2.4.3 ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့်စမ်းသပ်ချက်

ကျနော်တို့ကိုမကျင့်နိုင်ကြစမ်းသပ်ချက်ဆုံးခနျ့မှနျးနိုငျသညျ။ အထူးသဖြင့်ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်ကနေအကျိုးခံစားရကြောင်းနှစ်ဦးချဉ်းကပ်ကိုက်ညီတဲ့နှင့်သဘာစမ်းသပ်ချက်ကြသည်။

အများစုကအရေးကြီးသောသိပ္ပံဆိုင်ရာနှင့်မူဝါဒမေးခွန်းများကိုကြောင်းကျိုးဆက်စပ်လျက်ရှိကြ၏။ လုပ်ခအပေါ်တစ်ဦးအလုပ်လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်၏အကျိုးသက်ရောက်မှုသည်ကားရဲ့ဥပမာ, အောက်ပါမေးခွန်းထည့်သွင်းစဉ်းစားကြကုန်အံ့? ဤမေးခွန်းကိုဖြေဖို့တလမ်းတည်းလုပ်သားများကျပန်းလေ့ကျင့်ရေးခံယူသို့မဟုတ်လေ့ကျင့်ရေးမခံမယူမှလည်းကောင်းတာဝန်ကျတဲ့ randomized ထိန်းချုပ်ထားသောစမ်းသပ်မှုနှင့်အတူပါလိမ့်မည်။ ထို့နောက်သုတေသီများရိုးရှင်းစွာခံယူဘဲသူတို့အားသင်တန်းကိုလက်ခံရရှိသူကလူများ၏လုပ်ခနှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်, ဤသင်တန်းသားများသင်တန်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုခန့်မှန်းနိုင်ဘူး။

ရိုးရှင်းသောနှိုင်းယှဉ်လျှင်အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် data ကိုပင်ကောက်ယူမီဖြစ်ပျက်သောအရာတစ်ခုခု၏တရားဝင်သည်: ကျပန်း။ Randomization မရှိရင်ပြဿနာအများကြီး trickier ဖြစ်ပါတယ်။ တစ်ဦးကသုတေသီဆန္ဒအလျောက်လက်မှတ်ရေးထိုး-up ကဘဲသောသူတို့အဖို့လေ့ကျင့်ရေးတက်သည်လက်မှတ်ရေးထိုးခဲ့သောသူလူများ၏လုပ်ခကိုနှိုင်းယှဉ်နိုင်။ ဒါကနှိုင်းယှဉ်လျှင်ဖြစ်နိုင်လေ့ကျင့်ရေးကိုလက်ခံရရှိသူကလူကိုပိုမိုရရှိခဲ့သည်ကြောင်းပြသပေမယ့်လူတွေကလေ့ကျင့်ရေးအတှကျနိမိတျလက်ခဏာကို-up ကလေ့ကျင့်ရေးအတှကျ-up ကလက်မှတ်ရေးထိုးကြဘူးသောသူတို့ကိုမှကွဲပြားခြားနားသောကြောင့်ဘယ်လောက်ဒီအကြောင်းကြောင့်သင်တန်းနှင့်မည်မျှဒီ၏ဖြစ်ပါတယ်မလဲ တစ်နည်းမှာ, လူအ, ဤအုပ်စုနှစ်စု၏လုပ်ခနှိုင်းယှဉ်ဖို့တရားမျှတဖြစ်သနည်း

