Shwe Cloud is a social media network designed to foster meaningful connections, provide a secure space for social interactions, and empower users with privacy-focused and engaging features.

Is Shwe Cloud Community free to use?

Yes, Shwe Cloud is free to use. However, we may offer premium features or monetization options for users who wish to enhance their experience.

How do I create an account?

Simply click on the Sign Up button, enter your details (name, email, and password), verify your account, and start connecting!

Can I use Shwe Cloud Community on my mobile device?

Yes! Shwe Cloud is available on both web browsers and mobile devices. A dedicated mobile app will be released soon.

How does Shwe Cloud Community protect my privacy?

We use advanced encryption, privacy controls, and secure data storage to protect your information. You have full control over your data and who can see your content.

Can I control who sees my posts?

Yes! You can customize your privacy settings to choose who can view your posts – public, friends, or selected users.

How do I report inappropriate content or a user?

Click on the Report button next to the post or profile. Our moderation team will review the report and take appropriate action.

Can I delete my account?

Yes, you can delete your account at any time by going to Settings > Account Management > Delete Account. Once deleted, your data will be permanently removed from our servers.

What types of content can I post on Shwe Cloud Connections?

You can post text updates, images, videos, links, and more. You can also interact with posts by liking, commenting, and sharing.

Does Shwe Cloud have a live streaming feature?

Yes! Users can go live and interact with their audience in real-time.

Can I create private groups or communities?

Absolutely! You can create private or public groups based on shared interests, hobbies, or business needs.

Does Shwe Cloud Conections support business pages?

Yes, businesses can create pages, promote products, run advertisements, and engage with customers.

How does the AI-powered recommendation system work?

Our AI analyzes your activity and interests to suggest relevant content, connections, and groups while maintaining strict privacy standards.

Can I earn money on Shwe Cloud Community?

Yes! Content creators can monetize their content through ads, subscriptions, tipping, and partnerships.

How do I promote my business on Shwe Cloud Community?

You can create a business profile, run targeted ads, sell products, and engage with customers through interactive posts.

Are there fees for using monetization tools?

Some monetization features may include a small platform fee. Full details can be found in our Monetization Policy.

How do I change my profile picture and bio?

Go to Profile > Edit Profile to update your picture, bio, and other personal details.

How do I reset my password?

Click on Forgot Password? on the login page, and follow the steps to reset your password via email verification.

Can I deactivate my account instead of deleting it?

Yes! You can temporarily deactivate your account and reactivate it later by logging back in.

How do I change my notification settings?

Go to Settings > Notifications to customize which alerts you receive.

What are the community guidelines?

Our community guidelines ensure a respectful and safe environment. We do not tolerate hate speech, harassment, spam, or illegal content.

How do I report a bug or technical issue?

You can report issues by going to Help Center > Report a Problem or emailing our support team.

Does Shwe Cloud have a verification system for public figures?

Yes, we offer a verification badge for influencers, celebrities, and businesses. Verification requests can be submitted through Settings > Account Verification.

What new features can we expect in the future?

We are working on exciting features like a marketplace, video conferencing, NFT integration, and more interactive tools. Stay tuned for updates!

Search | Shwe Cloud

added a photo

2025-09-10 14:40:16 -

သုတေသနမှာ တိကျမှန်ကန်တဲ့ ရလဒ်ရဖို့ Probability Sampling နည်းလမ်း (၄) မျိုး
သုတေသနပြုလုပ်ရာမှာ အချက်အလက်တွေစုဆောင်းဖို့အတွက် နမူနာရွေးချယ်တဲ့နည်းလမ်း (Sampling Methods) ဟာ အရေးကြီးဆုံးအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ မှန်ကန်တဲ့ နမူနာရွေးချယ်မှုက သုတေသနရဲ့ရလဒ်တိကျမှုနဲ့ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်စေပါတယ်။ ဒီအထဲကမှ Probability Sampling ဆိုတဲ့ နည်းလမ်းဟာ လူတစ်ဦးချင်းစီကို တူညီတဲ့အခွင့်အရေးနဲ့ ရွေးချယ်တာကြောင့် ရလာတဲ့အချက်အလက်တွေဟာ လူအုပ်စုတစ်ခုလုံးကို ကိုယ်စားပြုနိုင်တဲ့ အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။

ဒီမှာတော့ Probability Sampling ရဲ့ အဓိကနည်းလမ်း (၄) မျိုးဖြစ်တဲ့ Simple Random Sampling, Systematic Sampling, Stratified Sampling နဲ့ Cluster Sampling တို့အကြောင်းကို ဥပမာတွေနဲ့တကွ အသေးစိတ်ရှင်းပြပေး သွားပါမယ်။

၁။ Simple Random Sampling (ရိုးရိုးကျပန်းရွေးချယ်ခြင်း)
ဒီနည်းလမ်းကတော့ လူအုပ်စုထဲက လူတိုင်းကို တူညီတဲ့အခွင့်အရေးနဲ့ ရွေးချယ်တဲ့နည်းလမ်းပါ။ ရွေးချယ်ရာမှာ ဘက်လိုက်မှုမရှိတာကြောင့် ရလဒ်တွေဟာ အကောင်းဆုံးဖြစ်ပါတယ်။

