ကိုယ်စားလှယ်နမူနာ
ဤဆောင်းပါးတွင် ကိုယ်စားလှယ်နမူနာသည် မည်သည်နှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ကိုယ်စားလှယ်နမူနာရရှိရန် ဘာလုပ်ရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။ ထို့အပြင်၊ ကိုယ်စားလှယ်နမူနာရယူနည်းကို ရှင်းပြထားသည့် ဥပမာတစ်ခုကို သင်တွေ့မြင်နိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။
ကိုယ်စားလှယ်နမူနာဆိုတာ ဘာလဲ။
စာရင်းဇယားများတွင်၊ ကိုယ်စားလှယ်နမူနာ သည် လူဦးရေတစ်ခုချင်းစီတွင် လုံလောက်စွာကိုယ်စားပြုသည့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ကိုယ်စားလှယ်နမူနာသည် ၎င်းကိုယ်စားပြုလူဦးရေနှင့် လက္ခဏာများ ဆင်တူသည့် လူဦးရေ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
နမူနာတစ်ခုအား ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် ၎င်းသည် လူဦးရေနှင့် တူညီသောလက္ခဏာများ ရှိရပါမည်။ ဤနည်းအားဖြင့် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်များ၏ ခန့်မှန်းချက်အဖြစ် ဆောင်ရွက်သော နမူနာဒေတာဖြင့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ကိုယ်စားလှယ်နမူနာတစ်ခုသည် ကိန်းဂဏန်းလေ့လာမှု၏စီးပွားရေးကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချနိုင်စေသည်၊ သို့သော် နမူနာသည် လူဦးရေကို မှန်ကန်စွာ ကိုယ်စားမပြုသောကြောင့် နမူနာအရွယ်အစားသည် အလွန်သေးငယ်၍မဖြစ်နိုင်ပါ။ နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ ကိုယ်စားလှယ်နမူနာ၏ အရွယ်အစားသည် လုံလောက်သည်၊ ကြီးလွန်းသည်ဖြစ်စေ၊ သေးငယ်သည်ဖြစ်စေ မရှိသင့်ပါ။
ကိုယ်စားလှယ်နမူနာရယူနည်း
ကိုယ်စားလှယ်နမူနာရယူခြင်းသည် စာရင်းအင်းလူဦးရေ၏ ရာခိုင်နှုန်းတစ်ခုကို ရွေးချယ်ခြင်းအတွက် ရိုးရှင်းသည်မဟုတ်သော်လည်း နမူနာတစ်ခု၏ ကိုယ်စားပြုမှုမှာ နမူနာနည်းလမ်း၊ အမှား၏အနားသတ်၊ ယုံကြည်မှုအဆင့်စသည့် အချက်များစွာပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။
ပထမဦးစွာ ကိုယ်စားလှယ်နမူနာရရှိရန် သင့်လျော်သောနမူနာနည်းပညာကို အသုံးပြုရပါမည် ။ နမူနာပုံစံများစွာရှိပြီး တစ်ခုစီသည် နမူနာအမျိုးအစားတစ်ခုနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။ ထို့ကြောင့် နမူနာ၏ ဂုဏ်သတ္တိများပေါ်မူတည်၍ နမူနာယူနည်းတစ်ခု သို့မဟုတ် အခြားတစ်ခုကို အသုံးပြုခြင်းက ပိုကောင်းပါသည်။
အောက်ပါလင့်ခ်တွင် နမူနာကောက်ယူခြင်းအမျိုးအစားများ ကွဲပြားပြီး မည်သည့်နမူနာအမျိုးအစားသည် အခြေအနေတစ်ခုစီအတွက် စံနမူနာဖြစ်သည်ကို သင်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သင့်ကိစ္စအတွက် မည်သည့်နမူနာအမျိုးအစားနှင့် သင့်လျော်သည်ကို ရှာဖွေရန် အောက်ပါလင့်ခ်ကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရန် အကြံပြုအပ်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ သင်သည် နမူနာယူခြင်းအမှားများကို ပြုလုပ်ခြင်းမှ ရှောင်ကြဉ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ နမူနာယူသည့်အမှားသည် နမူနာရယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော အမှားတစ်ခုဖြစ်ပြီး နမူနာ၏ဝိသေသလက္ခဏာများသည် လူဦးရေနှင့် ကွဲပြားသွားစေသည်။ ထို့ကြောင့်၊ နမူနာဒေတာမှတဆင့် လူဦးရေကန့်သတ်ချက်များကို ခန့်မှန်းခြင်းသည် မမှန်ပါ။ ထို့ကြောင့် နမူနာယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် ရွေးချယ်ထားသောနမူနာနည်းလမ်းနှစ်ခုလုံးကို အာရုံစိုက်ရပါမည်။
