သုတေသနကျင့်ဝတ်တွင် စာရင်းအင်းများ

သုတေသနကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ စာရင်းအင်းများ

သုတေသနကျင့်ဝတ်များကို ပါဝင်သူများ၏ သဘောတူညီချက်၊ အချက်အလက်လျှို့ဝှက်ချက်နှင့် သုတေသီ၏ သမာဓိတို့နှင့် ဆက်စပ်၍ မကြာခဏ ဆွေးနွေးလေ့ရှိသည်။ သို့သော် သုတေသနရလဒ်များ၏ အရည်အသွေးနှင့် တရားမျှတမှုကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေသော်လည်း မကြာခဏ လျစ်လျူရှုခံရသည့် နယ်ပယ်တစ်ခုမှာ စာရင်းအင်းများဖြစ်သည်။ စာရင်းအင်းသည် "ကိန်းဂဏန်းများကို တွက်ချက်ခြင်း" အတွက် ကိရိယာတစ်ခုမျှသာ မဟုတ်ဘဲ သုတေသီများအား တာဝန်ယူမှုရှိသော နိဂုံးချုပ်ချက်များ ရေးဆွဲရန် ကူညီပေးသည့် သိပ္ပံနည်းကျယုတ္တိဗေဒ၏ အခြေခံဖြစ်သည်။ စာရင်းအင်းများကို အလွဲသုံးစားလုပ်ခြင်း - မသိနားမလည်မှုကြောင့်ဖြစ်စေ၊ ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိဖြင့်ဖြစ်စေ - နည်းပညာဆိုင်ရာ အမှားများထက် ကျော်လွန်၍ ကျင့်ဝတ်ချိုးဖောက်မှုများ၊ စာဖတ်သူများ၊ မူဝါဒချမှတ်သူများနှင့် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ပြည်သူလူထုအထိ သက်ရောက်မှုရှိသည်။

စာရင်းအင်းပညာဟာ ကျင့်ဝတ်နဲ့ ဘာကြောင့် တိုက်ရိုက်ဆက်စပ်နေရတာလဲ?

အခြေခံအားဖြင့် သုတေသနပြုချက်သည် တရားဝင်ဗဟုသုတကို ထုတ်လုပ်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤတရားဝင်မှုသည် အချက်အလက်များကို မည်သို့စုဆောင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အစီရင်ခံသည်အပေါ် များစွာမူတည်ပါသည်။ စာရင်းအင်းများသည် အဆင့်သုံးဆင့်စလုံးတွင် အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည်။ မသင့်လျော်သော နမူနာဒီဇိုင်း၊ ချို့ယွင်းချက်ရှိသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သို့မဟုတ် လှည့်စားသော အစီရင်ခံခြင်းသည် ချို့ယွင်းချက်ရှိသော သုတေသနနိဂုံးချုပ်ချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာရှုထောင့်တွင် ဤအမှားများသည် အန္တရာယ်များပါသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းတို့သည် ညံ့ဖျင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်များဆီသို့ ဦးတည်စေနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်- ဥပမာအားဖြင့်၊ ထိရောက်မှုမရှိသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကုထုံးများကို ရွေးချယ်ခြင်း၊ မသင့်လျော်သော အများပြည်သူဆိုင်ရာမူဝါဒများ သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်သောဒေတာအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကြောင့် လူမှုရေးအမည်းစက်။

စာရင်းအင်းကျင့်ဝတ်သည် တရားမျှတမှုနှင့်လည်း ဆက်စပ်နေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လေ့လာမှုတစ်ခုသည် အချို့သောအုပ်စုများသည် လုံလောက်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမရှိဘဲ "အန္တရာယ်ပိုများသည်" သို့မဟုတ် "အားသာချက်နည်းသည်" ဟု ကောက်ချက်ချသောအခါ၊ စာရင်းအင်းများသည် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုကို အားဖြည့်ပေးသည့် ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် သုတေသီများသည် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ကြားနေလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုမဟုတ်ကြောင်း နားလည်ရမည်။ ၎င်းသည် နည်းလမ်းပိုင်းဆိုင်ရာ ရိုးသားမှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်ဆိုင်ရာ ဂရုစိုက်မှု လိုအပ်ပါသည်။

စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းအဆင့်တွင် ကျင့်ဝတ်- သုတေသနဒီဇိုင်းနှင့် နမူနာအရွယ်အစား

ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမပြုမီတွင်ပင် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာပြဿနာများ မကြာခဏပေါ်ပေါက်လေ့ရှိသည်။ ဥပမာတစ်ခုမှာ နမူနာအရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းဖြစ်သည်။ အလွန်သေးငယ်သော နမူနာတစ်ခုသည် လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် စစ်မှန်သောအကျိုးသက်ရောက်မှုကို ထောက်လှမ်းရန် လုံလောက်သောစွမ်းအားမရှိခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် သုတေသီများသည် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည့်အခါ အကျိုးသက်ရောက်မှုမရှိဟု ကောက်ချက်ချနိုင်သည် - ၎င်းသည် သိပ္ပံနည်းကျ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် လက်တွေ့ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် အလွန်ကြီးမားသော နမူနာတစ်ခုသည် အထူးသဖြင့် ပါဝင်သူများအတွက် အန္တရာယ်များပါဝင်သည့် သုတေသနတွင် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာပြဿနာရှိနိုင်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် လူများစွာကို မလိုအပ်သောအန္တရာယ်များနှင့် ထိတွေ့စေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

စာရင်းအင်းပညာသည် ထိရောက်ပြီး ကျင့်ဝတ်နှင့်ညီညွတ်သော သုတေသနကို သေချာစေရန်အတွက် ပါဝါခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် နမူနာအရွယ်အစား တွက်ချက်မှုကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အခြေခံအားဖြင့် သုတေသီများသည် သုတေသနမေးခွန်းကို ဖြေဆိုရန် "လုံလောက်သော" လေ့လာမှုများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရမည်ဖြစ်ပြီး အရင်းအမြစ်များကို မဖြုန်းတီးဘဲ ပါဝင်သူများအား မမျှတသောအန္တရာယ်များနှင့် မထိတွေ့စေဘဲ ပံ့ပိုးပေးရမည်။

အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းအဆင့်တွင် ကျင့်ဝတ်- ဘက်လိုက်မှုနှင့် တိုင်းတာမှုအရည်အသွေး

ညံ့ဖျင်းသောဒေတာစုဆောင်းမှုသည် "ဆူညံသံများသော" ဒေတာကို ဖြစ်ပေါ်စေရုံသာမက မတရားမှုနှင့် မရိုးသားမှုကိုလည်း ထင်ဟပ်စေနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သုတေသီများသည် ၎င်းတို့၏ယူဆချက်ကို ထောက်ခံသူများ သို့မဟုတ် အလွယ်တကူရယူနိုင်သော ပါဝင်သူများကိုသာ စုဆောင်းပြီးနောက် ရလဒ်များကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောလူဦးရေကို ကိုယ်စားပြုသကဲ့သို့ ယေဘုယျအားဖြင့် ယေဘုယျပြုလုပ်သည့်အခါ ရွေးချယ်မှုဘက်လိုက်မှု ဖြစ်ပေါ်သည်။ စာရင်းအင်းပညာသည် ရလဒ်များ၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ရန် ကိုယ်စားပြုမှု၊ ကျပန်းပြုလုပ်ခြင်းနှင့် နမူနာယူခြင်းနည်းလမ်းများဆိုင်ရာ သဘောတရားများကို သင်ကြားပေးသည်။

ထို့အပြင်၊ တိုင်းတာသည့်ကိရိယာ၏ အရည်အသွေးသည်လည်း အရေးကြီးပါသည်။ မမှန်ကန်သော သို့မဟုတ် မယုံကြည်ရသော မေးခွန်းလွှာကို အသုံးပြုပြီး ခိုင်မာသော နိဂုံးချုပ်ချက်များကို ဆက်လက်ဆွဲယူနေခြင်းသည် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ပြဿနာရှိပါသည်။ သုတေသီများသည် ကိရိယာ၏ တရားဝင်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို စမ်းသပ်ရန် သို့မဟုတ် အနည်းဆုံး ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များအကြောင်း ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိရန် တာဝန်ရှိပါသည်။ စာရင်းအင်းများသည် အတွင်းပိုင်း ညီညွတ်မှု၊ တိုင်းတာမှုအမှားနှင့် အချက်အလက် ကွဲပြားမှုများကို စမ်းသပ်ရန် ကူညီပေးပြီး စာဖတ်သူများအား ပေးထားသော အထောက်အထား၏ အစွမ်းသတ္တိကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဆင့်တွင် ကျင့်ဝတ်များ- p-hacking၊ HARKing နှင့် cherry-picking