ဥပမာ - ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှာ ဝန်ထမ်း ၁,၀၀၀ ရှိပြီး အဲဒီထဲက ၁၀၀ ကို စစ်တမ်းကောက်မယ်ဆိုရင်၊
1. ဝန်ထမ်းအားလုံးရဲ့နာမည်တွေကို စာရင်းလုပ်လိုက်ပါ။
2. ပြီးရင် ကွန်ပျူတာ ပရိုဂရမ်တစ်ခု ဒါမှမဟုတ် ကျပန်းနံပါတ်ထုတ်ပေးတဲ့ ကိရိယာကိုသုံးပြီး နံပါတ် ၁၀၀ ကို ရွေးချယ်ပါ။
3. ရွေးချယ်ခံရတဲ့ နံပါတ် ၁၀၀ ကိုက်ညီတဲ့ ဝန်ထမ်းတွေကို စစ်တမ်းကောက်ပါ။
ဒီနည်းလမ်းက ဘက်လိုက်မှုကင်းပြီး အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးကို ကိုယ်စားပြုနိုင်ပါတယ်။

၂။ Systematic Sampling (စနစ်တကျရွေးချယ်ခြင်း)
ဒီနည်းလမ်းကတော့ လူအုပ်စုထဲက လူတွေကို သတ်မှတ်ထားတဲ့ အစီအစဉ်အတိုင်း ရွေးချယ်တဲ့နည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။

ဥပမာ - ကျောင်းတစ်ကျောင်းက ကျောင်းသား ၅၀၀ ထဲကနေ ကျောင်းသား ၅၀ ကို ရွေးချယ်မယ်ဆိုရင်၊
1. ကျောင်းသားအားလုံးကို နံပါတ်စဉ်တပ်လိုက်ပါ။ (၁ ကနေ ၅၀၀ အထိ)
2. ပြီးရင် ရွေးချယ်တဲ့အကြားအကွာအဝေး” 'k' တန်ဖိုးကို ရှာပါ။
k = စုစုပေါင်းလူဦးရေ / ရွေးချယ်မယ့်လူဦးရေ
= 500/ 50 = 10
3. ပထမဆုံးကျောင်းသားကို ကျပန်းနံပါတ် (ဥပမာ ၃) ကို ရွေးပါ။
4. ပြီးရင်တော့ နံပါတ်စဉ် ၃ ကနေစပြီး ၁၀ ယောက်မြောက်တိုင်း (၃, ၁၃, ၂၃, ၃၃...) ကို စနစ်တကျရွေးချယ်သွားပါ။ ဒီနည်းလမ်းက Simple Random Sampling ထက် ပိုလွယ်ပြီး အချိန်ကုန်သက်သာပါတယ်။

၃။ Stratified Sampling (အလွှာလိုက်ရွေးချယ်ခြင်း)
ဒီနည်းလမ်းကတော့ လူအုပ်စုတစ်ခုလုံးကို အုပ်စုခွဲပြီး ရွေးချယ်တဲ့နည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။ အုပ်စုခွဲတဲ့အခါ အသက်၊ ကျား/မ၊ ပညာရေးအဆင့် စတဲ့ တူညီတဲ့ဝိသေသလက္ခဏာတွေအလိုက် ခွဲခြားပါတယ်။

ဥပမာ - ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှာ ဝန်ထမ်း ၁၀၀ ရှိပြီး အဲဒီထဲက အမျိုးသား ၆၀၊ အမျိုးသမီး ၄၀ ရှိတယ်။ စစ်တမ်းကောက်ဖို့အတွက် လူ ၂၀ ကို ရွေးချယ်မယ်ဆိုရင်၊
1. လူဦးရေရဲ့ အချိုးအစားအတိုင်း အုပ်စုခွဲပါ။ အမျိုးသား ၆၀%၊ အမျိုးသမီး ၄၀%။
2. အဲဒီအချိုးအစားအတိုင်း လူ ၂၀ ကို ရွေးချယ်ပါ။
3. အမျိုးသား 20×0.6=12 ယောက်ကို Simple Random Sampling နည်းလမ်းနဲ့ အမျိုးသားအုပ်စုထဲက ရွေးချယ်ပါ။
4. အမျိုးသမီး 20×0.4=8 ယောက်ကို Simple Random Sampling နည်းလမ်းနဲ့ အမျိုးသမီးအုပ်စုထဲက ရွေးချယ်ပါ။
ဒီနည်းလမ်းက အုပ်စုအသီးသီးကို ကိုယ်စားပြုနိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျတဲ့ရလဒ်တွေ ရရှိစေပါတယ်။

