ကောင်းသောစစ်တမ်းသုတေသနဒီဇိုင်းနမူနာကောမှားယွင်းနေသည်ကိုလျှော့ချဖို့တောင်းဆို
တစ်ဦးယုံကြည်မှု Interval သည်ကဘာလဲ?
တစ်ဦးကယုံကြည်စိတ်ချမှုကြားကာလသူသို့မဟုတ်သူမနိုင်လျှင်သုတေသီတွေ့ကြုံခံစားမယ်လို့အမှား၏အနားသတ်ဖြစ်ပါတယ် တစ်ဦးအထူးသဖြင့်သုတေသနဆိုတဲ့မေးခွန်းကိုမေးဖို့ အမှုအမျိုးမျိုးရှိသမျှအဖွဲ့ဝင်တစ်ဦး၏ဆို, ပစ်မှတ်လူဦးရေ နှင့်အတူတူပင်အဖြေကိုနောက်ကျောကိုလက်ခံရရှိ နမူနာအင်္ဂါ စစ်တမ်းများတွင်အပ်ပေးတော်မူ၏။
ယင်းသုတေသီစစ်တမ်းများတွင်ပါဝင်သူများ၏ 4 နှင့် 60% ၏တစ်ဦးယုံကြည်စိတ်ချမှုကြားကာလကိုအသုံးပြုမယ်ဆိုရင်နမူနာပြန်ပြောသည်ဥပမာ, "မိတ်ဆွေများအကြံပြုပေးနိုင်မလား" ဟုသူကတစ်ခုလုံးကိုပစ်မှတ်လူဦးရေ၏အဖွဲ့ဝင်% 54 အကြားနှင့် 64% အလိုတခုတည်းသေချာဖြစ်နိုင်ပါတယ် ဒါ့အပြင်တူညီတဲ့မေးခွန်းကိုမေးသည့်အခါ "မိတ်ဆွေများအကြံပြုပေးနိုင်မလား" ဟုဆိုသည်။ အဆိုပါယုံကြည်မှုကြားကာလ, ဤကိစ္စတွင်အတွက် +/- 4 ဖြစ်ပါတယ်။
တစ်ဦးယုံကြည်မှုအဆင့်ကဘာလဲ?
တစ်ဦးကယုံကြည်စိတ်ချမှုအဆင့်တစ်ခုစကားရပ်ဖြစ်ပြီး တစ်သုတေသီနိုင်ပါတယ်ဘယ်လောက်ယုံကြည်မှု နမူနာထံမှရရှိသောအချက်အလက်များ၏။ ယုံကြည်စိတ်ချမှုအဆင့်ဆင့်တစ်ရာခိုင်နှုန်းအဖြစ်ထုတ်ဖော်ပြောဆိုခြင်းနှင့်ပစ်မှတ်လူဦးရေ၏ရာခိုင်နှုန်းယုံကြည်မှုကိုကြားကာလအတွင်းတည်ရှိသည်ကြောင်းအဖြေပေးလိမ့်မယ်ဘယ်လောက်မကြာခဏညွှန်ပြနေကြသည်။ အသုံးအများဆုံးယုံကြည်မှုအဆင့်ကို 95% ဖြစ်ပါတယ်။ တစ်ဦးက related အယူအဆစာရင်းအင်းအရေးပါမှုဟုခေါ်သည်။
မိမိအနမူနာပစ်မှတ်လူဦးရေရဲ့အမှန်တကယ်ကိုယ်စားလှယ်ကြောင်းဖြစ်နိုင်ခြေရှိသုတေသီရဲ့ယုံကြည်စိတ်ချမှုအချက်တွေထဲကတစ်ဦးကိုအရေအတွက်အားဖြင့်လွမ်းမိုးထားသည်။
နမူနာအရွယ်အစား, တုန့်ပြန်၏ကြိမ်နှုန်းနှင့်လူဦးရေရဲ့အရွယ်အစား: - နှင့်၎င်း၏န့်အသတ်တစ်ခုအသိအမြင် - သူတို့ရဲ့လေ့လာမှုဒီဇိုင်းနှင့်အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက်တစ်ဦးကသုတေသီရဲ့ယုံကြည်မှုအကြီးအကျယ်သုံးအရေးကြီးသော variable တွေကိုအပေါ်အခြေခံသည်။ သုတေသီများရှည်လျားသည်ဤ variable တွေကိုဂရုတစိုက်သုတေသနစီမံကိန်းရေးဆွဲရေးအဆင့်စဉ်အတွင်းထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည်ဖြစ်သည်ကြောင်းသဘောတူညီခဲ့ပါပြီ။