တရားမျှတနှိုင်းယှဉ်အကြောင်းကိုဒီစိုးရိမ်ပူပန်မှုကစမ်းသပ်မှုတစ်ခုအပြေးမပါဘဲကြောင်းကျိုးဆက်စပ်ခန့်မှန်းစေရန်မဖြစ်နိုင်ကြောင်းယုံကြည်ဖို့အချို့သောသုတေသီများကစေပါတယ်။ ဤပြောဆိုချက်ကိုဝေးလွန်းတတ်၏။ ကစမ်းသပ်ချက်ကြောင်းကျိုးဆက်စပ်အကျိုးသက်ရောက်မှုများအဘို့အင်အားအကောင်းဆုံးအထောက်အထားပေးသောမှန်နေစဉ်, တန်ဖိုးရှိတဲ့ကြောင်းကျိုးဆက်စပ်ခန့်မှန်းပေးနိုငျသောအခြားမဟာဗျူဟာများရှိပါသည်။ အဲဒီအစားကြောင်းကျိုးဆက်စပ်ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှု (့မှုသည်ဒေတာလေ့လာတွေ့ရှိ၏ဖြစ်ရပ်အတွက်) (စမ်းသပ်ချက်၏ဖြစ်ရပ်အတွက်) လွယ်ကူသောသို့မဟုတ်မဖြစ်နိုင်ဘူးဖြစ်စေဖြစ်ကြောင်းစဉ်းစား၏, ကအပြင်းထန်ဆုံးမှအနည်းဆုံးတစ်ဦးစဉ်ဆက်တစ်လျှောက်တွင်မုသာစကားကိုကြောင်းကျိုးဆက်စပ်ခန့်မှန်းအောင်များအတွက်မဟာဗျူဟာစဉ်းစား သာ. ကောင်း၏ (ပုံ 2.4) ။ ထိုစဉ်ဆက်၏အင်အားအကောင်းဆုံးအဆုံးမှာထိန်းချုပ်ထားသောစမ်းသပ်ချက် randomized ကြသည်။ မြားစှာသောကုသမှုအစိုးရများသို့မဟုတ်ကုမ္ပဏီများကမှပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏လက်တွေ့ပမာဏလိုအပ်သည်ရှိသောကြောင့်, ဤမကြာခဏလူမှုရေးသုတေသနပြုပါရန်ခက်ခဲပါ၏ အတော်လေးရိုးရှင်းစွာအကြှနျုပျတို့ကိုမကျင့်နိုင်ကြအများအပြားစမ်းသပ်ချက်ရှိပါတယ်။ ငါ randomized ထိန်းချုပ်ထားသောစမ်းသပ်ချက်၏နှစ်ခုစလုံးအားသာချက်နှင့်အားနည်းချက်များကိုမှအခန်း 4 လုံးကိုမြှုပ်နှံထားပါလိမ့်မယ်, ငါအချို့ကိစ္စများတွင်စမ်​​းသပ်နည်းလမ်းများမှစူးစမ်းပိုနှစ်သက်အားကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာအကြောင်းပြချက်ရှိပါတယ်ငြင်းပါလိမ့်မယ်။

ခန့်မှန်းခြေကြောင်းကျိုးဆက်စပ်အကျိုးသက်ရောက်မှုများအဘို့သုတေသနလုပ်ငန်းမဟာဗျူဟာ၏စဉ်ဆက်: 2.4 ပုံ။

ထိုစဉ်ဆက်တစ်လျှောက် Moving, သုတေသီများအတိအလင်း randomized ကြပြီမဟုတ်ဘယ်မှာအခြေအနေများရှိပါတယ်။ ဒါကဖြစ်ပါသည်, သုတေသီများအမှန်တကယ်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုလုပ်နေတာမပါဘဲစမ်းသပ်မှုကဲ့သို့အသိပညာလေ့လာသင်ယူဖို့ကြိုးစားနေတဲ့ကြသည်; သဘာဝကျကျ, ဒီစားမှုဖြစ်သွားသော်လည်း, ကြီးမားတဲ့ဒေတာကိုအလွန်ကဤအခြေအနေများတွင်ကြောင်းကျိုးဆက်စပ်ခန့်မှန်းစေပါအောင်ကျွန်တော်တို့ရဲ့စွမ်းရည်ကိုတိုးတက်ကောင်းမွန်။

