ရာခိုင်နှုန်း

စာရင်းအင်းများတွင် Percentiles နားလည်ခြင်း။

Percentiles မိတ်ဆက်

Percentiles ဆိုသည်မှာ ဒေတာအတွဲတစ်ခုအား အညီအမျှ အစိတ်အပိုင်း 100 သို့ ပိုင်းခြားပြီး သတ်မှတ်ထားသော အဆင့်တစ်ခုအောက်ရှိ တန်ဖိုးရာခိုင်နှုန်းများ၏ သတ်မှတ်ချက်များတွင် ဒေတာဖြန့်ဝေမှုကို နားလည်ရန် နည်းလမ်းပေးသည့် အတိုင်းအတာများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ကို ကိန်းဂဏန်းများ နှိုင်းယှဉ်ကာ ဒေတာအတွဲတစ်ခုအတွင်းရှိ သီးခြားတန်ဖိုး၏ အနေအထားကို နားလည်ရန် ၎င်းတို့ကို ကိန်းဂဏန်းများ တွင် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့် သင်သည် စာမေးပွဲတစ်ခုတွင် ရာခိုင်နှုန်း 90 တွင် အမှတ်ရပါက၊ သင်သည် စာမေးပွဲဖြေဆိုသူ 90% ထက် ပိုကောင်းသည်ဟု ဆိုလိုသည်။

Percentiles တွက်ချက်ခြင်း။

ဒေတာအတွဲတစ်ခုအတွင်းရှိ တန်ဖိုးတစ်ခု၏ ရာခိုင်နှုန်းကို ဖော်မြူလာဖြင့် တွက်ချက်နိုင်သည်- \( P = \left(\frac{N - 1}{100}\right) \times k + 1 \) \(P\) ဖြစ်သည် ရာခိုင်နူန်း၏ အနေအထား၊ \(N\) သည် ဒေတာအတွဲရှိ မှတ်သားမှု အရေအတွက်ဖြစ်ပြီး \(k\) 0 နှင့် 100 ကြား ဂဏန်းအဖြစ် တွက်ချက်ထားသည့် ရာခိုင်နှုန်းဖြစ်သည်။ ဤဖော်မြူလာသည် \(k^{th}\) ၏ အနေအထားကို ပေးသည်။ \(k^{th}\) အမျိုးအစားခွဲထားသော ဒေတာအတွဲတွင် ရာခိုင်နှုန်း။ ဤရာထူးရှိတန်ဖိုး သို့မဟုတ် ဤအနေအထားနှင့် နောက်တစ်ခုကြားရှိ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးသည် \(P\) ကိန်းပြည့်မဟုတ်ပါက၊ \(k^{th}\) ရာခိုင်နှုန်းကို ကိုယ်စားပြုသည်။

Percentiles တွက်ချက်ခြင်း ဥပမာ

စာမေးပွဲရမှတ်များ၏ ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ- 45၊ 50၊ 55၊ 60၊ 65၊ 70၊ 75၊ 80။ ပျမ်းမျှဟုရည်ညွှန်းလေ့ရှိသော 50th ရာခိုင်နှုန်းကို တွက်ကြည့်ကြပါစို့။ ပထမဦးစွာ၊ ဒေတာအတွဲကို စီပါ (ဤကိစ္စတွင်၊ ၎င်းသည် စီပြီးသားဖြစ်သည်)၊ ထို့နောက် \(N = 8\) (ရမှတ် 8 ခုရှိသည်) နှင့် \(k = 50\) (ကျွန်ုပ်တို့သည် 50th ရာခိုင်နှုန်းကို ရှာဖွေနေသည် ): \( P = \left(\frac{8 - 1}{100}\right) \times 50 + 1 = 4.5 \) အနေအထား \(P = 4.5\) ဆိုသည်မှာ 50th percentile သည် 4th နှင့် တစ်ဝက်ကြားရှိ၊ ဒေတာအတွဲတွင် 5 ခုမြောက်တန်ဖိုးများ (60 နှင့် 65)။ ထို့ကြောင့်၊ 50th ရာခိုင်နှုန်း (အလယ်အလတ်) သည် - \( \frac{60 + 65}{2} = 62.5 \) ထို့ကြောင့်၊ 62.5 သည် ရမှတ်များ၏ 50% ကျသွားသော အောက်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။

Percentiles ၏အသုံးချမှုများ

Percentiles ကို ပညာရေး၊ ကျန်းမာရေးနှင့် ဘဏ္ဍာရေးအပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ တစ်ဦးချင်းစီ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော လူဦးရေနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် ကူညီရန် စံပြုစမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို ရာခိုင်နှုန်းများအတွင်း အစီရင်ခံပါသည်။ ကျန်းမာရေးတွင်၊ ကြီးထွားမှုဇယားသည် ကလေးများ၏ ကြီးထွားမှုကို အကဲဖြတ်ရန် ရွယ်တူများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် ရာခိုင်နှုန်းများကို အသုံးပြုသည်။ ဘဏ္ဍာရေးတွင်၊ ရာခိုင်နှုန်းသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများအပေါ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။