၄။ Cluster Sampling (အုပ်စုလိုက်ရွေးချယ်ခြင်း)
ဒီနည်းလမ်းကတော့ လူတွေကို အုပ်စုကြီးတွေ (ဥပမာ - မြို့၊ ရပ်ကွက်၊ ကျောင်း) အဖြစ်ခွဲပြီး အဲဒီအုပ်စုကြီးတွေထဲကမှ ကျပန်းရွေးချယ်တဲ့ နည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။
ဥပမာ - နိုင်ငံတစ်နိုင်ငံလုံးက မူလတန်းကျောင်းသားတွေရဲ့ အစာစားသုံးမှုအလေ့အထကို စစ်တမ်းကောက်မယ်ဆိုရင်၊
1. နိုင်ငံအတွင်းက မူလတန်းကျောင်းတွေကို အုပ်စုလိုက်ခွဲခြားလိုက်ပါ။
2. ပြီးရင် ကျောင်းအားလုံးထဲကမှ ကျပန်းကျောင်း ၁၀ ကျောင်းကို ရွေးချယ်ပါ။
3. ရွေးချယ်ခံရတဲ့ ကျောင်း ၁၀ ကျောင်းက ကျောင်းသားအားလုံးကို စစ်တမ်းကောက်ယူပါ။

ဒီနည်းလမ်းက ပထဝီအနေအထားအရ ကျယ်ပြန့်တဲ့ နေရာဒေသတွေမှာ သုတေသနလုပ်ဖို့အတွက် သင့်တော်ပြီး အချိန်နဲ့ ငွေကုန်သက်သာစေပါတယ်။

အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော် Probability Sampling နည်းလမ်း (၄) မျိုးစလုံးဟာ သုတေသနရည်ရွယ်ချက်အပေါ်မူတည်ပြီး အားသာချက်တွေ မတူညီကြပါဘူး။ Simple Random Sampling က ဘက်လိုက်မှုအကင်းဆုံးဖြစ်ပြီး၊ Systematic Sampling က ပိုမိုလွယ်ကူမြန်ဆန်ပါတယ်။ Stratified Sampling က လူအုပ်စုခွဲပြီး ကိုယ်စားပြုမှုကို ပိုကောင်းအောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ Cluster Sampling ကတော့ နေရာဒေသ ကျယ်ပြန့်တဲ့ သုတေသနတွေအတွက် အထူးသင့်တော်ပါတယ်။ ဒီနည်းလမ်းတွေကို သေချာနားလည်ထားခြင်းအားဖြင့် သုတေသနပြုမယ့်သူဟာ မိမိရဲ့ရည်ရွယ်ချက်အတွက် အသင့်တော်ဆုံးနည်းလမ်းကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျမှန်ကန်တဲ့ရလဒ်တွေရရှိနိုင်မှာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

#Statistics #SamplingMethods #ProbabilitySampling #Research #SimpleRandomSampling #SystematicSampling #StratifiedSampling #ClusterSampling

