သုတေသနတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု (ဥပမာများနှင့်အတူ)

စာရင်းအင်း နယ်ပယ်သည် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် တင်ပြခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်သည်။

သုတေသနတွင်၊ စာရင်းဇယားများသည် အောက်ပါအကြောင်းများကြောင့် အရေးကြီးသည်-

အကြောင်းရင်း 1- စာရင်းအင်းများသည် သုတေသီများအား လေ့လာမှုရလဒ်များကို ပိုမိုများပြားသော လူဦးရေသို့ ခွဲထုတ်နိုင်စေရန် လေ့လာမှုများကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။

အကြောင်းရင်း 2- ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များသည် သုတေသီများအား ဆေးဝါးအသစ်၊ လုပ်ထုံးလုပ်နည်း၊ ထုတ်လုပ်ရေးနည်းလမ်းစသည်ဖြင့် အချို့သောတောင်းဆိုမှုများရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် သုတေသီများအား သီအိုရီစစ်ဆေးမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ အကျုံးဝင်ပါသည်။ မှန်ပါတယ်။

အကြောင်းပြချက် 3 : စာရင်းအင်းများသည် သုတေသီများအား လူဦးရေခန့်မှန်းချက်များနှင့် ပတ်သက်၍ မသေချာမရေရာမှုများကို ဖမ်းယူရန် ယုံကြည်မှုကြားကာလများကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။

ဤဆောင်းပါး၏အကြွင်းတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအကြောင်းရင်းတစ်ခုစီကို ပြုစုထားသည်။

အကြောင်းရင်း 1- စာရင်းအင်းများသည် သုတေသီများအား လေ့လာမှုများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် ခွင့်ပြုပေးသည်။

သုတေသီများသည် လူဦးရေ နှင့်ပတ်သက်သော မေးခွန်းများကို မကြာခဏ ဖြေကြားလိုသည်မှာ-

• ငှက်မျိုးစိတ်တစ်ခု၏ ပျမ်းမျှအလေးချိန်မှာ အဘယ်နည်း။
• အပင်မျိုးစိတ်တစ်ခု၏ ပျမ်းမျှအမြင့်သည် အဘယ်နည်း။
• အချို့သောမြို့များတွင် နိုင်ငံသားများ၏ ရာခိုင်နှုန်းမည်မျှသည် ဥပဒေတစ်ရပ်ရပ်ကို ထောက်ခံသည်။

ဤမေးခွန်းများကို ဖြေရန် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ စိတ်ပါဝင်စားသော လူဦးရေတွင် အချက်အလက်စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။

သို့သော်၊ ၎င်းသည် အများအားဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်အလွန်များပြီး အချိန်ကုန်သောကြောင့် သုတေသီများသည် လူဦးရေ၏ နမူနာကို ယူကာ လူဦးရေတစ်ခုလုံးနှင့်ပတ်သက်၍ ကောက်ချက်ဆွဲရန် နမူနာဒေတာကို အသုံးပြုသည်။

လူတစ်ဦးချင်းစီကို နမူနာယူရန် သုတေသီများ အသုံးပြုနိုင်သည့် ကွဲပြားသော နည်းလမ်းများစွာရှိသည်။ ဒါတွေကို နမူနာယူနည်း လို့ ခေါ်တယ်။

နမူနာယူနည်း အမျိုးအစား နှစ်မျိုး ရှိပါသည်။

• ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနည်းလမ်းများ – လူဦးရေ၏အဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးစီသည် နမူနာ၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် ရွေးချယ်ခံရရန် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။
• ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာနည်းလမ်းများ – လူဦးရေ၏အဖွဲ့ဝင်အားလုံးသည် နမူနာ၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ်ရွေးချယ်ခံရရန် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်မဟုတ်ပေ။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ သုတေသီများသည် စုစုပေါင်းလူဦးရေ၏ ကိုယ်စားလှယ် နမူနာကို ရရှိရန် အခွင့်အလမ်းများကို တိုးမြှင့်ပေးနိုင်သည်။

၎င်းသည် သုတေသီများအား နမူနာမှ ရလဒ်များကို အလုံးစုံ လူဦးရေသို့ ခွဲထုတ်နိုင်စေပါသည်။

နမူနာယူနည်း အမျိုးအစား နှစ်ခုကို ဤနေရာတွင် လေ့လာပါ။

အကြောင်းရင်း 2- Statistics သည် သုတေသီများအား သီအိုရီစမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

ကိန်းဂဏန်းများကို သုတေသနပြုချက် စမ်းသပ်မှု ပုံစံဖြင့်လည်း သုတေသနတွင် အသုံးပြုသည်။

