နမူနာယူနည်းများ

ဤဆောင်းပါးတွင် နမူနာယူနည်းများကို ရှင်းပြထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သင့်စာရင်းအင်းလေ့လာမှုအခြေအနေပေါ်မူတည်၍ မည်သည့်နမူနာနည်းလမ်းများ ကွဲပြားသည်ကို သင်သိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

နမူနာယူနည်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားတွင်၊ နမူနာယူနည်း သည် လူဦးရေတစ်ခုမှနမူနာကို ရွေးချယ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော်၊ နမူနာယူနည်းတစ်ခုတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာလေ့လာမှုတစ်ခုတွင် ပါဝင်မည့် လူတစ်ဦးချင်းအုပ်စုကို ရွေးချယ်ခြင်းပါဝင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ နမူနာယူနည်းတစ်ခုတွင် လူတစ်ဦးချင်းစီကို ကျပန်းရွေးချယ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ထို့ကြောင့် စာရင်းအင်းလူဦးရေ၏ အရွယ်အစားကို လေ့လာလိုပါက ကျပန်းနမူနာနည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ လေ့လာမှုနမူနာကို ရွေးချယ်နိုင်သည်။

မတူညီသောနမူနာနည်းလမ်းများရှိပြီး တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိသည်။ အောက်တွင် ကိန်းဂဏန်းနမူနာပုံခြင်းနည်းလမ်း အမျိုးအစားများ ကွဲပြားသည်ကို တွေ့ရမည်ဖြစ်ပါသည်။

နမူနာယူနည်းတွေက ဘာတွေလဲ။

ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင် နမူနာယူနည်း များမှာ-

• ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနည်းလမ်း-
  • ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာနည်းလမ်း
  • စနစ်တကျ နမူနာယူနည်း
  • အချိုးကျနမူနာနည်း
  • အစုအဖွဲ့နမူနာနည်းလမ်း
• ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာနည်းလမ်း-
  • ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ နမူနာယူနည်း
  • အဆင်ပြေမှုနမူနာနည်းလမ်း
  • တစ်ဆက်တည်း နမူနာယူနည်း
  • ခွဲတမ်းနမူနာနည်းလမ်း
  • နှင်းဘောလုံးနမူနာနည်းလမ်း

နမူနာနည်းလမ်းတစ်ခုစီကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ကြောင်းကို အောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့ရှင်းပြထားပါသည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ

ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာ နည်းပညာတွင် နမူနာ၏ဒြပ်စင်များကို ကျပန်းရွေးချယ်ခြင်းပါဝင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့အားလုံးသည် ရွေးချယ်ခံရရန် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။

ဤသည်မှာ နမူနာယူခြင်းဖြစ်နိုင်ခြေကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် မရှိမဖြစ်အခြေအနေဖြစ်သည်၊ စာရင်းအင်းလူဦးရေ၏ အစိတ်အပိုင်းအားလုံးကို ရွေးချယ်နိုင်ရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့အပြင် ၎င်းတို့တွင် တူညီသောရွေးချယ်ခံရနိုင်ခြေရှိရပါမည်။

ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာ

ရိုးရှင်းသောကျပန်းနမူနာသည် လေ့လာထားသည့်နမူနာတွင်ထည့်သွင်းခံရနိုင်ခြေတူညီသောစာရင်းအင်းလူဦးရေ၏ဒြပ်စင်တစ်ခုစီကိုပေးသည်။ ထို့ကြောင့် နမူနာရှိလူများကို အခြားစံနှုန်းများကို အသုံးမပြုဘဲ ကျပန်းရွေးချယ်သည်။

ကျပန်းပုံတူအောင်ပြုလုပ်ရန် နည်းလမ်းများစွာရှိသော်လည်း လက်ရှိတွင် အချိန်များစွာကုန်သက်သာသောကြောင့် Excel ကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသည်။