သုတေသနမှာ တိကျမှန်ကန်တဲ့ ရလဒ်ရဖို့ Probability Sampling နည်းလမ်း (၄) မျိုး သုတေသနပြုလုပ်ရာမှာ အချက်အလက်တွေစုဆောင်းဖို့အတွက် နမူနာရွေးချယ်တဲ့နည်းလမ်း (Sampling Methods) ဟာ အရေးကြီးဆုံးအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ မှန်ကန်တဲ့ နမူနာရွေးချယ်မှုက သုတေသနရဲ့ရလဒ်တိကျမှုနဲ့ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်စေပါတယ်။ ဒီအထဲကမှ Probability Sampling ဆိုတဲ့ နည်းလမ်းဟာ လူတစ်ဦးချင်းစီကို တူညီတဲ့အခွင့်အရေးနဲ့ ရွေးချယ်တာကြောင့် ရလာတဲ့အချက်အလက်တွေဟာ လူအုပ်စုတစ်ခုလုံးကို ကိုယ်စားပြုနိုင်တဲ့ အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒီမှာတော့ Probability Sampling ရဲ့ အဓိကနည်းလမ်း (၄) မျိုးဖြစ်တဲ့ Simple Random Sampling, Systematic Sampling, Stratified Sampling နဲ့ Cluster Sampling တို့အကြောင်းကို ဥပမာတွေနဲ့တကွ အသေးစိတ်ရှင်းပြပေး သွားပါမယ်။ ၁။ Simple Random Sampling (ရိုးရိုးကျပန်းရွေးချယ်ခြင်း) ဒီနည်းလမ်းကတော့ လူအုပ်စုထဲက လူတိုင်းကို တူညီတဲ့အခွင့်အရေးနဲ့ ရွေးချယ်တဲ့နည်းလမ်းပါ။ ရွေးချယ်ရာမှာ ဘက်လိုက်မှုမရှိတာကြောင့် ရလဒ်တွေဟာ အကောင်းဆုံးဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာ - ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှာ ဝန်ထမ်း ၁,၀၀၀ ရှိပြီး အဲဒီထဲက ၁၀၀ ကို စစ်တမ်းကောက်မယ်ဆိုရင်၊ 1. ဝန်ထမ်းအားလုံးရဲ့နာမည်တွေကို စာရင်းလုပ်လိုက်ပါ။ 2. ပြီးရင် ကွန်ပျူတာ ပရိုဂရမ်တစ်ခု ဒါမှမဟုတ် ကျပန်းနံပါတ်ထုတ်ပေးတဲ့ ကိရိယာကိုသုံးပြီး နံပါတ် ၁၀၀ ကို ရွေးချယ်ပါ။ 3. ရွေးချယ်ခံရတဲ့ နံပါတ် ၁၀၀ ကိုက်ညီတဲ့ ဝန်ထမ်းတွေကို စစ်တမ်းကောက်ပါ။ ဒီနည်းလမ်းက ဘက်လိုက်မှုကင်းပြီး အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးကို ကိုယ်စားပြုနိုင်ပါတယ်။ ၂။ Systematic Sampling (စနစ်တကျရွေးချယ်ခြင်း) ဒီနည်းလမ်းကတော့ လူအုပ်စုထဲက လူတွေကို သတ်မှတ်ထားတဲ့ အစီအစဉ်အတိုင်း ရွေးချယ်တဲ့နည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာ - ကျောင်းတစ်ကျောင်းက ကျောင်းသား ၅၀၀ ထဲကနေ ကျောင်းသား ၅၀ ကို ရွေးချယ်မယ်ဆိုရင်၊ 1. ကျောင်းသားအားလုံးကို နံပါတ်စဉ်တပ်လိုက်ပါ။ (၁ ကနေ ၅၀၀ အထိ) 2. ပြီးရင် ရွေးချယ်တဲ့အကြားအကွာအဝေး” 'k' တန်ဖိုးကို ရှာပါ။ k = စုစုပေါင်းလူဦးရေ / ရွေးချယ်မယ့်လူဦးရေ = 500/ 50 = 10 3. ပထမဆုံးကျောင်းသားကို ကျပန်းနံပါတ် (ဥပမာ ၃) ကို ရွေးပါ။ 4. ပြီးရင်တော့ နံပါတ်စဉ် ၃ ကနေစပြီး ၁၀ ယောက်မြောက်တိုင်း (၃, ၁၃, ၂၃, ၃၃...) ကို စနစ်တကျရွေးချယ်သွားပါ။ ဒီနည်းလမ်းက Simple Random Sampling ထက် ပိုလွယ်ပြီး အချိန်ကုန်သက်သာပါတယ်။ ၃။ Stratified Sampling (အလွှာလိုက်ရွေးချယ်ခြင်း) ဒီနည်းလမ်းကတော့ လူအုပ်စုတစ်ခုလုံးကို အုပ်စုခွဲပြီး ရွေးချယ်တဲ့နည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။ အုပ်စုခွဲတဲ့အခါ အသက်၊ ကျား/မ၊ ပညာရေးအဆင့် စတဲ့ တူညီတဲ့ဝိသေသလက္ခဏာတွေအလိုက် ခွဲခြားပါတယ်။ ဥပမာ - ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှာ ဝန်ထမ်း ၁၀၀ ရှိပြီး အဲဒီထဲက အမျိုးသား ၆၀၊ အမျိုးသမီး ၄၀ ရှိတယ်။ စစ်တမ်းကောက်ဖို့အတွက် လူ ၂၀ ကို ရွေးချယ်မယ်ဆိုရင်၊ 1. လူဦးရေရဲ့ အချိုးအစားအတိုင်း အုပ်စုခွဲပါ။ အမျိုးသား ၆၀%၊ အမျိုးသမီး ၄၀%။ 2. အဲဒီအချိုးအစားအတိုင်း လူ ၂၀ ကို ရွေးချယ်ပါ။ 3. အမျိုးသား 20×0.6=12 ယောက်ကို Simple Random Sampling နည်းလမ်းနဲ့ အမျိုးသားအုပ်စုထဲက ရွေးချယ်ပါ။ 4. အမျိုးသမီး 20×0.4=8 ယောက်ကို Simple Random Sampling နည်းလမ်းနဲ့ အမျိုးသမီးအုပ်စုထဲက ရွေးချယ်ပါ။ ဒီနည်းလမ်းက အုပ်စုအသီးသီးကို ကိုယ်စားပြုနိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျတဲ့ရလဒ်တွေ ရရှိစေပါတယ်။ ၄။ Cluster Sampling (အုပ်စုလိုက်ရွေးချယ်ခြင်း) ဒီနည်းလမ်းကတော့ လူတွေကို အုပ်စုကြီးတွေ (ဥပမာ - မြို့၊ ရပ်ကွက်၊ ကျောင်း) အဖြစ်ခွဲပြီး အဲဒီအုပ်စုကြီးတွေထဲကမှ ကျပန်းရွေးချယ်တဲ့ နည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာ - နိုင်ငံတစ်နိုင်ငံလုံးက မူလတန်းကျောင်းသားတွေရဲ့ အစာစားသုံးမှုအလေ့အထကို စစ်တမ်းကောက်မယ်ဆိုရင်၊ 1. နိုင်ငံအတွင်းက မူလတန်းကျောင်းတွေကို အုပ်စုလိုက်ခွဲခြားလိုက်ပါ။ 2. ပြီးရင် ကျောင်းအားလုံးထဲကမှ ကျပန်းကျောင်း ၁၀ ကျောင်းကို ရွေးချယ်ပါ။ 3. ရွေးချယ်ခံရတဲ့ ကျောင်း ၁၀ ကျောင်းက ကျောင်းသားအားလုံးကို စစ်တမ်းကောက်ယူပါ။ ဒီနည်းလမ်းက ပထဝီအနေအထားအရ ကျယ်ပြန့်တဲ့ နေရာဒေသတွေမှာ သုတေသနလုပ်ဖို့အတွက် သင့်တော်ပြီး အချိန်နဲ့ ငွေကုန်သက်သာစေပါတယ်။ အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော် Probability Sampling နည်းလမ်း (၄) မျိုးစလုံးဟာ သုတေသနရည်ရွယ်ချက်အပေါ်မူတည်ပြီး အားသာချက်တွေ မတူညီကြပါဘူး။ Simple Random Sampling က ဘက်လိုက်မှုအကင်းဆုံးဖြစ်ပြီး၊ Systematic Sampling က ပိုမိုလွယ်ကူမြန်ဆန်ပါတယ်။ Stratified Sampling က လူအုပ်စုခွဲပြီး ကိုယ်စားပြုမှုကို ပိုကောင်းအောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ Cluster Sampling ကတော့ နေရာဒေသ ကျယ်ပြန့်တဲ့ သုတေသနတွေအတွက် အထူးသင့်တော်ပါတယ်။ ဒီနည်းလမ်းတွေကို သေချာနားလည်ထားခြင်းအားဖြင့် သုတေသနပြုမယ့်သူဟာ မိမိရဲ့ရည်ရွယ်ချက်အတွက် အသင့်တော်ဆုံးနည်းလမ်းကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျမှန်ကန်တဲ့ရလဒ်တွေရရှိနိုင်မှာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ #Statistics #SamplingMethods #ProbabilitySampling #Research #SimpleRandomSampling #SystematicSampling #StratifiedSampling #ClusterSampling