အလျင်အမြန်ထုတ်ဝေပြီး “သိသာထင်ရှားသော” တွေ့ရှိချက်များကို ထုတ်လုပ်ရန် ဖိအားပေးမှုများသောခေတ်တွင် စာရင်းအင်းကျင့်ဝတ်ကို အဖြစ်အများဆုံးချိုးဖောက်မှုမှာ p-hacking ဖြစ်သည်။ P-hacking ဆိုသည်မှာ စာရင်းအင်းအရ “သိသာထင်ရှားသော” p-တန်ဖိုးကို မတွေ့မချင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများစွာ၊ variable များစွာ သို့မဟုတ် ဒေတာကို လုပ်ဆောင်သည့် နည်းလမ်းများစွာကို စမ်းကြည့်ခြင်းအလေ့အကျင့်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤအလေ့အကျင့်ကို ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ သို့မဟုတ် မသိစိတ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း ရလဒ်မှာ အတူတူပင်ဖြစ်သည်- အမှန်တကယ်တွင် တိုက်ဆိုင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည့် “တွေ့ရှိချက်” တစ်ခုကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ခြေကို တိုးမြှင့်ပေးခြင်း။

p-hacking အပြင် HARKing (ရလဒ်များကို သိရှိပြီးနောက် ယူဆချက်တစ်ခု ဖော်ထုတ်ခြင်း) လည်း ရှိပါသေးတယ်။ ၎င်းတွင် ရလဒ်များကို မြင်ပြီးနောက် ယူဆချက်တစ်ခု ရေးဆွဲပြီး အစကတည်းက စီစဉ်ထားသကဲ့သို့ တင်ပြခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် စာဖတ်သူများအား တွေ့ရှိချက်များသည် အမှန်တကယ် စူးစမ်းလေ့လာခြင်းဖြစ်သော်လည်း አዲስ ...

ရွေးချယ်ရွေးချယ်ခြင်းကလည်း ပြဿနာရှိပါတယ်- သုတေသီတွေဟာ ဇာတ်လမ်းတစ်ခုကို ထောက်ခံတဲ့ variable တွေ၊ subgroup တွေ ဒါမှမဟုတ် အချိန်ကာလတွေကိုပဲ အစီရင်ခံပြီး ပဋိပက္ခဖြစ်နေတဲ့ data တွေကို ဖုံးကွယ်ထားပါတယ်။ ကျင့်ဝတ်အရ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုက အဓိကကျပါတယ်။ စူးစမ်းလေ့လာတဲ့ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွေက အဆင်ပြေပါတယ်၊ ဒါပေမယ့် အတည်ပြုချက်အဖြစ် ရောင်းချမယ့်အစား စူးစမ်းလေ့လာတဲ့အနေနဲ့ အသိအမှတ်ပြုသင့်ပါတယ်။

အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်ဆိုင်ရာ ကျင့်ဝတ်- အရေးပါမှုသည် လုံးဝအမှန်တရား မဟုတ်ပါ။

အဖြစ်များသော အမှားတစ်ခုမှာ “သိသာထင်ရှားသော” ရလဒ်ကို အကြောင်းရင်းနှင့် အကျိုးဆက် ဆက်နွယ်မှုတစ်ခု တည်ထောင်ထားကြောင်း ခိုင်မာသော သက်သေအဖြစ် ယူဆခြင်း ဖြစ်သည်။ သို့သော် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရေးပါမှုသည် အချို့သော ယူဆချက်များအောက်တွင်၊ မမှန်သော ယူဆချက် မှန်ကန်ပါက ရရှိလာသော အချက်အလက်သည် အတော်လေး ရှားပါးကြောင်း ရိုးရှင်းစွာ ညွှန်ပြသည်။ ၎င်းသည် အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် ကြီးမားသည်၊ အရေးကြီးသည် သို့မဟုတ် လက်တွေ့တွင် သက်ဆိုင်သည်ဟု အလိုအလျောက် မဆိုလိုပါ။

