ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်း

ဤဆောင်းပါးတွင် ပြောင်းလဲခြင်း၏ coefficient သည် မည်သည့်အရာနှင့် ၎င်းကိုအသုံးပြုသည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ကို မည်ကဲ့သို့ တွက်ချက်သည့်အပြင် လေ့ကျင့်ခန်း အဆင့်ဆင့်ကို ဖြေရှင်းထားသည်ကို သင်တွေ့လိမ့်မည်။ ထို့အပြင်၊ သင်သည် အွန်လိုင်းဂဏန်းတွက်စက်ကို အသုံးပြု၍ မည်သည့်ဒေတာအတွဲ၏ ကွဲလွဲမှုကို တွက်ချက်နိုင်သည်။

ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းသည် အဘယ်နည်း။

ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်း သည် ၎င်း၏ဆိုလိုရင်းနှင့် သက်ဆိုင်သော ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ပျံ့နှံ့မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာ၏ စံသွေဖည်မှုကို ၎င်း၏ ပျမ်းမျှအားဖြင့် ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့် ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ကို တွက်ချက်သည်။

ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ကို ရာခိုင်နှုန်းအဖြစ် ဖော်ပြပြီး အတိုကောက် CV ကို ဤစာရင်းအင်းမက်ထရစ်အတွက် သင်္ကေတအဖြစ် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။

ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ကို Pearson coefficient of variation ဟုခေါ်သည်။

ပြောင်းလဲခြင်းဖော်မြူလာ၏ ကိန်းဂဏန်း

ကွဲလွဲမှု၏ coefficient သည် စံသွေဖည် (သို့မဟုတ် စံသွေဖည်မှု) နှင့် ညီမျှသည် 100 ဖြင့် မြှောက်ထားသော ပျမ်းမျှအားဖြင့် ပိုင်းခြားပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကွဲလွဲခြင်း၏ coefficient ကို တွက်ချက်ရန်၊ ဒေတာ၏ စံသွေဖည်မှုနှင့် ဂဏန်းသင်္ချာပျမ်းမျှကို ဦးစွာ ဆုံးဖြတ်ရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ကိန်းဂဏန်းတိုင်းတာမှုနှစ်ခု၊ နောက်ဆုံးတွင် 100 နှင့် မြှောက်ပါ။

ထို့ကြောင့် ကွဲလွဲမှု၏ coefficient အတွက် ဖော်မြူလာမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

👉 မည်သည့်ဒေတာအတွဲအတွက်မဆို ပြောင်းလဲခြင်း၏ကိန်းဂဏန်းကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါ ဂဏန်းပေါင်းစက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ကို တွက်ချက်သောအခါ၊ ကိန်းဂဏန်းတန်ဖိုးကို ရာခိုင်နှုန်းအဖြစ် ဖော်ပြရန် ၎င်းကို တစ်ရာနှင့် မြှောက်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ကွဲလွဲမှုကိန်းဂဏန်းကိုရရန်၊ စံသွေဖည်မှုနှင့် ဂဏန်းသင်္ချာပျမ်းမျှအား မည်ကဲ့သို့ တွက်ချက်သည်ကို ဦးစွာ သိထားရပါမည်။ ၎င်းကို မည်သို့ပြုလုပ်ရမည်ကို သင်မမှတ်မိပါက၊ ရှင်းလင်းချက်အား ဆက်လက်မလုပ်ဆောင်မီ အောက်ပါလင့်ခ်များသို့ သွားရောက်ကြည့်ရှုရန် အကြံပြုအပ်ပါသည်။

ကွဲလွဲမှု၏ coefficient တွက်ချက်ခြင်း ဥပမာ

ကွဲလွဲမှု၏ ဖော်မြူလာ၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်နှင့် ၎င်း၏ဖော်မြူလာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့်၊ ဤနှိုင်းယှဥ်ပြန့်ပွားမှုကို တိုင်းတာရရှိပုံ၏ ခိုင်မာသော ဥပမာတစ်ခုကို အောက်တွင် သင်တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

• အောက်ပါစာရင်းအင်းဒေတာအတွဲ၏ ကွဲလွဲမှုကိန်းဂဏန်းကို တွက်ချက်ပါ-
  4၊ 1၊ 3၊ 9၊ 12၊ 2၊ 5၊ 8၊ 3၊ 6

ဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာစီးရီး၏ စံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ရန် လိုအပ်သည်-

➤ မှတ်ချက်- စံသွေဖည်မှုကို မည်သို့ဆုံးဖြတ်ရမည်ကို မသိပါက၊ အထက်ဖော်ပြပါ လင့်ခ်တွင် ရှင်းလင်းချက်အား ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။

ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုလုံး၏ ဂဏန်းသင်္ချာပျမ်းမျှကို တွက်ချက်သည်-

➤ မှတ်ချက်- ဂဏန်းသင်္ချာဆိုလိုအား တွက်နည်းမသိပါက အထက်ဖော်ပြပါ link တွင် ရှင်းလင်းချက်အား ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။