0 Comments 0 Shares 98 Views 0 Reviews

added a photo

2025-09-10 14:35:08 -

ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) နဲ့ နမူနာအရွယ်အစား (Sample Size) – တိကျမှုရရှိဖို့ အခြေခံသဘောတရား

ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) ဆိုတာဘာလဲ?
ယနေ့ခေတ် ကုန်ပစ္စည်းထုတ်လုပ်မှုနဲ့ စစ်တမ်းကောက်ယူမှုတွေမှာ စာရင်းအင်းပညာရပ်ဟာ မရှိမဖြစ် အရေးပါလာပါတယ်။ ဒီပညာရပ်က ရရှိလာတဲ့ အချက်အလက်တွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ပိုမိုတိကျတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချနိုင်ဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။ ဒီလိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာမှာ အဓိကကျတဲ့ သဘောတရားနှစ်ခုဖြစ်တဲ့ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) နဲ့ နမူနာအရွယ်အစား (Sample Size) တို့ဟာ အပြန်အလှန်ဆက်စပ်နေပါတယ်။ ဒီအကြောင်းအရာမှာ နမူနာ အရေအတွက် ဘယ်လောက်ယူရင် ခန့်မှန်းချက်က ဘယ်လောက်တိကျမလဲဆိုတာကို ရှင်းလင်းစွာ တင်ပြပေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) ဆိုတာက စစ်တမ်းတစ်ခု ဒါမှမဟုတ် သုတေသနတစ်ခုရဲ့ ရလဒ်ကို ဖော်ပြတဲ့အခါ အမှန်တကယ်တန်ဖိုးဟာ ဘယ်အပိုင်းအခြားအတွင်းမှာ ရှိနိုင်တယ်ဆိုတာကို ခန့်မှန်းပြတဲ့ တိကျမှုအတိုင်းအတာတစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ လူ ၁၀၀ ကို စစ်တမ်းကောက်လိုက်လို့ ပျမ်းမျှဝင်ငွေက ၅၀၀,၀၀၀ ကျပ် ဖြစ်တယ်ဆိုပါစို့။ ဒီ ၅၀၀,၀၀၀ ကျပ်ဆိုတာက စစ်တမ်းဖြေသူ ၁၀၀ ရဲ့ ပျမ်းမျှသာဖြစ်ပြီး တစ်မြို့လုံးရဲ့ ပျမ်းမျှဝင်ငွေ မဟုတ်ပါဘူး။ ဒါကြောင့် သုတေသီတွေဟာ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာကို အသုံးပြုပြီး “ကျွန်တော်တို့ဟာ ၉၅% ယုံကြည်မှုအဆင့်နဲ့ တစ်မြို့လုံးရဲ့ ပျမ်းမျှဝင်ငွေဟာ ၄၅၀,၀၀၀ ကျပ်ကနေ ၅၅၀,၀၀၀ ကျပ်ကြားမှာ ရှိနိုင်တယ်” လို့ ပြောပြနိုင်ပါတယ်။

ဒီနေရာမှာ ၉၅% ယုံကြည်မှုအဆင့် (95% confidence level) ဆိုတာက ဒီလိုစစ်တမ်းကို အကြိမ် ၁၀၀ ပြန်လုပ်မယ်ဆိုရင် ၉၅ ကြိမ်မှာ အမှန်တကယ် ပျမ်းမျှတန်ဖိုးဟာ ဒီကြားကာလထဲမှာ ပါဝင်နေမယ်ဆိုတဲ့ အဓိပ္ပာယ်ဖြစ်ပါတယ်။
ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) နဲ့ နမူနာအရွယ်အစား (Sample Size) ဆက်နွယ်မှု ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာနဲ့ နမူနာအရွယ်အစားဟာ အပြန်အလှန်အားဖြင့် ဆက်နွယ်မှုရှိပါတယ်။ ဒီဆက်နွယ်မှုကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစွာ အောက်ပါအတိုင်း မှတ်သားနိုင်ပါတယ်-