ဒါကြောင့် အကျိုးသက်ရောက်မှု အရွယ်အစားနဲ့ ယုံကြည်မှုကြားကာလတွေကို အစီရင်ခံတာဟာ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ကိစ္စရပ်တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ အကျိုးသက်ရောက်မှု အရွယ်အစားတွေက သက်ရောက်မှုရဲ့ ပမာဏကို ညွှန်ပြပြီး ယုံကြည်မှုကြားကာလတွေကတော့ ခန့်မှန်းချက်ရဲ့ မသေချာမှုကို ညွှန်ပြပါတယ်။ ဒီအချက်အလက်မပါဘဲ စာဖတ်သူတွေကို p-number တစ်ခုတည်းနဲ့ လမ်းလွဲစေနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ သုတေသနမှာ စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားတဲ့ အကျိုးသက်ရောက်မှုတစ်ခုဟာ ဆေးခန်းအရ အရေးမပါလောက်အောင် သေးငယ်နိုင်ပါတယ်။ ရလဒ်တွေကို "အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိတယ်" ဒါမှမဟုတ် "မရှိဘူး" လို့ ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ဖော်ပြတာဟာ မှားယွင်းတဲ့ လျှော့ချမှုပုံစံတစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။

အစီရင်ခံခြင်းကျင့်ဝတ်- ပွင့်လင်းမြင်သာမှု၊ ပုံတူကူးယူခြင်းနှင့် အချက်အလက်ရယူခြင်း

စာရင်းအင်းကျင့်ဝတ်သည် အစီရင်ခံနည်းလမ်းများတွင် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုလည်း လိုအပ်ပါသည်။ သုတေသီများသည် ဒေတာကို မည်သို့ရှင်းလင်းခဲ့သည်၊ ပြင်ပအချက်အလက်များကို မည်သို့ကုသခဲ့သည်၊ မည်သည့်ယူဆချက်များကို စမ်းသပ်ခဲ့သည်၊ မည်သည့်စာရင်းအင်းပုံစံများကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်နှင့် ၎င်းတို့၏အကြောင်းပြချက်များကို ရှင်းပြသင့်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်မှုများသည် စာဖတ်သူများအား သုတေသန၏အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ပုံတူပွားခြင်းကို ခွင့်ပြုရန် ကူညီပေးသည်။

နယ်ပယ်များစွာတွင် ပွင့်လင်းသိပ္ပံလှုပ်ရှားမှုကို ကျင့်ဝတ်စံနှုန်းတစ်ခုအဖြစ် ပိုမိုအသိအမှတ်ပြုလာကြသည်။ ဒေတာမျှဝေခြင်း (လျှို့ဝှက်ချက်ကို ထိန်းသိမ်းနေစဉ်)၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကုဒ်မျှဝေခြင်းနှင့် ကြိုတင်မှတ်ပုံတင်ခြင်းတို့သည် လှည့်စားမှုဆိုင်ရာ သံသယကို လျှော့ချနိုင်သည်။ သို့သော် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို ပါဝင်သူအထောက်အထားများကို ကာကွယ်ခြင်းနှင့်အတူ တွဲဖက်ထားရမည်၊ အထူးသဖြင့် ကျန်းမာရေး၊ နိုင်ငံရေးဦးစားပေးမှုများ သို့မဟုတ် စီးပွားရေးအခြေအနေများကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောဒေတာများ ပါဝင်ပတ်သက်သည့်အခါ။

ဒေတာမြင်ယောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ကျင့်ဝတ်- ကိန်းဂဏန်းများကို တင်ပြရာတွင် ရိုးသားခြင်း

ဂရပ်များနှင့် ဇယားများတွင် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော စွမ်းအားရှိသည်။ ထို့ကြောင့်၊ လှည့်ဖြားသော မြင်ယောင်မှုများသည် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ချိုးဖောက်မှုများဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကွာခြားချက်များကို ပိုမိုသိသာထင်ရှားစေရန်အတွက် ဘားဇယားပေါ်ရှိ ဝင်ရိုးများကို ဖြတ်တောက်ခြင်း၊ မမျှတသော စကေးကို ရွေးချယ်ခြင်း သို့မဟုတ် ရှင်းလင်းချက်မရှိဘဲ ဂရပ်မှ အချက်အလက်အချို့ကို ချန်လှပ်ထားခြင်း စသည်တို့ ပါဝင်သည်။ မြင်ယောင်မှုများသည် စာဖတ်သူများအား ၎င်းတို့၏ အမြင်များကို လှည့်စားသည့်နည်းလမ်းများဖြင့် ပုံဖော်ခြင်းမဟုတ်ဘဲ အချက်အလက်များကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသင့်သည်။ ဤနေရာတွင် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ မူမှာ ရိုးရှင်းပါသည်- အချက်အလက်များကို အချိုးကျ၊ ရှင်းလင်းပြီး အတည်ပြုနိုင်သော နည်းလမ်းဖြင့် တင်ပြပါ။

