Category: လမ်းညွှန်
pretest-posttest ဒီဇိုင်း သည် လူတစ်ဦးချင်းစီအား ကုသမှုတစ်ခုတွင် မပါဝင် မီ နှင့် အပြီးတွင် တိုင်းတာမှုများ ပြုလုပ်သည့် စမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Pretest-posttest ဒီဇိုင်းများကို စမ်းသပ်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုတစ်ပိုင်း သုတေသနတွင် အသုံးပြုနိုင်ပြီး ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုများ ပါဝင်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ဖြစ်နိုင်သည်။ သုတေသနချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုစီအတွက် လုပ်ငန်းစဉ်မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။ အစမ်းတစ်ပိုင်း သုတ 1. တစ်ဦးချင်းအဖွဲ့အား အကြိုစာမေးပွဲကို စီမံပြီး ၎င်းတို့၏ရမှတ်များကို မှတ်တမ်းတင်ပါ။ 2. တစ်ဦးချင်းစီ၏ ရမှတ်ကို ပြောင်းလဲရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ကုသမှုကို စီမံပါ။ 3....
bivariate analysis ဟူသော ဝေါဟာရသည် ကိန်းရှင်နှစ်ခု၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ရည်ညွှန်းသည်။ ရှေ့ဆက် “ bi” သည် “ နှစ်ခု” ဖြစ်သောကြောင့်၎င်းကိုသင်မှတ်မိနိုင်သည်။ bivariate ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ပန်းတိုင်မှာ variable နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို နားလည်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤအမျိုးအစားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်ကို အောက်ပါတို့နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ Univariate ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း : ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု။ Multivariate ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ကိန်းရှင်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ bivariate ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန် ဘုံနည်းလမ်းသုံးမျိုးရှိသည်။ 1. ကွက်ကျားကွက်ကြား၊ 2....
Multiple linear regression သည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ကိန်းရှင်များနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် ကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို တွက်ချက်ရန် အသုံးဝင်သော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် linear regression အများအပြားကို လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ ရလဒ် regression coefficients များသည် standardized မဟုတ်ပါ ၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့သည် အကောင်းဆုံး-အံဝင်ခွင်ကျမျဉ်းကို ရှာဖွေရန် ကုန်ကြမ်းဒေတာကို အသုံးပြုပါသည်။ သို့ရာတွင်၊ ခန့်မှန်းသူကိန်းရှင်များကို ပြင်းထန်စွာကွဲပြားသောစကေးများဖြင့် တိုင်းတာသောအခါ၊ စံသတ်မှတ်ထားသောဒေတာကိုအသုံးပြု၍ စံပြုကိန်းများကိုဖြစ်ပေါ်စေသော စံပြု...
သုတေသီများသည် လူဦးရေနှင့်ပတ်သက်သော အချို့သောမေးခွန်းများကို မကြာခဏဖြေကြားလိုကြသည်၊၊ ကျောင်းတစ်ကျောင်းမှာ ကျောင်းသားတွေရဲ့ ပျမ်းမျှအမြင့်က ဘယ်လောက်လဲ။ မြို့တစ်မြို့ရှိ ပျမ်းမျှအိမ်ထောင်စုဝင်ငွေက ဘယ်လောက်လဲ။ နိုင်ငံတစ်ခုရှိ အိမ်များ၏ ပျမ်းမျှအရွယ်အစားမှာ အဘယ်နည်း။ အချို့သော ခရိုင်အတွင်းရှိ နေထိုင်သူ အချိုးသည် သတ်မှတ်ထားသော ဥပဒေတစ်ရပ်ရပ်ကို ထောက်ခံပါသည်။ ပစ်မှတ်လူဦးရေ သည် သုတေသီများအတွက် စိတ်ဝင်စားဖွယ် အစိတ်အပိုင်းများ အပြည့်အစုံဖြစ်သည်။ ပစ်မှတ်လူဦးရေအတွက် တစ်ဦးချင်းစီ၏ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန် အချိန်ကုန်လွန်းပြီး စျေးကြီးသောကြောင့် သုတေသီများသည် လူဦးရေ၏ အစုခွဲတစ်ခုသာဖြစ်သည့် ပစ်မှတ်လူဦးရေ၏ နမူနာ ကို သုတေသီများက...
လက်မ၏ အပိုင်းအခြားစည်းမျဉ်းသည် အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ စံသွေဖည်မှုကို ခန့်မှန်းရန် မြန်ဆန်လွယ်ကူသော နည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးသည်- စံသွေဖည် = အပိုင်းအခြား / 4 တန်ဖိုးတစ်ခုစီအစား တန်ဖိုးနှစ်ခု (အနိမ့်ဆုံးတန်ဖိုးနှင့် အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုး) ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သတ်မှတ်ဒေတာတစ်ခု၏ စံသွေဖည်မှုကို ခန့်မှန်းနိုင်သောကြောင့် တစ်ခါတစ်ရံတွင် ဤစည်းမျဉ်းကို အသုံးပြုပါသည်။ ဥပမာ- လက်မ၏ အတိုင်းအတာ စည်းမျဉ်း ကျွန်ုပ်တို့တွင် တန်ဖိုး 20 ၏အောက်ပါဒေတာအစုံရှိသည်ဆိုပါစို့။ ၄၊ ၅၊ ၅၊ ၈၊ ၁၃၊ ၁၄၊...