- နမူနာ Size ကိုယေဘုယျအားဖြင့်စကားပြော, ပိုကြီးတဲ့နမူနာအမှန်တကယ်ပစ်မှတ်လူဦးရေရောင်ပြန်ဟပ်ကြောင်းဒေတာကယ်နှုတ်တော်မူ။ အမှားတစ်ခု သာ. ကြီးမြတ်ရဲ့ margin စရာရှိသောကြောင့်တစ်ဦးကကျယ်ပြန့်ယုံကြည်စိတ်ချမှုကြားကာလဒေတာအတွက်လျော့နည်းယုံကြည်မှု၏ညွှန်ပြဖြစ်ပါသည်။ တစ်ဦးကကျယ်ပြန့်ယုံကြည်စိတ်ချမှုကြားကာလသင့်ရဲ့ကစားနည်း hedging ကဲ့သို့ဖြစ်၏။ အဲဒီမှာယုံကြည်မှုကြားကာလများနှင့်နမူနာအရွယ်အစားအကြားဆက်ဆံရေးဖြစ်တယ်, ဒါပေမဲ့တကမပေးပေမဲ့ linear ကြားဆက်ဆံရေး ။ တစ်ဦးကသုတေသီနမူနာအရွယ်အစားနှစ်ဆအားဖြင့်ထက်ဝက်တစ်ဦးယုံကြည်စိတ်ချမှုအဆင့်ကိုမဖြတ်နိုင်ပါ။
- တုန့်ပြန်၏ frequency နမူနာ data တွေကိုပစ်မှတ်လူဦးရေကိုထင်ဟပ်စေနှင့်အတူတိကျမှန်ကန်မှုရာခိုင်နှုန်းအပေါ်လည်းမူတည် နေတဲ့အထူးသဖြင့်အဖြေပေးတဲ့သူဖြေဆိုသူ သို့မဟုတ် တိကျတဲ့လမ်းအတွက်တုန့်ပြန် ။ တစ်ဦးအထူးသဖြင့်အဖြေပေးတဲ့သူဖြေဆိုသူအရေအတွက်ကဆိုသည်ကား သာ. "အလွန်ပျော်ရွှင်" ဟုအဆိုပါ surer အဆိုပါသုတေသီကြောင်းတုန့်ပြန်၏နိုင်ပါတယ်။ ပုံမှန်ကွေး၏အလယ်တွင်ဒေသများရှိရာခိုင်နှုန်းအချို့ပြောင်းလဲနိုင်သည်ရှိလိမ့်မည်။ ဒါကသုတေသီအဆိုပါအဖွဲ့ဝင်များကြောင်း 50% ယုံကြည်မှုလျှင်ဖြစ်ပါတယ် ပစ်မှတ်လူဦးရေ နမူနာလူဦးရေရဲ့အဖွဲ့ဝင်များကဲ့သို့ (ကယုံကြည်စိတ်ချမှုကြားကာလအတွင်း) ကိုတုံ့ပြန်ပါလိမ့်မယ်, အဲဒီ 50% အဆင့်ကနေတချို့အပြောင်းအလဲဖြစ်လာဖွယ်ရှိရှိသေး၏။
ထိုသို့မှတ်မိဖို့ကောင်းလှ၏ (ပုံမှန်ကွေး၏ဝေးကြီးစွန်းတိုင်အောင်, ဒါမှမဟုတ်အမြီးအပေါ်ကြောင်းကိုအချက်အလက်များ,) ဘေးထွက်မသိချင်ယောင်အဆောင် သူတို့တစ်တွေနမူနာကိုပြုကြအဖြစ်လူဦးရေအတွက်တူညီမှုနှုန်းနှင့် ပတ်သက်. မှာဖြစ်ပေါ်ဖို့ပိုများပါတယ် - လျော့နည်းအမျိုးမျိုးပြောင်းလဲဤနေရာတွင်လည်းမရှိ , အနိမ့်စရာရှိသောကြောင့် အကြိမ်ရေ ။ (က Galton Box ကိုအတွက်ဘောလုံးသာလျှင်အနည်းငယ်ဘောလုံးဟာအမြီးသို့ပယ် bounce လောပစိဖိတ်သိပ္ပံစင်တာတွင်ပြပွဲမှာအလယ်၌ထသီးနှံများကိုပုံလေ့ဘယ်လိုစဉ်းစားကြည့်ပါ။ ) ဤအကြောင်းကြောင့်ထိုသို့၏ယုံကြည်မှုဖြစ်ဖို့လွယ်ကူသည် အစွန်းရောက်အဖြေတွေကို၏ကြိမ်နှုန်း ။