၎င်းတို့သည် မတူညီသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ သို့မဟုတ် ကုသမှုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှု ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် သုတေသီများ အသုံးပြုနိုင်သည့် စမ်းသပ်မှုများဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆေးအသစ်သည် အဝလွန်လူနာများတွင် သွေးပေါင်ချိန်ကို လျှော့ချပေးနိုင်သည်ဟု သိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးက ယုံကြည်သည်ဆိုပါစို့။ ၎င်းကိုစမ်းသပ်ရန်အတွက် တစ်လတာ ဆေးအသစ်အသုံးမပြုမီနှင့်အပြီးတွင် လူနာ 30 ၏သွေးပေါင်ချိန်ကို တိုင်းတာသည်။

ထို့နောက် ၎င်းသည် အောက်ပါ ယူဆချက်များကို အသုံးပြု၍ တွဲထားသော နမူနာ t-test ကို လုပ်ဆောင်သည်-

• H ₀ : µ _{အနောက်} = µ _{ရှေ့တွင်} (ပျမ်းမျှ သွေးပေါင်ချိန်သည် ဆေးမသောက်မီနှင့် သုံးစွဲပြီးနောက် အတူတူပင်ဖြစ်သည်)
• H _A : µ _{ပြီးနောက်} < µ _{ရှေ့တွင်} (ဆေးသုံးပြီးနောက် သွေးပေါင်ကျသည်)

စမ်းသပ်မှု၏ p-တန်ဖိုးသည် အချို့သော အရေးပါမှုအဆင့် (ဥပမာ α = 0.05) အောက်တွင် ရှိနေပါက၊ ၎င်းသည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်နိုင်ပြီး ဆေးဝါးအသစ်သည် သွေးပေါင်ချိန်ကို လျော့ကျစေသည်ဟု ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။

မှတ်ချက် – ဤသည်မှာ သုတေသနတွင်အသုံးပြုသော သီအိုရီစမ်းသပ်ခြင်း၏ ဥပမာတစ်ခုမျှသာဖြစ်သည်။ အခြားသော ဘုံစမ်းသပ်မှုများတွင် နမူနာ t-test ၊ two-sample t-test ၊ one-way ANOVA နှင့် two-way ANOVA တို့ ပါဝင်သည်။

အကြောင်းပြချက် 3- စာရင်းအင်းများသည် သုတေသီများအား ယုံကြည်မှုကြားကာလများကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။

ကိန်းဂဏန်းများကို ယုံကြည်မှုကြားကာလ ပုံစံဖြင့် သုတေသနပြုရာတွင်လည်း အသုံးပြုပါသည်။

ယုံကြည်မှုကြားကာလသည် ယုံကြည်စိတ်ချမှုအဆင့်တစ်ခုရှိ လူဦးရေကန့်သတ်ချက်ပါ၀င်နိုင်ခြေရှိသော တန်ဖိုးများအကွာအဝေးတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ သုတေသီများသည် လိပ်မျိုးစိတ်တစ်ခု၏ ပျမ်းမျှအလေးချိန်ကို ခန့်မှန်းလိုသည်ဆိုပါစို့။

လူဦးရေရှိ လိပ်တိုင်းကို လှည့်ပတ်၍ အလေးချိန်မည့်အစား သုတေသီများသည် အောက်ဖော်ပြပါ အချက်အလက်များဖြင့် ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာကို လိပ်များကို ယူနိုင်သည်-

• နမူနာအရွယ်အစား n = 25
• ပျမ်းမျှနမူနာအလေးချိန် x = 300
• နမူနာစံသွေဖည် s = 18.5

ပျမ်းမျှဖော်မြူလာတစ်ခုအတွက် ယုံကြည်မှုကြားကာလကို အသုံးပြု၍ သုတေသီများသည် အောက်ပါ 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလကို တည်ဆောက်နိုင်သည်-

ယုံကြည်မှု 95% ကြားကာလ- 300 +/- 1.96*(18.5/√ 25 ) = [292.75၊ 307.25]

သုတေသီများသည် ဤလိပ်လူဦးရေ၏ ပျမ်းမျှအလေးချိန်မှာ ၂၉၂.၇၅ ပေါင်မှ ၃၀၇.၂၅ ပေါင်ကြားရှိမည်ဟု ၉၅ ရာခိုင်နှုန်း သေချာသည်ဟု သုတေသီများက ဆိုကြသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ ဆောင်းပါးများသည် အခြားနယ်ပယ်များတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါပုံကို ရှင်းပြသည်-

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
သူနာပြုစာရင်းဇယား၏အရေးပါမှု
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ဘောဂဗေဒတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု
ပညာရေးတွင် စာရင်းအင်းများ၏ အရေးပါမှု