အေျပးျပိဳင္ပြဲဝင္ျပီးေတာ့မွ ဖတ္ဖူးခဲ့တဲ့ မာရသြန္နဲ႕ ပတ္သတ္တဲ့ ေဒတာ အတြက္အခ်က္ အလြဲေလးတစ္ခု အေၾကာင္းကို ျပန္သတိရသြားပါတယ္။ အဲဒီမာရသြန္က ႏိုင္ငံတကာ အေျပးသမားမ်ားအၾကားမွာ နာမည္အရမ္းၾကီးတဲ့ Boston Marathon က အေၾကာင္းေလးျဖစ္ပါတယ္။ ကၽြန္မက အရင္က Boston မွာလဲ ေနဖူးေတာ့ သူငယ္ခ်င္းေတြ Boston Marathon ဝင္ျပိဳင္ရင္ သြားအားေပးေနက်ေပါ့။
တစ္ခါတုန္းက သုေတသီတစ္ေယာက္က Boston Marathon က အေျပးသမားေတြရဲ႕ အခ်ိန္ေတြကို ၾကည့္ျပီး ေယာက်္ားနဲ႕မိန္းမ ေျပးတဲ့အခ်ိန္ ပ်မ္းမွ်ေခ် ဘယ္ေလာက္ကြာျခားလဲဆိုတာ သိခ်င္တယ္။ ကၽြန္မတို႕ ပံုမွန္ဆိုလို႕ရွိရင္ ေယာက်္ားနဲ႕ မိန္းမ ခြန္အားကြာတဲ့အတြက္ ေယာက်္ားေျပးတာကေတာ့ ပိုျမန္တယ္ဆိုတာ သိေနတာပဲ။ ဒါေပမယ့္ ဒီ Dataset ကေနက်ေတာ့ မိန္းမေတြက ေျပးတာ ပိုျမန္ေနတယ္ဆိုျပီး ထြက္လာတယ္။
ဒီေတာ့ အဲဒီ သုေတသီလည္း ပ်ာသြားတာေပါ့။ ဘာမ်ားမွားေနလဲ၊ ဘာညာ လိုက္ရွာတာေပါ့။
ျဖစ္ခ်င္ေတာ့ သူ ေလ့လာေနတဲ့အခ်ိန္တုန္းက မာရသြန္ဆိုတာ ေယာက်္ားေတြပဲ ဝင္ျပိဳင္တာမ်ားတယ္။ အအိုေတြေရာ အပ်ိဳေတြေရာေပါ့။ ဒါေပမယ့္ မိန္းမေတြမွာ ငယ္ငယ္ရြယ္ရြယ္ မိန္းမေလးေတြပဲ ဝင္ျပိဳင္တာမ်ားတယ္။ က်န္းမာႏုပ်ိဳေနတဲ့ မိန္းကေလးေတြ ေျပးတာက အိုမင္းရြတ္တ်ေနတဲ့ အဖိုးၾကီးေတြထက္ အဆေပါင္းမ်ားစြာ ျမန္ေနေတာ့ က်ားမအလိုက္ ပ်မ္းမွ်ေခ်ရွာလိုက္ရင္ မိန္းကေလးေတြက ပိုျမန္ေနသလိုျဖစ္သြားပါတယ္။
အဂၤလိပ္စာမွာ ကိုယ့္ရဲ႕စိတ္ေတြ အေတြးေတြကို ရွဳပ္သြားေစတာကို Confound ျဖစ္တယ္လို႕ ေျပာပါတယ္။ ဒီေတာ့ Confounder ဆိုတာ ကိုယ့္ရဲ႕အေတြးေတြကို ရွဳပ္သြားေစတဲ့အရာေပါ့။ ဒီ Confounder က Statistics မွာ အရမ္းအေရးၾကီးပါတယ္။ Confounder ရွိေနရင္ ကိုယ့္ရဲ႕တြက္ခ်က္မႈက ေျပာင္းျပန္ျဖစ္သြားႏိုင္ပါတယ္။
မာရသြန္ဥပမာမွာက ကိုယ္တကယ္ေလ့လာခ်င္တာ က်ားမလိင္အလိုက္ ေျပးႏႈန္းျဖစ္ေပမယ့္ အသက္ကြာျခားခ်က္က ကိုယ့္ရဲ႕တြက္ခ်က္မႈကို ဝင္ရွဳပ္သြားပါေစတယ္။ ဒီေတာ့ ေျပးတဲ့က်ားမအလိုက္ အသက္ကြာျခားခ်က္က Confounder ျဖစ္သြားပါတယ္။ Confounder ျပႆနာမရွိခ်င္ရင္ အသက္အရြယ္အတူတူမွာ က်ားမ ေျပးတာ ဘယ္လိုကြာသလဲ ေလ့လာရမွာ ျဖစ္ပါတယ္။
ကၽြန္မျပိဳင္တဲ့ ရိုးမမာရသြန္မွာကေတာ့ ေယာက်္ားသပ္သပ္ မိန္းမသပ္သပ္ စာရင္းလုပ္လုိက္ေတာ့ ေတာ္ပါေသးရဲ႕။ ႏို႕မို႕ဆိုရင္ ကၽြန္မရဲ႕ ပန္းဝင္တဲ့ နံပါတ္က ၄၀၀ ေက်ာ္သြားမယ္။
No comments:
Post a Comment