- လူဦးရေအရွယ်အစားအတွက်အရေးပါသောအချက်မဟုတ်ပါဘူး နမူနာအရွယ်အစား တစ်သုတေသီ (လူဦးရေအပေါငျးတို့သအဖွဲ့ဝင်များသုတေသီများကဖော်ထုတ်နိုင်ပါတယ်ဒါကြောင့်လုံလောက်အောင်သေးငယ်တဲ့, ဥပမာ) အလွန်သေးငယ်တဲ့သူ့ကိုမှလူသိများသို့မဟုတ်သူမ၏သောလူဦးရေနှင့်အတူအလုပ်လုပ်မဟုတ်လျှင်။
ကို Creative သုတေသနစနစ်များကြောင်းထောက်ပြ:
ဖြစ်နိုင်ခြေများ၏သင်္ချာနမူနာ၏အရွယ်အစားကိုသင်ဆန်းစစ်နေကြသည်စုစုပေါင်းလူဦးရေရဲ့အနည်းငယ်ရာခိုင်နှုန်းကိုထက်ကျော်လွန်မဟုတ်လျှင်လူဦးရေ၏အရွယ်အစားဆီလျှော်ဖြစ်ပါတယ်ထေူ၏။ ဤသည်မှာလူ 500 ၏နမူနာများတွင်အညီအမျှအသုံးဝင်ကြောင်းကိုဆိုလိုတယ် အဆိုပါထင်မြင်ချက်များကိုဆန်းစစ် ပါက 100,000 တစ်မြို့ပါလိမ့်မယ်အဖြစ် 15,000,000 တစ်ပြည်နယ်၏။
ကိုယ်စားလှယ်တစ်ဦးနမူနာထုတ်နေတဲ့အကုန်အကျနှင့်အချိန်-စားသုံးဖြစ်စဉ်ကိုဖြစ်စေနိုင်သည်။ သုတေသီများအမြဲတမ်း Trade-off ရင်ဆိုင်ရ ဒါမှမဟုတ်သူတို့အောင်မြင်ရန်လိုအပ်တိကျမှန်ကန်မှု၏ဒီဂရီ - - သူတို့တတ်နိုင်သည့်ယုံကြည်မှုအဆင့်ကိုသူတို့ရယူလိုတဲ့ယုံကြည်မှုအဆင့်အကြား။
အရည်အသွေးစစ်တမ်းများသုတေသနအတွက်နမူနာအရွယ်အစား
အရည်အသွေးသုတေသနသဘာဝရေနံဓါတ်ငွေ့ရှာဖွေရေးသို့မဟုတ်ဖော်ပြရန်သည်နှင့်နံပါတ်များသို့မဟုတ်တိုင်းတာခြင်းအာရုံစိုက်မထားဘူး။ ဒါပေမယ့်အရည်အသွေးစစ်တမ်းများသုတေသနအတွက်နမူနာအမှားနှင့်ပတ်သက်ပြီးစိုးရိမ်ပူပန်မှုများနေဆဲခိုင်လုံသောဖြစ်ကြသည်။ နမူနာပစ်မှတ်ဝဠာကိုယ်စားလှယ်လျှင်အထွေထွေစည်းမျဉ်းအတိုင်း, သုတေသနကနေပေါ်ထွက်လာသောအပြင်အဆင်များသို့မဟုတ်ပုံစံများအဆိုပါသုတေသီစိတ်ဝင်စားသောပိုကြီးတဲ့လူဦးရေကိုထင်ဟပ်ပါလိမ့်မယ်။ နမူနာနှစ်ဦးစလုံးကိုယ်စားလှယ်ဖြစ်ပြီးပစ်မှတ်လူဦးရေ၏ကြီးမားသောရာခိုင်နှုန်းပါဝင်သည်လျှင်, ကြောင်းနမူနာကနေဆင်းသက်လာအချက်အလက်များ၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုယုံကြည်စိတ်ချမြင့်မားဖြစ်လေ့လိမ့်မယ်။
စစ်တမ်းများသုတေသနအတွက်အဆုံးအဖြတ်နမူနာအရွယ်အစား