ရာခိုင်နှုန်းများနှင့် အခြားတိုင်းတာမှုများ

ရာခိုင်နှုန်းသည် ဒေတာဖြန့်ဝေမှုတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းသော်လည်း ၎င်းတို့သည် ပျမ်းမျှ၊ ပျမ်းမျှနှင့် မုဒ်ကဲ့သို့သော အခြားကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာတိုင်းတာမှုများနှင့် ကွဲပြားသည်။ ပျမ်းမျှ (ပျမ်းမျှ) သည် တန်ဖိုးအရေအတွက်ဖြင့် ပိုင်းခြားထားသော စုစုပေါင်းတန်ဖိုးများဖြစ်သည်။ ပျမ်းမျှ (50th ရာခိုင်နှုန်း) သည် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ အလယ်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ မုဒ်သည် မကြာခဏ ဖြစ်ပေါ်နေသည့် တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ ဤအစီအမံတစ်ခုစီသည် ဒေတာအတွဲ၏ဝိသေသလက္ခဏာများအကြောင်း မတူညီသောအချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည်။

Quartiles နှင့် Percentiles

Quartiles များသည် အချက်အလက်များကို လေးပုံတပုံသို့ ပိုင်းခြားပေးသော တိကျသော ရာခိုင်နှုန်းအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပထမ quartile (Q1) သည် 25th percentile ဖြစ်ပြီး၊ ဒုတိယ quartile (Q2) သည် 50th percentile (သို့မဟုတ် median) ဖြစ်ပြီး တတိယ quartile (Q3) သည် 75th percentile ဖြစ်သည်။ Quartiles များသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ ပျံ့နှံ့မှုနှင့် အလယ်ဗဟိုကို နားလည်နိုင်သည့်အပြင် အကွာအဝေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။

Percentile အဆင့်များကို နားလည်ခြင်း။

ရာခိုင်နှုန်းအဆင့်သတ်မှတ်ချက်သည် ၎င်းထက် ညီမျှသော သို့မဟုတ် နိမ့်သည့် ၎င်း၏ ကြိမ်နှုန်းဖြန့်ဝေမှုတွင် ရမှတ်များ၏ ရာခိုင်နှုန်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျောင်းသား၏ရမှတ်သည် 80 ရာခိုင်နှုန်းတွင်ရှိနေပါက၊ ကျောင်းသား 80% သည် တူညီသော သို့မဟုတ် ဤကျောင်းသားထက်နည်းသည်ဟု ဆိုလိုသည်။ Percentile အဆင့်များသည် အဖွဲ့တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် တစ်ဦးချင်းစီ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးဝင်ပါသည်။

Percentiles ကန့်သတ်ချက်များ

ရာခိုင်နှုန်းသည် တန်ဖိုးရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးစွမ်းသော်လည်း ၎င်းတို့တွင် အကန့်အသတ်များရှိသည်။ Percentiles များသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ တန်ဖိုးများအကြား ကွာခြားချက်များ၏ အတိုင်းအတာကို ထင်ဟပ်ခြင်းမရှိပါ။ တစ်ဦးချင်းစီ၏ ရမှတ်နှစ်ခုသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု နီးစပ်နိုင်သော်လည်း မတူညီသော ရာခိုင်နှုန်းများတွင် သို့မဟုတ် အကွာအဝေးရှိသော်လည်း တူညီသောရာခိုင်နှုန်းတွင် ရှိနေနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ အလွန်ကြီးမားသော သို့မဟုတ် အလွန်သေးငယ်သော ဒေတာအတွဲများတွင် ရာခိုင်နှုန်းတွက်ချက်မှု မှားယွင်းမှုများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

နိဂုံး

Percentiles သည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုအတွင်း တစ်ဦးချင်းတန်ဖိုးများကို မည်ကဲ့သို့ နှိုင်းယှဉ်နားလည်နိုင်စေမည့် နည်းလမ်းကို ပေးဆောင်သည့် ကိန်းဂဏန်းများဆိုင်ရာ အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာကို အညီအမျှ အစိတ်အပိုင်း 100 သို့ ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့်၊ ရာခိုင်နှုန်းများသည် ၎င်းတို့၏ နှိုင်းရအနေအထားအရ ဒေတာအမှတ်များကို နှိုင်းယှဉ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ ပညာရေးအကဲဖြတ်ခြင်း၊ ကျန်းမာရေးအကဲဖြတ်ခြင်း သို့မဟုတ် ငွေကြေးဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အသုံးပြုသည်ဖြစ်စေ ရာခိုင်နှုန်းများသည် ဒေတာအဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်းအတွက် ခိုင်မာသောကိရိယာကို ပေးဆောင်သည်။ သို့သော်လည်း ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်နှင့် ပြီးပြည့်စုံသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတစ်ခုအတွက် အခြားစာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အစီအမံများနှင့်အတူ ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။