ဒုတိယ၊ ကိုယ်စားလှယ်နမူနာသည် လုံလောက်သောအရွယ်အစားဖြစ်ရမည် ။ လူဦးရေ၏ ဂုဏ်သတ္တိများကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် နမူနာတစ်ခုအတွက်၊ နမူနာတွင် လေ့လာတွေ့ရှိချက်အရေအတွက်သည် လုံလောက်စွာ များပြားနေရပါမည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ သုတေသန၏စျေးနှုန်းပိုမိုမြင့်မားလာသောကြောင့်နမူနာအရွယ်အစားသည်အလွန်ကြီးမည်မဟုတ်ပါ။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ စံပြနမူနာအရွယ်အစားကိုရွေးချယ်ရန် ကိုယ်စားလှယ်နှင့်နမူနာကုန်ကျစရိတ်အကြား လက်ကျန်ငွေကို ချိန်ညှိရပါမည်။
ထို့ကြောင့် သင့်လျော်သောနမူနာအရွယ်အစားကို တွက်ချက်ရန်၊ အချက်များစွာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး ဖော်မြူလာကို အသုံးပြုရမည်ဖြစ်သည်။ အောက်ပါလင့်ခ်ကိုနှိပ်ခြင်းဖြင့် နမူနာအရွယ်အစားကို မည်ကဲ့သို့တွက်ချက်သည်ကို သင်ကြည့်ရှုနိုင်သည်-
ကိုယ်စားလှယ် နမူနာ နမူနာ
ဥပမာအနေဖြင့်၊ ဤကဏ္ဍတွင် ကိုယ်စားလှယ်နမူနာရယူရန် လိုက်နာရမည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်ရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် လူဦးရေ၏ ကိုယ်စားလှယ်နမူနာကို မည်သို့ရယူသည်ကို သင်ကြည့်ရှုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- အသက် 25 နှစ်မှ 65 နှစ်ကြား လူတစ်ဦးသည် ပျမ်းမျှ ကားတစ်စီးပေါ်တွင် မည်မျှသုံးစွဲသည်ကို သိရှိနိုင်ရန် မက္ကဆီကိုနိုင်ငံ၏ လူဦးရေ၏ ကားအသုံးစရိတ်ဆိုင်ရာ ကိန်းဂဏန်းလေ့လာမှုတစ်ခု ပြုလုပ်လိုပါသည်။ စာရင်းအင်းလူဦးရေ၏ စံသွေဖည်မှုမှာ ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် $45,000 ဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့သည် 95% ယုံကြည်မှုအဆင့်တွင် မှားယွင်းမှု ±$1,000 အနားသတ်ကို လိုချင်ပါက ကိုယ်စားလှယ်နမူနာကို သင်မည်ကဲ့သို့ ရယူရမည်ကို ရှင်းပြပါ။
ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အနည်းဆုံးနမူနာအရွယ်အစားကို တွက်ချက်ရန် လိုအပ်ပြီး နမူနာသည် အလိုရှိသော အခြေအနေများအောက်တွင် ကိုယ်စားပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဒါကိုလုပ်ဖို့၊ နမူနာအရွယ်အစား ဖော်မြူလာကို အသုံးပြုပါတယ်။
![\begin{aligned}\displaystyle n&=\left(\frac{Z_{\alpha/2}\cdot\sigma}{e}\right)^2\\[2ex] n&=\left(\frac{1,96\cdot 45000}{1000}\right)^2\\[2ex] n&=7779,24 \approx 7780 \end{array}](https://statorials.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-b103e8296d1463b112f223686cc3b4de_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
မှတ်ချက်- ယခင်အဆင့်ကို နားမလည်ပါက၊ အထက်လင့်ခ်ရှိ ဆောင်းပါးတွင် သင့်လျော်သော နမူနာအရွယ်အစားကို တွက်ချက်နည်းအသေးစိတ် ရှင်းလင်းချက်ကို သင်စစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။
ဒါကြောင့် အနည်းဆုံး လူ 7,780 ကို သူတို့ရဲ့ ကားခ ဘယ်လောက် ပေးရမလဲဆိုတာ မေးဖို့ လိုပါတယ်။ သို့သော်လည်း မက္ကဆီကိုနိုင်ငံသည် လူဦးရေများသောနိုင်ငံဖြစ်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် မည်သည့်နည်းနှင့်မျှ လူများကို ရွေးချယ်၍မရနိုင်သော်လည်း သင့်လျော်သောနမူနာနည်းလမ်းကို အသုံးပြုရမည်ဖြစ်သည်။
