လူဦးရေအချိုးအစားက ဘယ်လောက်လဲ။

စာရင်းဇယားများတွင် လူဦးရေအချိုးအစားသည် အချို့သောလက္ခဏာရပ်များရှိသည့် လူ ဦးရေ၏အပိုင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့မြို့များတွင်နေထိုင်သူ 43.8% သည် ဥပဒေအသစ်ကို ထောက်ခံသည်ဆိုပါစို့။ တန်ဖိုး 0.438 သည် လူဦးရေအချိုးအစားကို ကိုယ်စားပြုသည်။

လူဦးရေအချိုးအစားအတွက် ဖော်မြူလာ

လူဦးရေအချိုးအစားသည် အမြဲတမ်း 0 နှင့် 1 ကြား (သို့မဟုတ် 0% မှ 100% ရာခိုင်နှုန်း) ဖြစ်ပြီး အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်-

p = X / N

ရွှေ-

• p- လူဦးရေအချိုး
• X- သတ်မှတ်ထားသော ဝိသေသလက္ခဏာရှိသော လူဦးရေတွင် တစ်ဦးချင်းအရေအတွက်။
• N- လူဦးရေ စုစုပေါင်း၏ တစ်ဦးချင်းအရေအတွက်။

လူဦးရေ အချိုးကို ဘယ်လို ခန့်မှန်းမလဲ။

လူဦးရေတစ်ခုချင်းစီအတွက် ဒေတာစုဆောင်းရန် ယေဘုယျအားဖြင့် အချိန်ကုန်လွန်းပြီး စျေးကြီးသောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နမူနာတစ်ခုအတွက် ဒေတာကို စုဆောင်းလေ့ရှိပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သောမြို့များတွင် နေထိုင်သူအချိုးသည် ဥပဒေအသစ်ကို ထောက်ခံသည်ဆိုပါစို့။ လူဦးရေစုစုပေါင်း 50,000 ဖြင့်ဖွဲ့စည်းပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့နေထိုင်သူ 1,000 ၏ ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာကို ယူနိုင်သည်-

ထို့နောက် နမူနာအချိုးကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါမည်။

p̂ = x/n

ရွှေ-

• p̂: နမူနာအချိုး
• x- အချို့သော ဝိသေသလက္ခဏာရှိသော နမူနာရှိ ပုဂ္ဂိုလ်အရေအတွက်။
• n- နမူနာရှိ လူတစ်ဦးချင်းစီ စုစုပေါင်းအရေအတွက်။

ထို့နောက် လူဦးရေအချိုးကို ခန့်မှန်း ရန် ဤနမူနာအချိုးကို အသုံးပြုပါမည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ နမူနာတွင်နေထိုင်သူ 1,000 မှ 367 သည် ဥပဒေအသစ်ကို ထောက်ခံပါက နမူနာအချိုးကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်မည်- 367/1,000 = 0.367 .

ထို့ကြောင့် ဥပဒေကို ထောက်ခံသည့် လူဦးရေ၏ အကောင်းဆုံး ခန့်မှန်းချက်မှာ 0.367 ဖြစ် လိမ့်မည်။

လူဦးရေအချိုးအစားအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ

နမူနာအချိုးသည် ကျွန်ုပ်တို့အား စစ်မှန်သောလူဦးရေအချိုးအစားကို ခန့်မှန်းပေးသော်လည်း နမူနာအချိုးသည် လူဦးရေအချိုးနှင့် အတိအကျကိုက်ညီမည်ဟု အာမခံချက်မရှိပါ။

ဤအကြောင်းကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ယေဘုယျအားဖြင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသောကြားကာလတစ်ခုကို တည်ဆောက်သည်—ယုံကြည်မှုမြင့်မားသော လူဦးရေ၏စစ်မှန်သောအချိုးအစားကို ပါဝင်နိုင်ဖွယ်ရှိသော တန်ဖိုးများအကွာအဝေးကို တည်ဆောက်ပါသည်။

လူဦးရေအချိုးအစားအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တွက်ချက်ရန်အတွက် ဖော်မြူလာမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

ယုံကြည်မှုကြားကာလ = p̂ +/- z*√ p̂(1-p̂) / n

ရွှေ-

• p̂: နမူနာအချိုး
• z- ရွေးချယ်ထားသော z တန်ဖိုး
• n: နမူနာအရွယ်အစား

သင်အသုံးပြုသည့် z တန်ဖိုးသည် သင်ရွေးချယ်သော ယုံကြည်မှုအဆင့်ပေါ်တွင် မူတည်သည်။ အောက်ပါဇယားသည် အသုံးအများဆုံးယုံကြည်မှုအဆင့်ရွေးချယ်မှုများနှင့် ကိုက်ညီသည့် z တန်ဖိုးကို ပြသသည်-

မြင့်မားသောယုံကြည်မှုအဆင့်များသည် ပိုမိုကြီးမားသော z တန်ဖိုးများနှင့် သက်ဆိုင်ပြီး ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောယုံကြည်မှုကြားကာလများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်ကို သတိပြုပါ။ ဆိုလိုသည်မှာ ဥပမာအားဖြင့်၊ 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလသည် တူညီသောဒေတာအတွဲအတွက် 90% ယုံကြည်မှုကြားကာလထက် ပိုကျယ်ပါလိမ့်မည်။

ဥပမာ- လူဦးရေအချိုးအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလ

ဥပဒေတစ်ရပ်ရပ်ကို ထောက်ခံသော မြို့တစ်မြို့ရှိ နေထိုင်သူ အချိုးအစားကို ခန့်မှန်းလိုသည်ဆိုပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် နေထိုင်သူ 100 ဦး၏ ကျပန်းနမူနာကို ရွေးချယ်ပြီး ၎င်းတို့၏ ရပ်တည်ချက်မှာ ဥပဒေအပေါ် မည်သို့ရှိသနည်းဟု မေးမြန်းပါသည်။ ဤသည်မှာ ရလဒ်များဖြစ်သည်-

• နမူနာအရွယ်အစား n = 100
• p̂ = 0.56 ဥပဒေ၏ ထောက်ခံမဲ အချိုး

ဤသည်မှာ လူဦးရေအချိုးအတွက် မတူညီသောယုံကြည်မှုကြားကာလများကို မည်သို့ရှာရမည်နည်း။

ယုံကြည်မှု 90% ကြားကာလ- 0.56 +/- 1.645*(√ 0.56(1-0.56) / 100 ) = [0.478, 0.642]

ယုံကြည်မှု 95% ကြားကာလ- 0.56 +/- 1.96*(√ 0.56(1-0.56) / 100 ) = [0.463၊ 0.657]

99% ယုံကြည်မှုကြားကာလ- 0.56 +/- 2.58*(√ 0.56(1-0.56) / 100 ) = [0.432၊ 0.688]

မှတ်ချက်- Proportion Calculator အတွက် Confidence Interval ကို အသုံးပြု၍ ဤယုံကြည်မှုကြားကာလကိုလည်း သင်ရှာဖွေနိုင်သည်။