သုတေသနနယ်ပယ်များစွာတွင် အထူးသဖြင့် သင်္ချာနှင့် ကိန်းဂဏန်းများ နယ်ပယ်များတွင် အရွယ်အစားမကြီးမားသော သီးခြားလူဦးရေများ၏ ကန့်သတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ဝိသေသလက္ခဏာများကို ခန့်မှန်းရန် မကြာခဏ လိုအပ်ပါသည်။ ဤလိုအပ်ချက်သည် Small Area Estimation (SAE) ဟု လူသိများသော နည်းစနစ်ဆိုင်ရာ မူဘောင်တစ်ရပ်ကို ဖော်ဆောင်ပေးပါသည်။ SAE နည်းပညာများသည် နမူနာအရွယ်အစား ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် တိကျသောရလဒ်များ ထွက်မလာနိုင်သည့် ပထဝီဝင် သို့မဟုတ် လူဦးရေစာရင်းဧရိယာငယ်များအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
၎င်း၏အဓိကအချက်မှာ၊ Small Area Estimation တွင် စစ်တမ်းဒေတာကို အရန်အချက်အလက်များနှင့် ပေါင်းစပ်ရန် ကိန်းဂဏန်းစံနမူနာများကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤအရန်အချက်အလက်သည် စီမံခန့်ခွဲရေးမှတ်တမ်းများ၊ သန်းခေါင်စာရင်းဒေတာ သို့မဟုတ် အခြားကြီးမားသောဒေတာအတွဲများမှ လာနိုင်သည်။ ဤရင်းမြစ်နှစ်ခုကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ တိုက်ရိုက်စစ်တမ်းခန့်မှန်းချက်တစ်ခုတည်းဖြင့် ရနိုင်မည်မဟုတ်သော တိကျမှုအတိုင်းအတာတစ်ခုရှိသည့် ဧရိယာငယ်များအတွက် ပျမ်းမျှ၊ အချိုးအစား သို့မဟုတ် စုစုပေါင်းရေတွက်ခြင်းကဲ့သို့သော ကန့်သတ်ချက်များကို ခန့်မှန်းရန် ဖြစ်နိုင်သည်။
SAE နောက်ကွယ်ရှိ အခြေခံနိယာမမှာ သေးငယ်သောဧရိယာအတွက် တိုက်ရိုက်စစ်တမ်းခန့်မှန်းချက်များသည် နမူနာအရွယ်အစားသေးငယ်ခြင်းကြောင့် အလွန်ပြောင်းလွဲနိုင်သည် သို့မဟုတ် ယုံကြည်စိတ်ချရခြင်းမရှိသော်လည်း၊ အရန်ဒေတာသည် ခန့်မှန်းချက်လုပ်ငန်းစဉ်ကို အသိပေးရန်နှင့် တိုးတက်ကောင်းမွန်စေမည့် တည်ငြိမ်သောဖွဲ့စည်းပုံကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံသည် ဒေတာပိုမိုရရှိနိုင်သည့် ဧရိယာငယ်နှင့် ပိုကြီးသော၊ ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာ လေ့လာထားသော နယ်ပယ်များကြားတွင် ဆင်တူမှုများ သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုများ ရှိနေသည်ဟူသော ယူဆချက်အပေါ်တွင် မူတည်သည်။
အသေးစား ဧရိယာ ခန့်မှန်းချက် မော်ဒယ်များသည် ယေဘုယျအားဖြင့် အဓိက အစိတ်အပိုင်း သုံးခု ပါဝင်သည်-
Small Area Estimation တွင် အသုံးပြုသော မော်ဒယ်များ အပါအဝင်၊
အသေးစား ဧရိယာ ခန့်မှန်းချက် နည်းစနစ်များသည် နယ်ပယ်စုံမှ အသုံးချပရိုဂရမ်များဖြစ်သည့်၊
ဤအပလီကေးရှင်းများသည် တိုက်ရိုက်ဒေတာစုဆောင်းမှုနည်းလမ်းများ မလုံလောက်သည့် သေးငယ်သောဒေသများအတွက် အရည်အသွေးမြင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ပေးဆောင်ရာတွင် SAE နည်းလမ်းများ၏ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် အသုံးဝင်မှုကို သရုပ်ပြပါသည်။
မြို့တစ်မြို့၏ ရပ်ကွက်အသီးသီးရှိ ပျမ်းမျှအိမ်ထောင်စုဝင်ငွေကို ခန့်မှန်းရန် ရည်ရွယ်သည့် လေ့လာမှုတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ အချို့သော ရပ်ကွက်များအတွက် တိုက်ရိုက် စစ်တမ်း ခန့်မှန်းချက်များသည် တုံ့ပြန်မှု အလွန်နည်းသောအပေါ် အခြေခံ၍ ဖြစ်နိုင်ပြီး မသေချာမရေရာမှု မြင့်မားလာစေသည်။ ဤခန့်မှန်းချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် Small Area Estimation model ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ဤရိုးရှင်းသောဥပမာတွင်၊ အရန်ဒေတာသည် တိုက်ရိုက်စစ်တမ်းဖြေဆိုချက်တစ်ခုတည်းမှရရှိနိုင်သည်ထက် ရပ်ကွက်များတစ်လျှောက် ဝင်ငွေအဆင့်၏ပိုမိုထူးခြားသောအမြင်ကို ပေးဆောင်ပြီး တိုက်ရိုက်စစ်တမ်းခန့်မှန်းချက်များကို တည်ငြိမ်စေပြီး မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
SAE သည် လူဦးရေအနည်းငယ်၏ နားလည်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း၊ စိန်ခေါ်မှုများစွာကို လမ်းညွှန်ပေးရမည်-
ဤစိန်ခေါ်မှုများကြားမှ၊ ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ဂရုတစိုက်နှင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အခါ Small Area Estimation နည်းလမ်းများသည် အသေးစား domain များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များ၏ အရည်အသွေးနှင့် အသုံးဝင်မှုကို သိသာထင်ရှားစွာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော အသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့် မူဝါဒများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
သေးငယ်သော ဧရိယာ ခန့်မှန်းချက်သည် စာရင်းအင်းနယ်ပယ်တွင် အရေးပါသော တိုးတက်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်၊ သုတေသီများနှင့် မူဝါဒချမှတ်သူများသည် လူဦးရေနည်းပါးသော သို့မဟုတ် ပထဝီဝင်ဒေသများရှိ ဒေတာကန့်သတ်ချက်များမှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရယူနိုင်စေသည်။ အရန်အချက်အလက်များနှင့် ခေတ်မီဆန်းပြားသော စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များကို ထက်ထက်မြက်မြက် အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ SAE နည်းလမ်းများသည် သေးငယ်သော ဧရိယာများအတွက် ပိုမိုစိတ်ချရပြီး တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ရရှိရန် လမ်းကြောင်းကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် ကွဲပြားသော ဖြစ်စဉ်များကို အသေးစိပ်အဆင့်တွင် နားလည်ရန်နှင့် တုံ့ပြန်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