တစ်ခါတစ်ရံလောကရှိကျပန်းသုတေသီများအဘို့အစမ်းသပ်မှုတစ်ခုတူတစ်ခုခုကိုဖန်တီးရန်ဖြစ်ပျက်ဘယ်မှာ setting များကိုရှိပါတယ်။ ဤရွေ့ကားဒီဇိုင်းများဖြင့်သဘာဝစမ်းသပ်ချက်ဟုခေါ်ကြသည်, သူတို့ပုဒ်မ 2.4.3.1 ထဲမှာအသေးစိတ်ထည့်သွင်းစဉ်းစားလိမ့်မည်။ သူတို့ပေါ်ပေါက်လာသောအခါကြီးမားသောဒေတာသတင်းရပ်ကွက်-သူတို့ရဲ့သဘောသဘာဝအမြဲ-On နှင့်သူတို့၏အရွယ်အစား-ကိုအလွန်နှစ်ဦးအင်္ဂါရပ်တွေကသဘာဝစမ်းသပ်ချက်ကနေသင်ယူဖို့ကျွန်တော်တို့ရဲ့စွမ်းရည်ကိုပိုကောင်းစေပါတယ်။

ဝေးကွာ randomized ထိန်းချုပ်ထားသောစမ်းသပ်ချက်မှ Moving, တစ်ခါတစ်ရံကျွန်တော်တစ်ဦးကသဘာဝစမ်းသပ်မှုဆုံးခနျ့မှနျးဖို့ကိုအသုံးပွုနိုငျကွောငျးကိုသဘာဝတွင်ပင်ဖြစ်ရပ်တစ်ခုမရှိ။ အဲဒီ settings ထဲမှာကျနော်တို့ဂရုတစိုက်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုဆုံးခနျ့မှနျးဖို့ကြိုးပမ်းမှုတွင် non-စမ်းသပ်ဒေတာအတွင်းနှိုင်းယှဉ်တည်ဆောက်နိုင်ပါတယ်။ ဤရွေ့ကားဒီဇိုင်းများကိုက်ညီခြင်းဟုခေါ်ကြသည်, သူတို့ပုဒ်မ 2.4.3.2 ထဲမှာအသေးစိတ်ထည့်သွင်းစဉ်းစားလိမ့်မည်။ သဘာဝကစမ်းသပ်ချက်လိုပဲကိုက်ညီခြင်းလည်းကြီးမားတဲ့ data တွေကိုသတင်းရပ်ကွက်မှအကျိုးပြုစေတဲ့ဒီဇိုင်းဖြစ်ပါတယ်။ အထူးသဖြင့်, ထိုကြီးမားသောအမှုအရေအတွက်၏စည်းကမ်းချက်များ၌အရွယ်အစား-နှစ်ဦးစလုံးနှင့်သတင်းအချက်အလက်အမျိုးအစားနှုန်းအမှု-ကိုအလွန်ကိုက်ညီသောနိုင်အောင်စီစဉ်ပေးထားတယ်။ သဘာဝကစမ်းသပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီခြင်းရဲ့အဓိကခြားနားချက်ကတော့သဘာဝကစမ်းသပ်ချက်အတွက်သုတေသီကုသမှုတာဝန်ပေးအပ်ခဲ့သည့်တဆင့်လုပ်ငန်းစဉ်နှင့်သိတယ်နှင့်ကကျပန်းဖြစ်ယုံကြည်သည်ဖြစ်ပါတယ်။

သဘာဝကစမ်းသပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီခြင်း: စမ်းသပ်ချက်လုပ်ဖို့အလိုဆန္ဒများကိုလှုံ့ဆော်ကြောင်းတရားမျှတတဲ့နှိုင်းယှဉ်၏အယူအဆကိုလည်းနှစ်ဦးကအခြားရွေးချယ်စရာချဉ်းကပ်မှုအခြေခံ။ ဤရွေ့ကားချဉ်းကပ်သင်ပြီးသားရှိသည်သောအချက်အလက်များ၏အတွင်းပိုင်းထိုင်လျက်မျှတနှိုင်းယှဉ်ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းဖြင့့်မှုသည်လေ့လာ data ကိုမှကြောင်းကျိုးဆက်စပ်အကျိုးသက်ရောက်မှုများခန့်မှန်းရန်သင့်အား enable ပါလိမ့်မယ်။