စနစ်တကျ နမူနာယူခြင်း။

စနစ်တကျနမူနာတွင်၊ လူဦးရေ၏ဒြပ်စင်တစ်ခုအား ကျပန်းရွေးချယ်ပြီးနောက် နမူနာရှိကျန်ဒြပ်စင်များကို ပုံသေကြားကာလတစ်ခုအသုံးပြု၍ ရွေးချယ်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ စနစ်တကျနမူနာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နမူနာထဲမှ ပထမတစ်ဦးကို ကျပန်းရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့်၊ နမူနာမှ နောက်တစ်ဦးကို ရွေးချယ်ရန် လိုချင်သောအချိန်ကာလအတိုင်း အရေအတွက်များစွာကို ရေတွက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ရရှိလိုသည့်နမူနာအရွယ်အစားအတိုင်း ကျွန်ုပ်တို့ရရှိလိုသည့်နမူနာတွင် လူများစွာရှိသည်အထိ အလားတူလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။

အချိုးကျနမူနာ

အစီအစဥ်နမူနာ နည်းပညာတွင်၊ လူဦးရေကို ပထမစဥ် (အုပ်စုများ) အဖြစ် ပိုင်းခြားထားပြီး အချို့သောလူများကို လေ့လာမှုတစ်ခုလုံးအတွက် နမူနာအဖြစ် stratum တစ်ခုစီမှ ကျပန်းရွေးချယ်ထားသည်။ ထို့ကြောင့် နမူနာတစ်ခုစီတွင် stratum တစ်ခုစီမှ အနည်းဆုံးအဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးရှိပါမည်။

Strata သည် တစ်သားတည်းဖြစ်နေသော အုပ်စုများဖြစ်ရမည် ၊ ဆိုလိုသည်မှာ စထရန်တမ်ရှိ လူတစ်ဦးချင်းစီသည် ၎င်းတို့အား အခြားသော strata နှင့် ကွဲပြားစေသော ကိုယ်ပိုင်ဝိသေသလက္ခဏာများ ရှိသည်။ ထို့ကြောင့် လူတစ်ဦးသည် အလွှာတစ်ခုတည်းတွင်သာ သက်ဆိုင်ပါသည်။

စုပုံနမူနာ

အစုလိုက်နမူနာနှင့် အပိုင်းလိုက်နမူနာများသည် အလွန်ဆင်တူသောကြောင့် ရှုပ်ထွေးနိုင်သော်လည်း အနီးကပ်ကြည့်လျှင် ၎င်းတို့သည် ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာပုံစံ နှစ်မျိုးဖြစ်သည်။

အစုအဝေးနမူနာကောက်ယူခြင်းသည် လူဦးရေတွင် သဘာဝအစုအဖွဲ့များ (အုပ်စုများ) ရှိနှင့်ပြီးဖြစ်သည်ဟူသောအချက်ကို အခွင့်ကောင်းယူပါသည်။

အစီအစဥ်နမူနာများနှင့်မတူဘဲ၊ ဤနည်းလမ်းတွင် အစုအဖွဲ့များမှ သီးခြားတစ်ဦးချင်းစီကို ရွေးချယ်ရန် မလိုအပ်သော်လည်း လေ့လာရမည့်အဖွဲ့များကို ရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့် ၎င်းတို့၏အဖွဲ့ဝင်အားလုံးကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရပါမည်။

အစုလိုက်နမူနာကို အစုလိုက်နမူနာယူခြင်း၊ အစုလိုက်နမူနာယူခြင်း သို့မဟုတ် ဧရိယာနမူနာယူခြင်းဟုလည်း ခေါ်သည်။

ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာ

ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာများတွင်၊ သုတေသီများ၏ ပုဂ္ဂလဓိဋ္ဌာန်စံနှုန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ တစ်ဦးချင်းစီကို ရွေးချယ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာများတွင်၊ ရွေးချယ်မှုသည် ကျပန်းမဟုတ်သောကြောင့်၊ နမူနာအတွက် ရွေးချယ်ခံရသည့် လူဦးရေ၏အစိတ်အပိုင်းအားလုံးသည် တူညီသောဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်မဟုတ်ပေ။ ဤလက္ခဏာရပ်သည် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာကို ဖြစ်နိုင်ခြေနမူနာနှင့် ခွဲခြားထားသည်။