ဤကိစ္စတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အစုလိုက်နမူနာ နည်းလမ်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အလွန်ကြီးမားသောနိုင်ငံဖြစ်သောကြောင့် ဒေသတစ်ခုစီမှ လူပေါင်းများစွာကို ရွေးချယ်ရာတွင် အချိန်များစွာယူရမည်ဖြစ်ပါသည်။ သို့သော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အစုလိုက်နမူနာယူခြင်းနည်းစနစ်ကို အသုံးပြုသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နိုင်ငံအတွင်းရှိ အချို့သောဒေသများကို ကျပန်းရွေးချယ်ပြီး ဒေသတစ်ခုစီမှ လူအချို့ကို ကျပန်းရွေးချယ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဒေသနှင့် နောက်ဆုံးတွင် ရွေးချယ်ထားသော လူများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အနည်းဆုံး လူ 7,780 လိုအပ်သောကြောင့် မက္ကဆီကို၏ နယ်မြေရှစ်ခုကို ကျပန်းရွေးချယ်နိုင်ပြီး ပထဝီဝင်ဧရိယာတစ်ခုစီမှ လူ 1,000 ကို ကျပန်းရွေးချယ်နိုင်သည်။ ဤနည်းအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် လုံလောက်သောနမူနာနည်းလမ်းကို အသုံးပြုပြီး တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ နမူနာအရွယ်အစားသည် ကိုယ်စားလှယ်ဖြစ်လောက်အောင် ကြီးမားပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စစ်တမ်းကောက်ယူရန် မည်သူကိုမျှ မရွေးချယ်နိုင်သည်ကို မှတ်သားထားရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ဤအခြေအနေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အသက် ၂၅ နှစ်မှ ၆၅ နှစ်ကြား အရွယ်ရောက်ပြီးသူများတွင်သာ စျေးကွက်သုတေသနကို လုပ်ဆောင်လိုသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် စာရင်းအင်းလေ့လာမှုအတွက် ရွေးချယ်ထားသူများသည် ဤအသက်အရွယ်အုပ်စုနှင့် သက်ဆိုင်ကြောင်း သေချာစေရန် လိုအပ်ပါသည်။
ကိုယ်စားလှယ်နမူနာ၏အရေးကြီးမှု
အခြေခံအားဖြင့်၊ ကိန်းဂဏန်းစစ်တမ်းတစ်ခု၏နမူနာသည် ကိုယ်စားပြုဖြစ်သောကြောင့် ရရှိသောရလဒ်များကို ပြည်သူတစ်ရပ်လုံးသို့ အသုံးချနိုင်စေရန် အရေးကြီးပါသည် ။ လေ့လာထားသောနမူနာသည် ကိုယ်စားပြုမဟုတ်ပါက၊ လူဦးရေနှင့်မကိုက်ညီသော ရလဒ်များရရှိမည်ဖြစ်ပြီး ထို့ကြောင့် မှားယွင်းသောကောက်ချက်ဆွဲမည်ဖြစ်သည်။
အလားတူပင်၊ နမူနာ၏ ကိုယ်စားပြုမှု၏ အရေးပါမှုကို ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များ၏ ခန့်မှန်းချက်တွင်လည်း ထင်ဟပ်စေပါသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက် တန်ဖိုးများကို လူဦးရေ၏ ကိုယ်စားပြုဟု ယူဆသော်လည်း၊ နမူနာသည် ကိုယ်စားပြုမဟုတ်ပါက ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များ မှားယွင်းနေလိမ့်မည်။
အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော် နမူနာတစ်ခုအား ကိုယ်စားလှယ်ဖြစ်ရန်၊ ၎င်းသည် သုတေသနပြုပြီးနောက် ပို၍စျေးကြီးလာသောကြောင့် အလွန်ကြီးကြီးမားမားမဖြစ်နိုင်သော်လည်း လူဦးရေတစ်ခုလုံး၏လက္ခဏာများကို ကိုယ်စားပြုနိုင်လောက်အောင် ကြီးမားရမည်ဖြစ်သည်။ အလားတူပင် နမူနာ၏ ကိုယ်စားပြုမှုအား သေချာစေရန် နမူနာပုံစံသည် သင့်လျော်မှုရှိရမည်။ ဤအခြေအနေများအနက်မှ တစ်စုံတစ်ရာ မကိုက်ညီပါက၊ နမူနာသည် ကိုယ်စားပြုလိမ့်မည်မဟုတ်ပါ၊ ထို့ကြောင့် စစ်တမ်းအတွင်းရရှိသောရလဒ်များသည် မှားယွင်းနေမည်ဖြစ်ပါသည်။
စာရေးသူအကြောင်း
Benjamin Anderson
မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။