နမူနာအရွယ်အစား (Sample Size) ကြီးလေလေ၊ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) က ပိုကျဉ်းမြောင်းလေလေ ဖြစ်ပါတယ်။
ဒါဘာကြောင့်လဲဆိုတော့ သင်ယူတဲ့နမူနာ အရေအတွက် များလာတဲ့အခါ အဲဒီနမူနာဟာ စုစုပေါင်းလူဦးရေရဲ့ အခြေအနေကို ပိုပြီးတိကျစွာ ကိုယ်စားပြုနိုင်လို့ပါပဲ။ ပိုတိကျတဲ့ အချက်အလက်တွေ ရလာတဲ့အတွက် ခန့်မှန်းချက်ရဲ့ အပိုင်းအခြား (Interval) ဟာလည်း ပိုမိုကျဉ်းမြောင်းလာပါတယ်။

နမူနာအရွယ်အစား (Sample Size) သေးငယ်လေလေ၊ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) က ပိုကျယ်ပြန့်လေလေ ဖြစ်ပါတယ်။
နမူနာ အရေအတွက် နည်းတဲ့အခါ အချက်အလက်တွေက တိကျမှုအားနည်းပြီး စုစုပေါင်းလူဦးရေကို ကောင်းကောင်းကိုယ်စားမပြုနိုင်ပါဘူး။ ဒါကြောင့် ခန့်မှန်းချက်အတွက် ပိုကျယ်တဲ့ အပိုင်းအခြားတစ်ခုကို ပေးရပါတယ်။ ပိုကျယ်တဲ့ကြားကာလဟာ ခန့်မှန်းချက်မှာ သေချာမှုအားနည်းကြောင်း ပြသပါတယ်။

ဒီဆက်နွယ်မှုကို ပိုပြီးရှင်းလင်းအောင် ဥပမာ နှစ်ခုနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါမယ်။
ဥပမာ ၁- နမူနာအရွယ်အစား သေးငယ်ခြင်း
ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခုရဲ့ အရည်အသွေးကို စစ်ဆေးဖို့အတွက် ကုန်ပစ္စည်း ၁၀ ခု ကိုပဲ စစ်ဆေးကြည့်မယ်ဆိုပါစို့။ စစ်ဆေးပြီးနောက် ၈၀% ဟာ အရည်အသွေးမီတယ်လို့ တွေ့ရှိရပါတယ်။
ဒီအချက်အလက် နည်းနည်းလေးနဲ့ တစ်ခုလုံးကို ခန့်မှန်းတဲ့အခါ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာက ကျယ်ပြန့်နေနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ- "ကျွန်တော်တို့ ၉၅% ယုံကြည်မှုအဆင့်နဲ့ ဒီကုန်ပစ္စည်းရဲ့ အရည်အသွေးမီတဲ့ ရာခိုင်နှုန်းဟာ ၄၅% ကနေ ၉၃% ကြားမှာ ရှိနိုင်ပါတယ်" လို့ ရလဒ်ထွက်နိုင်ပါတယ်။

ဥပမာ ၂- နမူနာအရွယ်အစား ကြီးမားခြင်း
ဒီတစ်ကြိမ်မှာတော့ ကုန်ပစ္စည်း ၁၀၀၀ ကို စစ်ဆေးကြည့်ပြီး ၈၂% ဟာ အရည်အသွေးမီတယ်လို့ တွေ့ရှိရပါတယ်။

နမူနာအရေအတွက် အများကြီးယူထားတဲ့အတွက် အချက်အလက်တွေဟာ ပိုပြီးတိကျလာပါတယ်။ ဒါကြောင့် ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာက ပိုကျဉ်းမြောင်းသွားပါတယ်။ ဥပမာ- "ကျွန်တော်တို့ ၉၅% ယုံကြည်မှုအဆင့်နဲ့ ဒီကုန်ပစ္စည်းရဲ့ အရည်အသွေးမီတဲ့ ရာခိုင်နှုန်းဟာ ၈၀.၅% ကနေ ၈၃.၅% ကြားမှာ ရှိနိုင်ပါတယ်" လို့ ပိုပြီးတိကျတဲ့ ရလဒ်ကို ရရှိနိုင်ပါတယ်။
ဒီဥပမာတွေအရ နမူနာအရေအတွက် များလေလေ၊ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာက ပိုကျဉ်းမြောင်းပြီး ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ ခန့်မှန်းချက်က ပိုတိကျလာလေလေဆိုတာ တွေ့ရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော်၊ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာနဲ့ နမူနာအရွယ်အစားတို့ဟာ တစ်ခုနဲ့တစ်ခု တွဲဖက်ပြီး တည်ရှိနေတဲ့ သဘောတရားတွေ ဖြစ်ပါတယ်။ နမူနာအရွယ်အစားကို မှန်ကန်စွာ ရွေးချယ်ခြင်းအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ သုတေသနရလဒ်တွေဟာ ပိုမိုတိကျလာပြီး အမှန်တကယ်တန်ဖိုးကို ပိုမိုနီးစပ်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်း၊ သိပ္ပံပညာ ဒါမှမဟုတ် လူမှုရေးသုတေသန စတဲ့ ဘယ်နယ်ပယ်မှာမဆို ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချမှတ်နိုင်ဖို့အတွက် အလွန်အရေးပါတဲ့ အချက်တစ်ချက် ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် မည်သည့်အချက်အလက်ကိုမဆို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတော့မယ်ဆိုရင် ဒီအခြေခံသဘောတရားတွေကို နားလည်ထားဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။

