထားသည်။

ထို့ကြောင့် ရာထူးတိုင်းတာမှုများမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

• ဗဟိုအနေအထားတိုင်းတာခြင်း – ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခု၏ဗဟိုတန်ဖိုးများကိုဖော်ပြပါ။
  • Mean : နမူနာရှိဒေတာအားလုံး၏ပျမ်းမျှဖြစ်သည်။
  • အလယ်အလတ် – ဤသည်မှာ အငယ်ဆုံးမှ အကြီးဆုံးသို့ စီထားသော ဒေတာအားလုံး၏ အလယ်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။
  • မုဒ် : ဒေတာအတွဲတွင် အများဆုံးတွေ့ရသည့် တန်ဖိုးဖြစ်သည်။
• ဗဟိုမဟုတ်သော အနေအထားတိုင်းတာခြင်း – သတ်မှတ်ဒေတာကို အညီအမျှ ပိုင်းခြားပါ။
• Quartiles – ဒေတာနမူနာကို အညီအမျှ လေးပိုင်းခွဲပါ။
• Quintiles : ဒေတာကို အညီအမျှ အပိုင်းငါးပိုင်းခွဲပါ။
• Deciles : သတ်မှတ်ထားသော ဒေတာကို အညီအမျှ အကျယ်၏ ဆယ်ပိုင်းပိုင်းသို့ ပိုင်းပါ။
• Percentiles : ဒေတာကို အညီအမျှ အပိုင်းတစ်ရာ ခွဲပါ။

အောက်ပါလင့်ခ်တွင် ဤစာရင်းအင်းတိုင်းတာမှုတစ်ခုစီအတွက် ဖော်မြူလာကို သင်ကြည့်ရှုနိုင်သည်-

ပုံသဏ္ဍာန်တိုင်းတာမှုများ

ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင်၊ ပုံသဏ္ဍာန်အတိုင်းအတာများသည် ၎င်း၏ပုံသဏ္ဍာန်နှင့်အညီ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုကို ဖော်ပြခွင့်ပြုသည့် အညွှန်းများဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ပုံသဏ္ဍာန်ပုံသဏ္ဍာန်ကို ဂရပ်မပြဘဲ ဖြန့်ဖြူးမှုပုံစံကို ဆုံးဖြတ်ရန် ပုံသဏ္ဍာန်အစီအမံများကို အသုံးပြုသည်။

ပုံသဏ္ဍာန်တိုင်းတာခြင်း အမျိုးအစား နှစ်မျိုးရှိသည်။

• Skewness – ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခု၏ အချိုးညီမှု (သို့) အချိုးမညီခြင်း (သို့) အချိုးမညီမှုကို ညွှန်ပြသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုသည် အချိုးညီသော သို့မဟုတ် အချိုးမညီခြင်းရှိမရှိကို ဖော်ပြသည်။
• Kurtosis : ၎င်း၏ဆိုလိုရင်းပတ်၀န်းကျင်တွင် ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုအား စုစည်းထားသည့်အတိုင်းအတာကို ညွှန်ပြသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုသည် မတ်စောက်ခြင်း သို့မဟုတ် ပြားခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ပေးသည်။

ဤစာရင်းအင်းတိုင်းတာမှုအမျိုးအစားကို တွက်ချက်ရန် ဖော်မြူလာများစွာရှိသည်၊ ၎င်းတို့အားလုံးကိုကြည့်ရှုရန် အောက်ပါလင့်ခ်ကိုနှိပ်ပါ။