ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားများပုံစံဖြင့် စာရင်းအင်းဒေတာများကို တင်ပြရန် နည်းစနစ်များ

ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားများပုံစံဖြင့် စာရင်းအင်းဒေတာများကို တင်ပြရန် နည်းစနစ်များ

ပညာရေး၊ ကျန်းမာရေး၊ စီးပွားရေးနှင့် စီးပွားရေး စသည့် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် သုတေသန၊ အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် အချက်အလက်အစီရင်ခံခြင်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် မကြာခဏ များပြားလှသော ကိန်းဂဏန်းများနှင့် ကြုံတွေ့ရလေ့ရှိသည်။ ကျောင်းသားများ၏ စမ်းသပ်မှုရမှတ်များ၊ လူနာများ၏ ကိုယ်အလေးချိန်များ သို့မဟုတ် လပေါင်းများစွာ နေ့စဉ်ရောင်းချမှုများကဲ့သို့သော ကုန်ကြမ်းဒေတာများကို ကိန်းဂဏန်းစာရင်းတစ်ခုအဖြစ် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း တင်ပြထားပါက အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ခက်ခဲနိုင်ပါသည်။ ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ဖတ်ရှုခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ဒေတာများကို အကျဉ်းချုပ်ရန် အထိရောက်ဆုံးနည်းစနစ်များထဲမှ တစ်ခုမှာ ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားတွင် တင်ပြရန်ဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် သပ်ရပ်ပြီး အသိပေးသည့် ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားတစ်ခု ဖန်တီးရန်အတွက် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ ရည်ရွယ်ချက်၊ အမျိုးအစားများနှင့် လက်တွေ့ကျသော အဆင့်များကို ဆွေးနွေးထားသည်။

ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားများကို နားလည်ခြင်း

ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားဆိုသည်မှာ ဒေတာတန်ဖိုးများကို သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများ သို့မဟုတ် ကြားကာလများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းဖြင့် စာရင်းအင်းဒေတာကို တင်ပြသည့် ဇယားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖြစ်ပေါ်လာသော အရေအတွက်ကို ကြိမ်နှုန်းဟုခေါ်သည်။ ဤတင်ဆက်မှုသည် စာဖတ်သူများအား ဒေတာပုံစံများကို မြင်တွေ့ရန် ကူညီပေးသည်- မည်သည့်တန်ဖိုးများ အများဆုံးဖြစ်ပေါ်သည်၊ ဒေတာ၏ အပိုင်းအခြား၊ ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် အထွေထွေခေတ်ရေစီးကြောင်းများ။

ဥပမာအားဖြင့် ကျောင်းသား ၁၀၀ ထံမှ စာမေးပွဲရမှတ်များရှိပါက၊ ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားသည် ကျောင်းသားမည်မျှသည် ၆၀-၆၉၊ ၇၀-၇၉၊ ၈၀-၈၉ စသည်တို့ရရှိခဲ့သည်ကို ကြည့်ရှုနိုင်စေပါသည်။ ဤကဲ့သို့သော အနှစ်ချုပ်ဖြင့်၊ အဓိကအချက်အလက်သည် ဂဏန်း ၁၀၀ ကိုပြသခြင်းထက် များစွာပိုမိုရှင်းလင်းလာပါသည်။

ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုတွင် တင်ဆက်မှု၏ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် အကျိုးကျေးဇူးများ

ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားတွင် ဒေတာကို တင်ပြခြင်းသည် အဓိကအကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသည်။

၁။ ကြီးမားသောဒေတာကို ပိုမိုတိုတောင်းပြီး နားလည်ရလွယ်ကူသောပုံစံဖြင့် အကျဉ်းချုပ်ပါ။
၂။ ပုံစံများ၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် အချက်အလက်ကွဲလွဲမှုများကို ရှာဖွေရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။
၃။ ဟစ်စတိုဂရမ်များ၊ ကြိမ်နှုန်းပိုလီဂွန်များနှင့် ogives များကဲ့သို့သော ဂရပ်များပြုလုပ်ရန် အခြေခံဖြစ်လာသည်။
၄။ အဆင့်မြင့်စာရင်းအင်းတွက်ချက်မှုများတွင်ကူညီပေးသည်၊ ဥပမာအားဖြင့် အုပ်စုဖွဲ့ထားသောဒေတာ၏ ပျမ်းမျှ၊ အလယ်အလတ်၊ မုဒ်နှင့် စံသွေဖည်မှုကို ခန့်မှန်းခြင်း။
၅။ ဒေတာများသည် စနစ်တကျနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားပုံရသောကြောင့် အစီရင်ခံခြင်းအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပါ။

ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုအမျိုးအစားများ

ယေဘုယျအားဖြင့် ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားများကို အောက်ပါပုံစံများဖြင့် စီစဉ်နိုင်သည်။

၁။ တစ်ခုတည်းသော ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှု (အုပ်စုမဖွဲ့ထားပါ)
ဒေတာကို တစ်ခုတည်းသောတန်ဖိုး အမျိုးအစားများတွင် ပြသထားသည်။ ကွဲလွဲမှုအနည်းငယ်သာရှိသော သို့မဟုတ် ထူးခြားသောတန်ဖိုးအနည်းငယ်သာရှိသော ဒေတာများအတွက် သင့်လျော်သည်။

၂။ အုပ်စုဖွဲ့ထားသော ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှု
ဒေတာကို အတန်းအစားကြားကာလများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ထားသည် (ဥပမာ ၄၀–၄၉၊ ၅၀–၅၉)။ တန်ဖိုးအပိုင်းအခြားကျယ်ပြန့်သော ဂဏန်းဒေတာအများအပြားအတွက် သင့်လျော်သည်။

၃။ ဆွေမျိုးကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှု
ကြိမ်နှုန်းကို စုစုပေါင်းဒေတာ၏ အချိုးအစား သို့မဟုတ် ရာခိုင်နှုန်းအဖြစ် ဖော်ပြသောကြောင့် နှိုင်းယှဉ်ရလွယ်ကူသည်။

၄။ စုပေါင်းကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှု
သတ်မှတ်ထားသော အတန်းအစားကန့်သတ်ချက်အထိ စုဆောင်းထားသော ကြိမ်နှုန်းကို ပြသည်။ သတ်မှတ်ထားသော တန်ဖိုးတစ်ခုအောက် (သို့မဟုတ် အထက်) တွင် ဒေတာမည်မျှကျရောက်နေသည်ကို ကြည့်ရှုရန်အတွက် အသုံးဝင်သည်။

အုပ်စုဖွဲ့ထားသော ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားတစ်ခု တည်ဆောက်ရန် အဆင့်များ

အောက်ပါတို့သည် အုပ်စုဖွဲ့ထားသော ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားများ တည်ဆောက်ရန်အတွက် အသုံးများသော နည်းစနစ်များ ဖြစ်သည်။

၁။ ဒေတာအကြမ်းများကို စီခြင်းနှင့် နားလည်ခြင်း
ပထမခြေလှမ်းမှာ ဒေတာပြည့်စုံပြီး မှန်ကန်ကြောင်း သေချာစေရန်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့နောက် အောက်ပါတို့ကို ရှာဖွေပါ-
– အနည်းဆုံးတန်ဖိုး (Xmin)
– အများဆုံးတန်ဖိုး (Xmax)
- အချက်အလက်များစွာ (n)

ဒေတာများကို အသေးငယ်ဆုံးမှ အကြီးဆုံးသို့ စီခြင်းသည် မဖြစ်မနေလုပ်ရမည့်အရာမဟုတ်သော်လည်း စစ်ဆေးခြင်းနှင့် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို မကြာခဏ အထောက်အကူပြုပါသည်။

၂။ အကွာအဝေးကို ဆုံးဖြတ်ပါ
ဒေတာအပိုင်းအခြားကို ဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ တွက်ချက်သည်-

R = Xmax – Xmin

အပိုင်းအခြားက ဒေတာ မည်မျှကျယ်ပြန့်စွာ ပျံ့နှံ့နေသည်ကို ညွှန်ပြသည်။ အပိုင်းအခြား ကြီးလေ၊ ပိုမိုထိရောက်သော အကျဉ်းချုပ်မှုအတွက် အုပ်စုဖွဲ့ထားသော ဇယားတစ်ခု လိုအပ်နိုင်ခြေ ပိုများလေဖြစ်သည်။

၃။ အတန်းအရေအတွက် (k) ကို ဆုံးဖြတ်ပါ။
အတန်းအရေအတွက်ကို နည်းလမ်းများစွာဖြင့် ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ အလွန်ရေပန်းစားသောတစ်ခုမှာ Sturges ဖော်မြူလာဖြစ်သည်။

k = 1 + 3,3 log10(n)

တွက်ချက်မှုရလဒ်များကို ဇယားသည် ကိုယ်စားပြုကြောင်းသေချာစေရန်အတွက် အနီးဆုံးကိန်းပြည့် (သို့မဟုတ် အပေါ်) သို့ လုံးဝန်းလေ့ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ k = 6,4 ဖြစ်ပါက၊ ၎င်းကို အတန်း ၇ ခုအထိ လုံးဝန်းနိုင်သည်။