#Statistics #ConfidenceInterval #SampleSize #DataAnalysis #Research #DecisionMaking #StatisticalThinking

ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) နဲ့ နမူနာအရွယ်အစား (Sample Size) – တိကျမှုရရှိဖို့ အခြေခံသဘောတရား ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) ဆိုတာဘာလဲ? ယနေ့ခေတ် ကုန်ပစ္စည်းထုတ်လုပ်မှုနဲ့ စစ်တမ်းကောက်ယူမှုတွေမှာ စာရင်းအင်းပညာရပ်ဟာ မရှိမဖြစ် အရေးပါလာပါတယ်။ ဒီပညာရပ်က ရရှိလာတဲ့ အချက်အလက်တွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ပိုမိုတိကျတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချနိုင်ဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။ ဒီလိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာမှာ အဓိကကျတဲ့ သဘောတရားနှစ်ခုဖြစ်တဲ့ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) နဲ့ နမူနာအရွယ်အစား (Sample Size) တို့ဟာ အပြန်အလှန်ဆက်စပ်နေပါတယ်။ ဒီအကြောင်းအရာမှာ နမူနာ အရေအတွက် ဘယ်လောက်ယူရင် ခန့်မှန်းချက်က ဘယ်လောက်တိကျမလဲဆိုတာကို ရှင်းလင်းစွာ တင်ပြပေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) ဆိုတာက စစ်တမ်းတစ်ခု ဒါမှမဟုတ် သုတေသနတစ်ခုရဲ့ ရလဒ်ကို ဖော်ပြတဲ့အခါ အမှန်တကယ်တန်ဖိုးဟာ ဘယ်အပိုင်းအခြားအတွင်းမှာ ရှိနိုင်တယ်ဆိုတာကို ခန့်မှန်းပြတဲ့ တိကျမှုအတိုင်းအတာတစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လူ ၁၀၀ ကို စစ်တမ်းကောက်လိုက်လို့ ပျမ်းမျှဝင်ငွေက ၅၀၀,၀၀၀ ကျပ် ဖြစ်တယ်ဆိုပါစို့။ ဒီ ၅၀၀,၀၀၀ ကျပ်ဆိုတာက စစ်တမ်းဖြေသူ ၁၀၀ ရဲ့ ပျမ်းမျှသာဖြစ်ပြီး တစ်မြို့လုံးရဲ့ ပျမ်းမျှဝင်ငွေ မဟုတ်ပါဘူး။ ဒါကြောင့် သုတေသီတွေဟာ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာကို အသုံးပြုပြီး “ကျွန်တော်တို့ဟာ ၉၅% ယုံကြည်မှုအဆင့်နဲ့ တစ်မြို့လုံးရဲ့ ပျမ်းမျှဝင်ငွေဟာ ၄၅၀,၀၀၀ ကျပ်ကနေ ၅၅၀,၀၀၀ ကျပ်ကြားမှာ ရှိနိုင်တယ်” လို့ ပြောပြနိုင်ပါတယ်။ ဒီနေရာမှာ ၉၅% ယုံကြည်မှုအဆင့် (95% confidence level) ဆိုတာက ဒီလိုစစ်တမ်းကို အကြိမ် ၁၀၀ ပြန်လုပ်မယ်ဆိုရင် ၉၅ ကြိမ်မှာ အမှန်တကယ် ပျမ်းမျှတန်ဖိုးဟာ ဒီကြားကာလထဲမှာ ပါဝင်နေမယ်ဆိုတဲ့ အဓိပ္ပာယ်ဖြစ်ပါတယ်။ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) နဲ့ နမူနာအရွယ်အစား (Sample Size) ဆက်နွယ်မှု ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာနဲ့ နမူနာအရွယ်အစားဟာ အပြန်အလှန်အားဖြင့် ဆက်နွယ်မှုရှိပါတယ်။ ဒီဆက်နွယ်မှုကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစွာ အောက်ပါအတိုင်း မှတ်သားနိုင်ပါတယ်- နမူနာအရွယ်အစား (Sample Size) ကြီးလေလေ၊ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) က ပိုကျဉ်းမြောင်းလေလေ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဘာကြောင့်လဲဆိုတော့ သင်ယူတဲ့နမူနာ အရေအတွက် များလာတဲ့အခါ အဲဒီနမူနာဟာ စုစုပေါင်းလူဦးရေရဲ့ အခြေအနေကို ပိုပြီးတိကျစွာ ကိုယ်စားပြုနိုင်လို့ပါပဲ။ ပိုတိကျတဲ့ အချက်အလက်တွေ ရလာတဲ့အတွက် ခန့်မှန်းချက်ရဲ့ အပိုင်းအခြား (Interval) ဟာလည်း ပိုမိုကျဉ်းမြောင်းလာပါတယ်။ နမူနာအရွယ်အစား (Sample Size) သေးငယ်လေလေ၊ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာ (Confidence Interval) က