အဲဒါကိုနမူနာအရွယ်အစားအဆုံးအဖြတ်မှကြွလာသောအခါကွဲပြားခြားနားသောစည်းမျဉ်းများအရေအတွက်သုတေသနနှင့်အရည်အသွေးသုတေသနသက်ဆိုင်ပါသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်အရည်အသွေးစစ်တမ်းသုတေသနကနေထုတ်လုပ်လိုက်တဲ့ဒေတာအတွက်ယုံကြည်မှုဖြစ်မည်ဟု, စကားပြော, တစ်သုတေသီဒေတာအသုံးပြုလိမ့်မည်မည်သို့ရှင်းလင်းပြတ်သားတဲ့စိတ်ကူးရှိသည်ဖို့လိုအပ်ပါတယ်။ အဆိုပါဒေတာ (ကကိစ္စတွင်လေ့လာမှုဒါမှမဟုတ်တချို့ရှေးဟောင်းယဥ်ကျေးမှုသုတေသနအတွက်ကဲ့သို့) တစ်ဦးဖော်ပြရန်ဇာတ်ကြောင်းများအတွက်အခြေခံဖွဲ့စည်းနိုင်သည်သို့မဟုတ်ပါကနောက်ပိုင်းတွင်တစ်အရေအတွက်လေ့လာမှုမှာဆက်စပ်မှုအဘို့စမ်းသပ်စစ်ဆေးစေခြင်းငှါသက်ဆိုင်ရာ variable တွေကိုသိရှိနိုင်ဖို့တစ်ရေနံဓါတ်ငွေ့ရှာဖွေရေးဖက်ရှင်အတွက်အစေခံစေနိုင်သည်။
ဘက်စုံစစ်တမ်းများသုတေသနအတွက်နမူနာအရွယ်အစား
quantitative သုတေသနမကြာခဏစျေးကွက် segments များတစ်ခုသို့မဟုတ်ပစ်မှတ်စျေးကွက်၏လူမျိုးကွဲများအကြားနှိုင်းယှဉ်ပါဝငျသညျ။ အရေအတွက်သုတေသနနံပါတ်များကိုမောင်းနှင်သောကွောငျ့, တစ်ဦးအဆင်ပြေနမူနာအရွယ်အစားအဆုံးအဖြတ်မျှမျှတတလွယ်ကူသောနိုင်ပါတယ် - လေ့လာမှုတစ်ခုစီအရေးကြီးသောအုပ်စုတစ်စုသို့မဟုတ် segment အတွတ်တစ်သုတေသီ 100 ဦးတက်ရောက်လာသူများကိုလေ့လာဖို့မျှော်လင့်ပါတယ်လိမ့်မယ်။ ဒီနံပါတ်ကိုတစ်ထောက်ခံချက်များနှင့်တစ်ဦးအကြွင်းမဲ့အာဏာမဟုတ်ပါဘူး။ တစ်ဦးကစျေးကွက်သုတေသီစစ်တမ်းများသုတေသနအတွက်နမူနာ၏အရွယ်အစားကိုဆုံးဖြတ်ရန်သက်ဆိုင်ရာ variable တွေကိုတစ်အရေအတွက်ကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားပါလိမ့်မယ်။
စစ်တမ်းစျေးကွက်သုတေသနပို့ချသောအခါ, ရည်မှန်းချက်ပစ်မှတ်ဝဠာစစ်မှန်တဲ့ဖြစ်ဖွယ်ရှိသောအရာကိုနမူနာကနေအခြရန်ဖြစ်ပါသည်။ တစ်ဦးကနမူနာလေ့လာတွေ့ရှိသို့မဟုတ်လူသိများနိုင် data တွေကိုပေးပါသည်။ ဒီလေ့လာတွေ့ရှိသို့မဟုတ်လူသိများဒေတာကနေတစ်သုတေသီရသောအမည်မသိတန်ဖိုးကိုသို့မဟုတ် parameter သည်ပစ်မှတ်လူဦးရေတွင်တွေ့နိုင်ပါသည်ဖို့ဒီဂရီခန့်မှန်းနိုင်ပါ။
