စံသွေဖည်မှုနှင့် စံအမှား- ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။

စာရင်းဇယားများတွင် ကျောင်းသားများ မကြာခဏ ရောထွေးနေသော ဝေါဟာရနှစ်ခုမှာ စံသွေဖည်ခြင်း နှင့် စံလွဲချော်မှု ဖြစ်သည်။

စံသွေဖည်မှုသည် ဒေတာအစုံတွင် တန်ဖိုးများ ဖြန့်ဖြူးမှုကို တိုင်းတာသည်။

စံအမှား သည် လူဦးရေတစ်ခုမှ ထပ်ခါတလဲလဲ နမူနာများ၏ ဆိုလိုရင်း၏ စံသွေဖည်မှုဖြစ်သည်။

ဤအယူအဆကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြရန် ဥပမာတစ်ခုကို ကြည့်ကြပါစို့။

ဥပမာ- စံသွေဖည်မှုနှင့် စံအမှား

မတူညီတဲ့ လိပ် ၁၀ ကောင်ရဲ့ အလေးချိန်ကို တိုင်းတာတယ်ဆိုပါစို့။

လိပ် ၁၀ ကောင်၏ ဤနမူနာအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နမူနာပျမ်းမျှနှင့် နမူနာစံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်နိုင်သည်-

စံသွေဖည်မှုမှာ 8.68 ဟု ယူဆပါ။ ဒီလိပ်တွေရဲ့ အလေးချိန် ဖြန့်ဖြူးမှုအကြောင်း အကြံဥာဏ်တစ်ခုပေးတယ်။

သို့သော် ကျွန်ုပ်တို့သည် လိပ် ၁၀ ကောင်၏ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာကို စုဆောင်းပြီး ၎င်းတို့၏ တိုင်းတာမှုများကိုလည်း ယူသည်ဆိုပါစို့။

ဤလိပ် ၁၀ ကောင်၏နမူနာသည် တူညီသောလူဦးရေမှ လာသော်လည်း ၎င်းတို့သည် အနည်းငယ်ကွဲပြားသော ပျမ်းမျှနှင့် စံသွေဖည်မှု ရှိလိမ့်မည်-

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် တူညီသောလူဦးရေမှ ထပ်ခါတလဲလဲနမူနာများကိုယူကာ နမူနာတစ်ခုစီအတွက်နမူနာပျမ်းမျှနှင့်နမူနာစံသွေဖည်မှုကို မှတ်တမ်းတင်ရန်စိတ်ကူးကြည့်လျှင်-

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် နမူနာတစ်ခုစီ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို တူညီသောမျဉ်းပေါ်တွင် ပုံဖော်ကြည့်ပါ-

ဤနည်းလမ်းများ၏ စံသွေဖည်မှုကို စံအမှားဟု ခေါ်သည်။

စံအမှားကို အမှန်တကယ်တွက်ချက်ရန် ဖော်မြူလာမှာ-

စံအမှား = s/ √ n

ရွှေ-

• s: နမူနာစံသွေဖည်
• n: နမူနာအရွယ်အစား

standard error ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အချက်မှာ အဘယ်နည်း။

ပေးထားသောနမူနာတစ်ခု၏ ပျမ်းမျှအား တွက်ချက်သောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမှန်တကယ်အားဖြင့် ထိုနမူနာ၏ ဆိုလိုရင်းကို သိရန်မဟုတ်ဘဲ နမူနာမှရရှိလာသော ပိုများသောလူဦးရေ၏ ဆိုလိုရင်းကို ဦးစားပေးပါသည်။

သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လူဦးရေတစ်ခုလုံးအတွက်ထက် ၎င်းတို့အတွက် ဒေတာစုဆောင်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူသောကြောင့် နမူနာများကို အသုံးပြုပါသည်။

နမူနာဆိုလိုရင်းမှာ နမူနာတစ်ခုမှနမူနာတစ်ခုနှင့်တစ်ခုကွဲပြားသည်၊ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ပျမ်းမျှခန့်မှန်းချက်၏တိကျမှုကိုတိုင်းတာရန်နည်းလမ်းတစ်ခုအနေဖြင့် ဆိုလို၏စံအမှားကို အသုံးပြုသည်။

နမူနာအရွယ်အစား (n) တိုးလာသည်နှင့်အမျှ စံအမှားကို တွက်ချက်ရာတွင် ဖော်မြူလာတွင် သင်သတိပြုမိလိမ့်မည်-

စံအမှား = s/ √ n

အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ကြီးမားသောနမူနာများသည် ကွဲပြားမှုကို လျှော့ချပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာဆိုလိုရင်းသည် စစ်မှန်သောလူဦးရေဆိုလိုရင်းနှင့် ပိုမိုနီးစပ်နိုင်ခြေကို တိုးစေသောကြောင့် ၎င်းသည် အဓိပ္ပာယ်ရှိသင့်သည်။

စံသွေဖည်မှု နှင့် စံလွဲချော်မှုကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုရမည်နည်း။

ဒေတာအစုတစ်ခုတွင် တန်ဖိုးများဖြန့်ဝေမှုကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း တိုင်းတာလိုပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စံသွေဖည်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခန့်မှန်းခြေတစ်ခုတွင် မသေချာမရေရာမှုကို တွက်ချက်လိုပါက၊ ဆိုလိုရင်း၏ စံအမှားကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

သင်၏သတ်သတ်မှတ်မှတ်အခြေအနေနှင့် သင်အောင်မြင်အောင်ကြိုးစားနေသည့်အပေါ်မူတည်၍ စံသွေဖည်မှု သို့မဟုတ် စံအမှားကို အသုံးပြုရန် သင်ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။