Every Python

Falsifiable Hypothesis ဆိုတာက မှားယွင်းနိုင်တဲ့ အဆိုဖြစ်ပါတယ်။ အဆိုပြုချက်ကို သုတေသနလုပ်စမ်းသပ်ကြည့်တဲ့အခါမှာ မှားယွင်းတယ်ဆိုတဲ့အဖြေ ထွက်လာနိုင်တဲ့ အဆိုပြုချက်မျိုးကို ဆိုလိုတာဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာ - ခြံထောင့်မှာရှိတဲ့ ပန်းသီးပင်က အစိမ်းရောင် ပန်းသီးအားလုံးဟာ ချဉ်တယ် ဆိုပြီး အဆိုပြုလိုက်တယ်ဆိုပါစို့။ ဒီအဆိုမှန်မမှန် သုတေသနလုပ်ဖို့ အဲ့ဒီ့အပင်က သီးသမျှ အစိမ်းရောင်ပန်းသီးအားလုံးကို စားကြည့်ပါမယ်။ ဒါပေမဲ့ ချိုတဲ့တစ်လုံးပါလာပြီဆိုရင် ခုနက အဆိုဟာ မှားယွင်းသွားပါပြီ။

ဒီအပိုင်းမှာ ဒေတာတွေဘယ်ကလာသလဲ ဆိုတဲ့ အကြောင်းအရာနဲ့ ဒေတာတွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလေ့လာရာမှာအသုံးပြုတဲ့ Statistical Approaches (ချဉ်းကပ်ပုံ)တွေအတွက် ဒေတာတွေဘယ်ကလာသလဲဆိုတဲ့အချက်က ဘာကြောင့် အရေးကြီးသလဲဆိုတာကို ဆွေးနွေးပါမယ်။ Data Analysis ပြုလုပ်ရာမှာ ဒေတာတွေဘယ်ကလာသလဲဆိုတာကို ကောင်းကောင်းသိဖို့လိုပြီးတော့ ဒေတာတွေက ဘယ်လိုဖြစ်ပေါ်လာသလဲဆိုပြီး စဉ်းစားတဲ့နေရာမှာ မဖြစ်မနေမေးဖို့လိုအပ်တဲ့ အရေးကြီးမေးခွန်းတွေလည်း ရှိကြပါတယ်။ Research Study ပြုလုပ်ချိန်မှာ ကောက်ယူတဲ့ဒေတာတွေက အမျိုးမျိုးဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ (Different Types of Data) ယေဘုယျအားဖြင့် အဓိကဒေတာအမျိုးအစား နှစ်ခု ရှိပါတယ်။ Organic (or) Process Data (သဘာဝအရဖြစ်ပေါ်သောဒေတာ) 'Designed' Data Collection (ဒီဇိုင်းထုတ်စီမံပြီး ကောက်ယူသောဒေတာ) တို့ ဖြစ်ပါတယ်။ Organic (or) Process Data အကြောင်းပြောမယ်ဆိုရင် ဒီဒေတာတွေက ကွန်ပြူတာသတင်းအချက်အလက်စနစ်ကနေ ထုတ်ပေးလိုက်တဲ့ ဒေတာတွေ (ဒါမှမဟုတ်) ဗီဒီယိုနဲ့ အသံ Recordings တွေကနေ ထုတ်ယူထားတဲ့ ဒေတာတွေ ဖြစ်ပါတယ်။ အဓိကအချက်က ဒီဒေတာတွေဟာ Process တွေကနေ သဘာဝအတိုင်း ထွက်ပေါ်လာတဲ့ ဒေတာတွေဖ...

https://drive.google.com/file/d/1S80Aj4kZXNX9iIOSOFwhFgsQxGU955Gy/view?usp=sharing

Download ပြုလုပ်ရန်အောက်ပါလင့်ခ်ကို နှိပ်ပါ။ https://drive.google.com/file/d/1qotYrZ3LELSL7RTKkiHiatSjNuK_9ZoN/view?usp=sharing

By D Wells - Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=79921898 Statistics ဆိုတာက ဒေတာကနေ သင်ယူလေ့လာရတဲ့ ဘာသာရပ်တွေအားလုံး အကြုံးဝင်တဲ့ ဘာသာရပ်တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ Statistics ရဲ့ Methodology (နည်းစနစ်)မှာ ပါဝင်တာကတော့ Tools နဲ့ Methods တွေဖြစ်ပါတယ်။ ဒီ Tools နဲ့ Methods တွေကို ဒေတာတွေကို နားလည်ဖို့အတွက်ရယ်၊ ဒေတာတွေနဲ့ အလုပ်လုပ်ဖို့အတွက်ရယ် အသုံးပြုပါတယ်။

ဒေတာဆိုတာဘာလဲလို့ မေးလာရင် ဘာမဆိုဖြစ်နိုင်တယ်လို့ပဲ ပြောရမှာပါ။ Data can be "Numbers" ပထမဆုံးအနေနဲ့ ဒေတာက ကိန်းဂဏန်းတွေဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ဒေတာလို့ပြောလိုက်တာနဲ့ လူအများစုက ကိန်းဂဏန်းတွေကိုပဲ ပြေးမြင်ကြမှာပါ။ ကိန်းဂဏန်းတွေနဲ့ ပြည့်နေတဲ့ Excel Spreadsheet လိုဟာမျိုးပေါ့။ အောက်မှာပြထားတဲ့ပုံက US က Center for Disease Control က ကောက်ယူထားတဲ့ National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) ဒေတာတွေဖြစ်ပါတယ်။ ကျွန်တော်တို့မြင်နေကြ Spreadsheet Data Format နဲ့ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။