လက်တင် ဟိုက်ပါကျူဘီနမူနာ သည် နမူနာနေရာကို ညီညီညာညာဖြန့်ဝေသည့် ကျပန်းနံပါတ်များကို နမူနာယူရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထိန်းချုပ်ထားသော ကျပန်းနမူနာများ ဟုခေါ်သော နမူနာများကို ထုတ်လုပ်ရန် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြပြီး တိကျသောရလဒ်များရရှိရန် လိုအပ်သော simulation အရေအတွက်ကို သိသိသာသာလျှော့ချနိုင်သောကြောင့် Monte Carlo ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ နမူနာမိတ်ဆက် လက်တင် hypercube နမူနာယူခြင်း၏ အယူအဆကို နားလည်ရန် အောက်ပါရိုးရှင်းသော ဥပမာကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ပုံမှန်အားဖြင့် 0 နှင့် 1 ၏ စံသွေဖည်သော ပုံမှန်ဖြန့်ဝေဒေတာအစုံမှ နမူနာတန်ဖိုး...
X ကို ဖြစ်စေတဲ့ Y ကို ဖြစ်စေတယ် လို့ ထင်တဲ့အခါ ၊ တကယ်တော့ Y ကို အမှန်တကယ် ဖြစ်စေတဲ့ အခါ ၊ ဤသည်မှာ ဖြစ်စဉ်နှစ်ခုကိုကြည့်၍ တစ်မျိုးသည် အကြောင်းတရားဖြစ်ပြီး နောက်တစ်ခုက အကျိုးသက်ရောက်မှုဟု လွဲမှားစွာယူဆသောအခါ လူအများက လုပ်လေ့ရှိသောအမှားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာ 1- ဆေးလိပ်သောက်ခြင်းနှင့် စိတ်ဓာတ်ကျခြင်း။ အဖြစ်များသော အမှားအယွင်းတစ်ခုသည် ဆေးလိပ်သောက်ခြင်းနှင့် စိတ်ဓာတ်ကျခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ စူးစမ်းလေ့လာမှုတစ်ခုတွင် သုတေသီများသည် ဆေးလိပ်ပိုသောက်သူများသည် ပို၍စိတ်ဓာတ်ကျတတ်ကြောင်း သုတေသီများက သတိပြုမိပေမည်။ ထို့ကြောင့်...
တစ်လမ်းသွား ANOVA ကို သုံးသော သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော လွတ်လပ်သော အုပ်စုများအကြား စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ ANOVA ဇယား၏ စုစုပေါင်း p-value သည် အချို့သော အရေးပါမှုအဆင့်အောက်တွင် ရှိနေပါက၊ အနည်းဆုံး အုပ်စု၏ ဆိုလိုရင်းမှာ အခြားနည်းများနှင့် ကွဲပြားသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထားရှိသည်။ သို့သော် မည်သည့် အဖွဲ့များ အချင်းချင်း ကွဲပြားသည်ကို ဤအရာက ကျွန်ုပ်တို့အား မပြောပါ။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား...
သီအိုရီစမ်းသပ်ခြင်း တွင်၊ အမှန်တကယ်မှန်သော null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ပြောပြသည့် Type I error rate အမြဲရှိနေပါသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော်၊ ၎င်းသည် “ false positive” ကိုရရှိရန်ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့တောင်းဆိုသောအခါ၊ လက်တွေ့တွင်မရှိသောအခါတွင် မည်သည့်အရာမျှမရှိဟု ဆိုနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သီအိုရီစမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ Type I အမှားနှုန်းသည် အများအားဖြင့် 0.01၊ 0.05 သို့မဟုတ် 0.10 ဖြစ်ရန် ရွေးချယ်ထားသော အရေးပါမှုအဆင့် (α)...
စမ်းသပ်မှုတစ်ခုပြုလုပ်ခြင်း၏အချက်မှာ အမှီအခိုကင်းသော variable ၏တန်ဖိုးများကို မှီခိုသောကိန်းရှင်တစ်ခုအပေါ် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိမရှိကို ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ extraneous variable သည် dependent variable ပေါ်တွင်လည်း သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သော သင်မလေ့လာလိုသော မည်သည့် variable မဆိုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ တစ်ပတ်လျှင် ဘတ်စကက်ဘောကစားသမားတစ်ဦး၏ လေ့ကျင့်မှုနာရီအရေအတွက်သည် တစ်ပွဲလျှင် ၎င်း၏ပျမ်းမျှရမှတ်များအပေါ် မည်ကဲ့သို့အကျိုးသက်ရောက်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ သိလိုပေမည်။ သို့သော်လည်း၊ ဂိမ်းတစ်ခုလျှင် ၎င်းတို့၏ အမှတ်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သည့် ပြင်ပကိန်းရှင်တစ်ခုသည် အပတ်စဉ် ဆန့်ထုတ်နေသော နာရီအရေအတွက်ဖြစ်သည်။ ဂိမ်းတစ်ခုလျှင် ပျမ်းမျှရမှတ်များပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ခဲ့သော နာရီများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့်...