Quantitative Data ဆိုသည်မှာ ကိန်းဂဏန်းများ သို့မဟုတ် ကိန်းဂဏာန်းဖြင့် ဖော်ပြနိုင်သော မည်သည့်အချက်အလက်ကိုမဆို ရည်ညွှန်းပါသည်။ သင်္ချာ၊ စာရင်းအင်းနှင့် ဒေတာသိပ္ပံစသည့် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အရေးပါပါသည်။ အသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်၊ ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် အနာဂတ်ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်ကို စုဆောင်းလေ့ရှိသည်။ ဤသင်ခန်းစာသည် အမျိုးအစားများ၊ စုဆောင်းမှုနည်းလမ်းများနှင့် အသုံးချမှုများအပါအဝင် အရေအတွက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ၏ အခြေခံများကို လေ့လာပါမည်။
Quantitative data သည် တိုင်းတာနိုင်သော တန်ဖိုးများ သို့မဟုတ် အရေအတွက်များကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဤဒေတာအမျိုးအစားကို အဓိကအမျိုးအစားနှစ်ခုအဖြစ် ခွဲခြားနိုင်သည်-
ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်ကို စစ်တမ်းများ၊ စမ်းသပ်မှုများနှင့် လေ့လာတွေ့ရှိချက်များကဲ့သို့သော နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် စုဆောင်းနိုင်သည်။ စုဆောင်းခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည့် တူရိယာများတွင် မေးခွန်းပုံစံများ၊ တိုင်းတာရေးကိရိယာများနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကိရိယာများ ပါဝင်သည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ရလဒ်များအတွက် ဒေတာစုဆောင်းရာတွင် တိကျမှန်ကန်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။
သင်္ချာဘာသာရပ်တွင် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်ကို တွက်ချက်ခြင်း၊ ပြဿနာများဖြေရှင်းခြင်းနှင့် သီအိုရီများ ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် သင်္ချာကိန်းဂဏန်းများနှင့် ဖြစ်နိုင်ခြေအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်အဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အတန်းတစ်ခု၏ ပျမ်းမျှရမှတ်ကို တွက်ချက်သောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရမှတ်များအားလုံးကို ပေါင်းစည်းပြီး ( \( \sum scores \) ) ၊ ဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ ကျောင်းသားအရေအတွက် ( \( n \) ) ၊
\( \textrm{ပျမ်းမျှရမှတ်} = \frac{\sum \textrm{ရမှတ်များ}}{n} \)စာရင်းအင်းများသည် ဒေတာအတွဲများကို ဖော်ပြခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အရေအတွက်ဒေတာအပေါ်တွင် များစွာမှီခိုနေပါသည်။ အဓိက စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှု နှစ်ခု ပါဝင်သည်-
\( \mu \) သည် အဓိပ္ပါယ်ရှိရာ၊ \( x \) ဒေတာအစုရှိ တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို ကိုယ်စားပြုပြီး \( n \) သည် တန်ဖိုးများဖြစ်သည်။
ကိန်းဂဏန်းဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို စစ်ဆေးရန်၊ ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် ကောက်ချက်ချရန် ကိန်းဂဏန်းနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ အသုံးများသော နည်းပညာများတွင် သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများ၊ အကြမ်းဖျင်းကိန်းဂဏန်းများ ၊ ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်း တို့ ပါဝင်သည်။ ဤနည်းလမ်းများသည် သုတေသီများအား ကိန်းဂဏာန်းအချက်အလက်များမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ကောက်ချက်ဆွဲနိုင်စေပါသည်။
ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်သည် ကဏ္ဍအသီးသီးတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည်-
စမ်းသပ်မှု 1- အပင်ကြီးထွားမှုကို တိုင်းတာခြင်း။
ဤစမ်းသပ်ချက်တွင် စဉ်ဆက်မပြတ် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို ဖော်ပြရန်အတွက် အပင်များ၏ကြီးထွားမှုကို အချိန်နှင့်အမျှ တိုင်းတာခြင်းပါဝင်သည်။ တိုင်းတာမှုများကို ပုံမှန်ကြားကာလတွင် လုပ်ဆောင်ပြီး တိုးတက်မှုလမ်းကြောင်းများကို ပြသရန် ဒေတာကို ရေးဆွဲထားသည်။
ဥပမာ 2- ကျောင်းသားတက်ရောက်မှုမှတ်တမ်း
စာသင်နှစ်တစ်နှစ်တွင် ကျောင်းသားများ၏ နေ့စဉ်တက်ရောက်မှုကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်းသည် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်ကို ခွဲခြားဖော်ပြပါသည်။ တက်ရောက်မှုပုံစံများနှင့် ပညာရေးစွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်းတို့၏သက်ရောက်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ဤဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။
Quantitative Data သည် ကျွန်ုပ်တို့ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ ကမ္ဘာကြီးကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်ရန် အခြေခံကျသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်္ချာ၊ စာရင်းအင်းနှင့် အခြားနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ၎င်း၏အသုံးချမှုသည် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းသုံးသပ်မှုတို့ကို ဖြေရှင်းနိုင်စေပါသည်။ နည်းပညာတိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုသည် ပိုမိုထိရောက်လာပြီး သုတေသနနှင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက် လမ်းကြောင်းသစ်များကို ဖွင့်လှစ်ပေးပါသည်။