အဆိုပါသုတေသနပညာရှင်ခန့်မှန်းထက်အမှန်တကယ် parameters တွေကိုသိကြရပါမည်သည့်အကြောင်းကိုလူဦးရေ - quantitative စစ်တမ်းများသုတေသနသုတေသီ၏စိတျထဲမှာကိုကိုယ်စားပြုမယ့်သာမန်, အချိုးကျကွေး၏အယူအဆ, ပစ်မှတ်စကွဝဠာအပေါ်အခြေခံသည်။ နမူနာဒေတာကနေ - - အကျိုးစီးပွားသောအမည်မသိတန်ဖိုးကိုသို့မဟုတ် parameter သည်တို့ပါဝင်သည်ဖွယ်ရှိဖြစ်ကြောင်းတန်ဖိုးခန့်မှန်းခြေအကွာအဝေးတစ်ဦးကကိုယ်စားလှယ်နမူနာတစ်ခုသုတေသီတွက်ချက်ဖို့ခွင့်ပြုပါတယ်။ တန်ဖိုးများကိုဒီခန့်မှန်းအကွာအဝေးပုံမှန်ကွေးတခုတခုအပေါ်မှာဧရိယာကိုကိုယ်စားပြုခြင်းနှင့်ယေဘုယျအားဖြင့်တစ်ဒဿမသို့မဟုတ်တစ်ရာခိုင်နှုန်းအဖြစ်ထုတ်ဖော်ပြောဆိုသည်။
အဆိုပါပုံမှန် Curve နှင့်ဖြစ်တန်ရာကိန်း
တစ်ဦးကပုံမှန်, အချိုးကျကွေးဖြစ်နိုင်ခြေတစ်ခုအမြင်အာရုံစကားရပ်ဖြစ်ပါတယ်။ ရိုးရှင်းတဲ့ heuristic ကိုကြည့်ကြရအောင်: တစ်သိပ္ပံဗဟိုဌာနမှာတစ်လှုပ်ရှားမှုဘောလုံး၏ကြီးမားသောအရေအတွက်ကနှစ်ခု acrylic စာရွက်များ, တစ်ကြိမ်အကြားကရြောကျပေးနိုင်ပါတယ်။ တိုင်းဘောလုံးကို Display ရဲ့ထိပ်မှာအတူတူပင်ဖွင့်လှစ်မှတဆင့်ကျရောက်ပြီးတော့သူတို့ငြိမ်ဝပ်စွာနေရန်လာတစ်ချိန်ကဘောလုံး၏အထပ်ခွဲထုတ်သောဒေါင်လိုက်, အပြိုင် Divide မဆိုအကြားပြန်လည်ရုပ်သိမ်းသွားခဲ့သည်။ နာရီပေါင်းများစွာပြီးနောက်ဘောလုံးပုံမှန်ကွေး၏အသွင်သဏ္ဌာန်ကိုဖွဲ့စည်းခဲ့ကြပြီ။ တစ်ဦးချင်းစီအသစ်မိတ်ဆက်ဘောလုံးကိုပထမဦးဆုံးရောက်ရှိလာခဲ့ကြောင်းဘောလုံး၏ဒြပ်ထုတာမျိုးအဖြစ်ကွေးနည်းနည်းပြောင်းလဲစေပါသည်။ သို့သော်သိပ္ပံစင်တာမှလေ့လာသူများသို့မဟုတ်န်ထမ်းများကမည်သည့်အရေးယူဆောင်ရွက်မှု၏လွတ်လပ်သောခြုံငုံသည်အချိုးကျကွေးထင်ရှားကြောင်းသဘာဝကျကျဖြစ်ပွားခဲ့သည်။ အဆိုပါဘောလုံးဖွဲ့စည်းသောကွေးပုံသဏ္ဌာန်ဟာဘောလုံးအများစုဗဟိုသို့ရောကျရှိနေပါလိမ့်မည်ဖြစ်နိုင်ခြေကိုရောင်ပြန်ဟပ်။ နည်းပါးလာဘောလုံးဟာကွေး၏ဝေးကြီးစွန်းသို့စေမည် - အချို့မလွှဲမရှောင်ကြလိမ့်မည်, ဒါပေမဲ့သူတို့အရေအတွက်အနည်းငယ်ရှိပါတယ်။
ဒါဟာသာမန်ကွေးနမူနာများ၏ concept ကိုဆင်တူသည်။ တစ်ခုချင်းစီကိုအချိန်ပြသမှုကိုမှုတ်နေသည်နှင့်ဘောလုံးတခါထပ် Galton သေတ္တာထဲသို့ကျခွင့်ပြုနေကြတယ်, ဘောလုံး၏အထပ်အတွက် configuration ကိုသာအနည်းငယ်ကွဲပြားခြားနားကြလိမ့်မည်။ ဒါပေမယ့်အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ, အကွေး၏ပုံသဏ္ဍာန်အများကြီးပြောင်းလဲလာမှာမဟုတ်ပါဘူးနှင့်ပုံစံစစ်မှန်တဲ့ကိုင်ထားမည်ဖြစ်သည်။