ယုတ္တိနည်းအားဖြင့်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသောနမူနာတွင်၊ သုတေသနပြုလုပ်ရန် တာဝန်ရှိပုဂ္ဂိုလ်သည် အလွန်အရေးကြီးသည်၊ အကြောင်းမှာ သူ သို့မဟုတ် သူမသည် နမူနာတွင် မည်သူပါဝင်မည်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသူဖြစ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များရရှိရန် သုတေသီသည် လေ့လာမှုနယ်ပယ်တွင် ကြီးမားသောအသိပညာနှင့် အတွေ့အကြုံရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။

ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ နမူနာယူခြင်း။

ရည်မှန်းထားသောနမူနာသည် လေ့လာမှုနမူနာကိုရွေးချယ်ရာတွင် သုတေသီ၏စီရင်ဆုံးဖြတ်မှုပေါ်တွင်သာ မူတည်သည်။

ထို့ကြောင့်၊ သုတေသနအတွက်တာဝန်ရှိသူတစ်ဦးသည် နမူနာ၏ဒြပ်စင်များကိုရွေးချယ်ရန် ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်သောအာဏာအားလုံးရှိသည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် ပညာရပ်နယ်ပယ်တွင် ကျွမ်းကျင်သူဖြစ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

အဆင်ပြေမှုနမူနာ

အဆင်ပြေသောနမူနာတွင်၊ သုတေသီများသည် လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အခွင့်အလမ်းမပါဝင်ဘဲ လူတစ်ဦးချင်းစီထံ ဝင်ရောက်ရလွယ်ကူမှုဆိုင်ရာ စံနှုန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာနမူနာများကို ရွေးချယ်သည်။

တစ်နည်းဆိုရသော်၊ လူဦးရေမှတစ်ဦးချင်းစီကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသော နမူနာပုံစံတွင်၊ ရရှိနိုင်မှု၊ နီးစပ်မှု သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ ရွေးချယ်မှုကုန်ကျစရိတ်ကဲ့သို့သော ရှုထောင့်များကို တန်ဖိုးထားသည်။ နမူနာကောက်ယူရာတွင် ပိုမိုလွယ်ကူချောမွေ့စေရန် စေတနာ့ဝန်ထမ်းများကိုပင် လက်ခံလေ့ရှိသည်။

တစ်ဆက်တည်း နမူနာယူပါ။

တစ်ဆက်တည်းနမူနာတွင်၊ ကနဦးနမူနာကို ဦးစွာရွေးချယ်ပြီး လေ့လာကာ ကနဦးနမူနာ၏ရလဒ်များကို ရရှိပြီးနောက် အခြားနမူနာကို လေ့လာသည်။ ပြီးတော့ လေ့လာမှုတစ်ခုလုံးရဲ့ နောက်ဆုံးကောက်ချက်မရရှိမချင်း လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရှေ့ဆင့်နောက်ဆင့် ထပ်ခါတလဲလဲ ပြုလုပ်ပါတယ်။

ထို့ကြောင့်၊ ဆက်တိုက်နမူနာသည် နမူနာတစ်ခုတည်းကို အာရုံစိုက်ခြင်းမဟုတ်သော်လည်း တူညီသောစာရင်းအင်းလူဦးရေမှ မတူညီသောနမူနာများကို လေ့လာပြီး နောက်ဆုံးတွင် အုပ်စုအားလုံးမှရရှိသော အချက်အလက်များဖြင့် ကောက်ချက်ဆွဲသည်။

ခွဲတမ်းနမူနာ

ခွဲတမ်းနမူနာတွင်၊ အနည်းဆုံး ဝိသေသတစ်ခုကို မျှဝေသည့် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ အုပ်စုများ (သို့မဟုတ် အလွှာ) ကို ဦးစွာဖွဲ့စည်းပြီး ထို့နောက် အုပ်စုတစ်ခုစီမှ ခွဲတမ်းတစ်ခုကို ရွေးချယ်ကာ လေ့လာမှုနမူနာကို ဖွဲ့သည်။