သို့သော်၊ မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးပါသည်- Sturges ၏ ဖော်မြူလာသည် လမ်းညွှန်ချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး တိကျသောစည်းမျဉ်းမဟုတ်ပါ။ လက်တွေ့တွင်၊ သုတေသီများသည် ကြားကာလသည် "ဖတ်ရလွယ်ကူ" စေရန်နှင့် ကျယ်လွန်းခြင်း သို့မဟုတ် ကျဉ်းလွန်းခြင်း မရှိစေရန် အတန်းအရေအတွက်ကို မကြာခဏ ချိန်ညှိလေ့ရှိသည်။

၄။ အတန်းကြားကာလ၏ ကြာချိန်ကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း (i)
k ရရှိပြီးနောက်၊ အတန်းကြားကာလ၏ အရှည်ကို တွက်ချက်ပါ။

i = R / k

ရလဒ်သည် integer မဟုတ်ပါက၊ class နယ်နိမိတ်များကို သပ်ရပ်စွာထားရှိရန်အတွက် ၎င်းကို အဆင်ပြေသော ဂဏန်းတစ်ခု (ဥပမာ ၅၊ ၁၀ သို့မဟုတ် ၂) သို့ လုံးဝန်းပေးလေ့ရှိသည်။

ဥပမာ- i = 6,25 ဖြစ်ပါက အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးအပိုင်းအခြားကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး လိုအပ်ချက်ပေါ် မူတည်၍ 7 သို့မဟုတ် 6 သို့ လုံးနိုင်သည်။

၅။ အတန်းအစားကန့်သတ်ချက်များ သတ်မှတ်ခြင်း
အနည်းဆုံးတန်ဖိုးမှစတင်၍ အတန်းကြားကာလကို ဆုံးဖြတ်ပါ။ ဥပမာ-
– ၈၀–၈၉
– ၈၀–၈၉
– ၈၀–၈၉
စသည်တို့

အတန်းနယ်နိမိတ်များ သတ်မှတ်သည့်အခါ အောက်ပါတို့ကို အာရုံစိုက်ပါ-
- ကြားကာလများသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ထပ်မနေပါ။
- အချက်အလက်အားလုံးကို class တစ်ခုခုထဲသို့ ထည့်သွင်းရမည်။
- တသမတ်တည်းရှိသော ကြားကာလပုံစံကို အသုံးပြုရန် ပိုကောင်းပါသည်။

ကိန်းပြည့်ဒေတာ (ဥပမာ၊ စာမေးပွဲရမှတ်များ) အတွက်၊ အတန်းအစားကန့်သတ်ချက်များကို ပုံမှန်အားဖြင့် ကိန်းပြည့်များအဖြစ် ရေးသားလေ့ရှိသည်။ ဒေတာသည် စဉ်ဆက်မပြတ်တိုင်းတာမှုတစ်ခုဖြစ်ပါက (ဥပမာ၊ အလေးချိန်)၊ ဒဿမကိန်းများပါသည့် တကယ့်ကန့်သတ်ချက်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

၆။ အတန်းတစ်ခုစီ၏ ကြိမ်နှုန်းကို တွက်ချက်ပါ
ဒေတာအမှတ်တစ်ခုစီကို သင့်လျော်သော အတန်းအစားကြားကာလထဲသို့ ရိုက်ထည့်ပြီးနောက် စုစုပေါင်းကို တွက်ချက်ပါ။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရေတွက်နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ ကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် Excel/SPSS ကဲ့သို့သော ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်နိုင်သည်။

တွက်ချက်မှုရလဒ်ကို frequency (f) အဖြစ်ရေးသားသည်။ လိုအပ်ပါက အောက်ပါအတိုင်း ပေါင်းထည့်ပါ-
– ဆွေမျိုးကြိမ်နှုန်း (fr) = f / n × 100%
– စုပေါင်းကြိမ်နှုန်း (Fk)

၇။ ဇယားများကို ပြည့်စုံပြီး ရှင်းလင်းစွာ စုစည်းပါ။
ကောင်းမွန်သော ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားဖွဲ့စည်းပုံတွင် ယေဘုယျအားဖြင့် အောက်ပါတို့ပါဝင်သည်-
- အတန်းကြားကာလကော်လံ
– ကြိမ်နှုန်းကော်လံ
– (ရွေးချယ်နိုင်သည်) အတန်း အလယ်မှတ် (xi)
- (ရွေးချယ်နိုင်သည်) ဆွေမျိုးကြိမ်နှုန်း
– (ရွေးချယ်နိုင်သည်) စုပေါင်းကြိမ်နှုန်း

အတန်း အလယ်အမှတ် (xi) ကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်-
xi = (အောက်ပိုင်း ကန့်သတ်ချက် + အပေါ်ပိုင်း ကန့်သတ်ချက်) / 2