ပိုကျယ်ပြန့်လေလေ ဖြစ်ပါတယ်။ နမူနာ အရေအတွက် နည်းတဲ့အခါ အချက်အလက်တွေက တိကျမှုအားနည်းပြီး စုစုပေါင်းလူဦးရေကို ကောင်းကောင်းကိုယ်စားမပြုနိုင်ပါဘူး။ ဒါကြောင့် ခန့်မှန်းချက်အတွက် ပိုကျယ်တဲ့ အပိုင်းအခြားတစ်ခုကို ပေးရပါတယ်။ ပိုကျယ်တဲ့ကြားကာလဟာ ခန့်မှန်းချက်မှာ သေချာမှုအားနည်းကြောင်း ပြသပါတယ်။ ဒီဆက်နွယ်မှုကို ပိုပြီးရှင်းလင်းအောင် ဥပမာ နှစ်ခုနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါမယ်။ ဥပမာ ၁- နမူနာအရွယ်အစား သေးငယ်ခြင်း ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခုရဲ့ အရည်အသွေးကို စစ်ဆေးဖို့အတွက် ကုန်ပစ္စည်း ၁၀ ခု ကိုပဲ စစ်ဆေးကြည့်မယ်ဆိုပါစို့။ စစ်ဆေးပြီးနောက် ၈၀% ဟာ အရည်အသွေးမီတယ်လို့ တွေ့ရှိရပါတယ်။ ဒီအချက်အလက် နည်းနည်းလေးနဲ့ တစ်ခုလုံးကို ခန့်မှန်းတဲ့အခါ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာက ကျယ်ပြန့်နေနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ- "ကျွန်တော်တို့ ၉၅% ယုံကြည်မှုအဆင့်နဲ့ ဒီကုန်ပစ္စည်းရဲ့ အရည်အသွေးမီတဲ့ ရာခိုင်နှုန်းဟာ ၄၅% ကနေ ၉၃% ကြားမှာ ရှိနိုင်ပါတယ်" လို့ ရလဒ်ထွက်နိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ ၂- နမူနာအရွယ်အစား ကြီးမားခြင်း ဒီတစ်ကြိမ်မှာတော့ ကုန်ပစ္စည်း ၁၀၀၀ ကို စစ်ဆေးကြည့်ပြီး ၈၂% ဟာ အရည်အသွေးမီတယ်လို့ တွေ့ရှိရပါတယ်။ နမူနာအရေအတွက် အများကြီးယူထားတဲ့အတွက် အချက်အလက်တွေဟာ ပိုပြီးတိကျလာပါတယ်။ ဒါကြောင့် ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာက ပိုကျဉ်းမြောင်းသွားပါတယ်။ ဥပမာ- "ကျွန်တော်တို့ ၉၅% ယုံကြည်မှုအဆင့်နဲ့ ဒီကုန်ပစ္စည်းရဲ့ အရည်အသွေးမီတဲ့ ရာခိုင်နှုန်းဟာ ၈၀.၅% ကနေ ၈၃.၅% ကြားမှာ ရှိနိုင်ပါတယ်" လို့ ပိုပြီးတိကျတဲ့ ရလဒ်ကို ရရှိနိုင်ပါတယ်။ ဒီဥပမာတွေအရ နမူနာအရေအတွက် များလေလေ၊ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာက ပိုကျဉ်းမြောင်းပြီး ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ ခန့်မှန်းချက်က ပိုတိကျလာလေလေဆိုတာ တွေ့ရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ အချုပ်အားဖြင့်ဆိုရသော်၊ ယုံကြည်မှုအတိုင်းအတာနဲ့ နမူနာအရွယ်အစားတို့ဟာ တစ်ခုနဲ့တစ်ခု တွဲဖက်ပြီး တည်ရှိနေတဲ့ သဘောတရားတွေ ဖြစ်ပါတယ်။ နမူနာအရွယ်အစားကို မှန်ကန်စွာ ရွေးချယ်ခြင်းအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ သုတေသနရလဒ်တွေဟာ ပိုမိုတိကျလာပြီး အမှန်တကယ်တန်ဖိုးကို ပိုမိုနီးစပ်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်ပါတယ်။ ဒါဟာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်း၊ သိပ္ပံပညာ ဒါမှမဟုတ် လူမှုရေးသုတေသန စတဲ့ ဘယ်နယ်ပယ်မှာမဆို ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချမှတ်နိုင်ဖို့အတွက် အလွန်အရေးပါတဲ့ အချက်တစ်ချက် ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် မည်သည့်အချက်အလက်ကိုမဆို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတော့မယ်ဆိုရင် ဒီအခြေခံသဘောတရားတွေကို နားလည်ထားဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ #Statistics #ConfidenceInterval #SampleSize #DataAnalysis #Research #DecisionMaking #StatisticalThinking

0 Comments 0 Shares 91 Views 0 Reviews