စံသွေဖည်မှု နှင့် ဒေတာ၏ ဆိုလိုရင်းကို သိရှိပြီးသည်နှင့် ၎င်း၏တန်ဖိုးကို ရှာဖွေရန် ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းဖော်မြူလာကို အသုံးပြုပါ။

ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် တွက်ချက်ထားသော တန်ဖိုးများကို ဖော်မြူလာတွင် အစားထိုးပြီး ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ကို တွက်ချက်သည်-

ပြောင်းလဲခြင်းဂဏန်းတွက်စက်၏ကိန်းဂဏန်း

ကိန်းဂဏန်းကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းများကိုတွက်ချက်ရန် အောက်ပါအွန်လိုင်းဂဏန်းတွက်စက်ထဲသို့ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်အစုတစ်စုကို ထည့်သွင်းပါ။ ဒေတာကို နေရာလွတ်တစ်ခုဖြင့် ပိုင်းခြားထားရမည်ဖြစ်ပြီး ဒဿမပိုင်းခြားခြင်းအဖြစ် ကာလကို အသုံးပြု၍ ထည့်သွင်းရပါမည်။

ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်း။

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြောင်းလဲခြင်း၏ coefficient ကိုမည်သို့ရှာဖွေရမည်ကိုသိသောအခါ၊ ၎င်း၏တန်ဖိုးသည် အဘယ်အရာကိုဆိုလိုသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ကိုမည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ရမည်နည်း။

ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းသည် ၎င်း၏ ဆိုလိုရင်းနှင့် သက်ဆိုင်သော ဒေတာအစုတစ်ခု၏ ပျံ့နှံ့မှုကို ညွှန်ပြသည်။ ထို့ကြောင့် ၎င်း၏တန်ဖိုး မြင့်မားလေ၊ ဒေတာသည် ၎င်း၏ ဂဏန်းသင်္ချာ ပျမ်းမျှထံမှ ပိုမိုများပြားသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းနိမ့်လေလေ ဒေတာများ ပြန့်ကျဲမှုနည်းသွားသည်ကို ဆိုလိုသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ဆိုလိုရင်းနှင့် ပိုနီးစပ်သည်ဟု ဆိုနိုင်သည်။

အလားတူ၊ မတူညီသောဒေတာနမူနာများကြားတွင် ကွဲလွဲပျံ့နှံ့မှုကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ကိုအသုံးပြုသည်။ သို့သော်လည်း ဒေတာ၏အတိုင်းအတာများသည် အလွန်ကွာခြားပါက ၎င်းသည် ကောင်းသောနှိုင်းယှဉ်ညွှန်းကိန်းမဟုတ်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သစ်ကုလားအုတ်များ၏ အမြင့်ကို ခရုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် ကွဲလွဲမှု၏ ကိန်းဂဏန်းကို အသုံးမပြုသင့်ပါ၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် သစ်ကုလားအုတ်များ၏ အတိုင်းအတာသည် မီတာနှင့် ခရုများ၏ မီလီမီတာရှိမည်ဖြစ်သောကြောင့်၊

နမူနာတစ်ခု၏ တစ်သားတည်းဖြစ်တည်မှုကို ညွှန်ပြသည့်အနေဖြင့်လည်း ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းအား ၎င်း၏တန်ဖိုးနိမ့်လေ၊ နမူနာပို၍ တစ်သားတည်းဖြစ်နေသောကြောင့်၊ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ကွဲလွဲမှု၏ coefficient သည် 30% ထက်နည်းပါက သို့မဟုတ် ညီမျှပါက data set သည် တစ်သားတည်းဖြစ်နေသည်ဟု ယူဆသည်၊ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ပိုကြီးပါက data set သည် ကွဲပြားသည်ဟု ယူဆပါသည်။

ကွဲလွဲမှုကိန်းဂဏန်း၏ ဂုဏ်သတ္တိများ

ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ၏လက္ခဏာများမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် ။

• ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းတွင် ယူနစ်မရှိ၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် အတိုင်းအတာမရှိပေ။
• ကွဲလွဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းသည် စံသွေဖည်မှု (သို့မဟုတ် စံသွေဖည်မှု) နှင့် ဒေတာအစုံ၏ ဆိုလိုရင်းအပေါ် မူတည်သည်။
• ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ကွဲလွဲမှု၏ coefficient သည် များသောအားဖြင့် 1 ထက်နည်းပါသည်။ သို့သော်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုအချို့တွင် ၎င်းသည် 1 နှင့် ညီမျှသည် သို့မဟုတ် ပိုများနိုင်သည်။
• ကွဲလွဲမှု၏ coefficient ၏မှန်ကန်သောအနက်ပြန်ဆိုရန်အတွက်၊ အချက်အလက်အားလုံးသည် အပြုသဘောဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ပျမ်းမျှသည် အပြုသဘောလည်း ဖြစ်လိမ့်မည်။
• ပြောင်းလဲမှု၏ကိန်းဂဏန်းသည် စကေးပြောင်းလဲမှုများအတွက် အာရုံမခံနိုင်ပါ။