လူဦးရေကို အုပ်စုများခွဲရာတွင် အသုံးပြုသည့် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ စရိုက်လက္ခဏာကိုလည်း သုတေသီက ဆုံးဖြတ်သည်။ ထို့ကြောင့် သုတေသနပြုလုပ်ရန် တာဝန်ရှိသော ပုဂ္ဂိုလ်သည် ရရှိသော ရလဒ်များအပေါ်တွင် ကြီးမားသော သြဇာသက်ရောက်မှုရှိသည်။

နှင်းဘောလုံးနမူနာ

နှင်းဘောလုံးနမူနာ တွင် သုတေသီသည် ပထမဆုံးပါဝင်သူများကို ရွေးချယ်ပြီးနောက် လေ့လာမှုအတွက် နောက်ထပ်တစ်ဦးချင်းစီကို စုဆောင်းခဲ့သည်။

နှင်းဘောလုံးနမူနာ၏ ဤအင်္ဂါရပ်သည် လေ့လာမှုအတွက် ပါဝင်သူများ (snowball effect) အတွက် လူများစုဆောင်းလာသောကြောင့် နမူနာအရွယ်အစားသည် ပိုကြီးလာသည်ဟု ဆိုလိုသည်။

ဘယ်နမူနာနည်းကို သုံးရမလဲ။

နမူနာအတွက် လူတစ်ဦးချင်းစီကို ရွေးချယ်ရန် ရွေးချယ်ထားသော နမူနာနည်းလမ်းသည် စစ်တမ်းရလဒ်များအပေါ် သိသာထင်ရှားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် နမူနာပုံစံကို ရွေးချယ်ရာတွင် အချိန်နှင့် ဂရုတစိုက်လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ သင့်လျော်သောနမူနာနည်းလမ်းကို သင်ရွေးချယ်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည့် အဆင့်အချို့ကို အောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ရပါမည်-

1. သုတေသန၏ရည်ရွယ်ချက်ကိုသတ်မှတ်ပါ- စာရင်းအင်းလေ့လာမှုကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် သင်အောင်မြင်လိုသောအရာကို ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာသိရှိပြီး သင့်လျော်သောနမူနာနည်းလမ်းကိုရွေးချယ်ပါ။
2. ပစ်မှတ်လူဦးရေကို သတ်မှတ်ပါ- ယခင်အဆင့်တွင် သတ်မှတ်ထားသည့် ပန်းတိုင်ကို အောင်မြင်ရန် မည်သည့်အုပ်စုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သည်ကို သင်သိရန်လိုအပ်ပါသည်။
3. ရရှိနိုင်သောအရင်းအမြစ်များကို အကဲဖြတ်ပါ- သင့်တွင်ရှိသောအရင်းအမြစ်များပေါ်မူတည်၍ အချို့သောနမူနာနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍မရပါ။ ထို့ကြောင့်၊ နမူနာယူနည်းကို မရွေးချယ်မီ၊ သင့်တွင်ရှိသော ဘတ်ဂျက်၊ နမူနာယူခြင်းအတွက် သင်အသုံးပြုလိုသော အချိန်မည်မျှ၊ နမူနာတစ်ခုစီတွင် သင်မည်ကဲ့သို့ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရမည်၊ စသည်ဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်ပါသည်။
4. ဖြစ်နိုင်သောနမူနာနည်းလမ်းများအားလုံးကို ဆုံးဖြတ်ပါ- ယခင်အဆင့်များတွင် စုဆောင်းရရှိထားသော အချက်အလက်အားလုံးကို အသုံးပြုကာ စစ်တမ်းကောက်ယူရန်အတွက် သင်အသုံးပြုနိုင်သည့် နမူနာပုံစံများအားလုံးကို စာရင်းပြုစုပါ။
5. သင့်လျော်သောနမူနာနည်းလမ်းကိုရွေးချယ်ပါ- နောက်ဆုံးတွင်၊ ယခင်အဆင့်တွင်ပြင်ဆင်ထားသောစာရင်းမှ၊ သင်၏သုတေသနနှင့်အရင်းအမြစ်များနှင့်အကိုက်ညီဆုံးနမူနာနည်းလမ်းကိုရွေးချယ်ရန်လိုအပ်သည်။