အကျိုးစီးပွား ပဋိပက္ခများနှင့် ထုတ်ဝေမှုဖိအားများ

စာရင်းအင်းပညာသည် သုတေသန၏ လူမှုရေးဆိုင်ရာ အခြေအနေနှင့် ကင်းကွာစွာ မရှိပါ။ သုတေသီများသည် စပွန်ဆာများ၊ အဖွဲ့အစည်းများ သို့မဟုတ် ထုတ်ဝေမှုပစ်မှတ်များထံမှ ဖိအားများနှင့် ရင်ဆိုင်ရနိုင်သည်။ အကျိုးစီးပွား ပဋိပက္ခများသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ရွေးချယ်မှုများနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များကို လွှမ်းမိုးနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် အကျိုးစီးပွား ပဋိပက္ခ ကြေငြာချက်များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု လွတ်လပ်မှုတို့သည် သုတေသနကျင့်ဝတ်၏ မရှိမဖြစ် အစိတ်အပိုင်းများ ဖြစ်သည်။ ထိုကဲ့သို့သော အခြေအနေများတွင်၊ စာရင်းအင်းပညာကို ရလဒ်များကို မျှော်လင့်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် "ပြင်ဆင်ရန်" အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် သုတေသနကော်မတီများမှ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ကြီးကြပ်မှု၊ ရွယ်တူချင်း ပြန်လည်သုံးသပ်မှုနှင့် ကျန်းမာသော သိပ္ပံနည်းကျ ယဉ်ကျေးမှုတို့သည် မလျော်ကန်သော အပြုအမူများကို ကာကွယ်ရန် ဆောင်ရွက်ပေးသည်။

စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အရည်အချင်းနှင့် သိပ္ပံနည်းကျ သမာဓိကို ပေါင်းစည်းခြင်း

အဆုံးစွန်အားဖြင့် သုတေသနကျင့်ဝတ်တွင် စာရင်းအင်းများသည် လိမ်လည်မှုကို ရှောင်ရှားရန်သာမက အရည်အချင်းနှင့်လည်း သက်ဆိုင်ပါသည်။ နည်းလမ်းများကို နားမလည်ခြင်းသည် မှားယွင်းသော နိဂုံးချုပ်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပြီး ၎င်း၏အကျိုးဆက်များသည် လှည့်စားမှုကဲ့သို့ပင် ကြောက်မက်ဖွယ်ကောင်းပါသည်။ ထို့ကြောင့် လုံလောက်သော စာရင်းအင်းလေ့ကျင့်မှု၊ စာရင်းအင်းပညာရှင်များနှင့် တိုင်ပင်ဆွေးနွေးခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ယူဆချက်များကို စစ်ဆေးသည့်အလေ့အထသည် သုတေသီတစ်ဦး၏ ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ တာဝန်ဝတ္တရား၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။

ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ သုတေသနဆိုသည်မှာ အချက်အလက်များနှင့် ရိုးသားပြီး မသေချာမှုများကို ပွင့်လင်းစွာ ရှုမြင်ကာ နိဂုံးချုပ်ရာတွင် သတိထားသည်။ စာရင်းအင်းများသည် ဤမသေချာမှုကို တိုင်းတာနိုင်သော နည်းလမ်းဖြင့် ဖော်ပြရန်အတွက် ဘာသာစကားတစ်ခုကို ပေးသည်။ မှန်ကန်စွာအသုံးပြုသောအခါ စာရင်းအင်းများသည် သိပ္ပံပညာ၏ သမာဓိကို အားကောင်းစေသည်။ အလွဲသုံးစားပြုသောအခါ လှည့်စားသောကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် စာရင်းအင်းများကို နားလည်ခြင်းသည် နည်းပညာဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်တစ်ခုမျှသာ မဟုတ်ဘဲ အများပြည်သူ၏ ယုံကြည်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန်နှင့် ထုတ်လုပ်ထားသော အသိပညာသည် အမှန်တကယ် အသုံးဝင်ကြောင်း သေချာစေရန် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ကတိကဝတ်တစ်ခုဖြစ်သည်။