အလယ်အမှတ်သည် အုပ်စုဖွဲ့ထားသော ပျမ်းမျှကဲ့သို့ အုပ်စုဖွဲ့ထားသော အချက်အလက်များ၏ စာရင်းအင်းတွက်ချက်မှုများအတွက် အသုံးဝင်ပါသည်။

ပိုမိုသိရှိနိုင်သော ဇယားများအတွက် အရေးကြီးသော အခြေခံမူများ

ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားသည် သပ်ရပ်လှပရုံသာမက အသိပညာပေးနိုင်ရန်အတွက် အောက်ပါမူများကို အာရုံစိုက်ပါ။

၁။ သင့်တင့်လျောက်ပတ်သော သင်တန်းအရေအတွက်ကို အသုံးပြုပါ
အတန်းနည်းလွန်းခြင်းက အနှစ်ချုပ်ကို ကြမ်းတမ်းစေပြီး အတန်းများလွန်းခြင်းက ဇယားကို ရှုပ်ပွစေပြီး ဖတ်ရခက်ခဲစေသည်။

၂။ တသမတ်တည်းရှိသော ကြားကာလကို ရွေးချယ်ပါ
ခိုင်လုံသော အကြောင်းပြချက် (ဥပမာ၊ open classes) မရှိပါက interval width သည် class အားလုံးအတွက် အတူတူပင် ဖြစ်သင့်သည်။

၃။ အချက်အလက်အားလုံးကို လွှမ်းခြုံထားကြောင်း သေချာပါစေ
မည်သည့် class နှင့်မျှ "မသက်ဆိုင်သော" data မရှိသင့်ပါ။

၄။ ခေါင်းစဉ်နှင့် ဖော်ပြချက် ထည့်သွင်းပါ
ဇယားခေါင်းစဉ်များ၊ အချက်အလက်ရင်းမြစ်များနှင့် ယူနစ်များ (ဥပမာ- ကီလိုဂရမ်၊ ပွိုင့်များ၊ ရူပီးယား) သည် စာဖတ်သူများကို နောက်ခံအကြောင်းအရာကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။

၅။ လိုအပ်ပါက ပွင့်လင်းသောသင်တန်းများကို စဉ်းစားပါ။
အလွန်အမင်းဒေတာအတွက် "≥ 100" သို့မဟုတ် "≤ 40" ကဲ့သို့သော ပွင့်လင်းသောအတန်းများကို တစ်ခါတစ်ရံအသုံးပြုသည်။ သို့သော် ၎င်းတို့သည် နောက်ထပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ကန့်သတ်နိုင်သောကြောင့် သတိထားအသုံးပြုပါ။

ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုများကို ပြင်ဆင်ရာတွင် အဖြစ်များသော အမှားများ

အဖြစ်များသော အမှားအချို့တွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည်-
– အတန်းချိန်ကြားကာလများသည် ဆက်တိုက် သို့မဟုတ် ထပ်နေခြင်းမရှိပါ။
- ထင်ရှားသော အကြောင်းပြချက်မရှိဘဲ အကွာအဝေးအကျယ် မညီမညာဖြစ်ခြင်း။
– ကြားကာလကို လုံးဝန်းလိုက်ခြင်းကြောင့် အများဆုံးတန်ဖိုးကို လက်ခံနိုင်ခြင်းမရှိစေပါ။
– interval boundary များရှိ data များသည် မရေမရာဖြစ်လာစေသည့် continuous data အတွက် class boundary များကို မှားယွင်းစွာ ဆုံးဖြတ်ခြင်း။
– စုစုပေါင်းကြိမ်နှုန်း မပါဝင်ပါ (၎င်းသည် n နှင့် ညီမျှသင့်သည်)။

ပိတ်

ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားပုံစံဖြင့် စာရင်းအင်းဒေတာကို တင်ပြသည့်နည်းစနစ်သည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အရေးကြီးသော အခြေခံကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအပိုင်းအခြား၊ အမျိုးအစားအရေအတွက်၊ ကြားကာလအရှည်များကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းမှသည် ကြိမ်နှုန်းများတွက်ချက်ခြင်းအထိ မှန်ကန်သောအဆင့်များဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော ကုန်ကြမ်းဒေတာကို အလွယ်တကူနားလည်နိုင်သော၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အသင့်နှင့် တင်ပြရန်အသင့်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ ပညာရေးနှင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ရည်ရွယ်ချက်နှစ်ခုလုံးအတွက်၊ ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဖြူးမှုဇယားများသည် ဂဏန်းများ၏နောက်ကွယ်ရှိ "ဇာတ်လမ်း" ကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာ၊ စနစ်တကျနှင့် ယုံကြည်လောက်ဖွယ်ကောင်းအောင် မြင်တွေ့ရန် ကူညီပေးသည်။