# தரவு பகுப்பாய்வு

## அளவியலான தரவை பகுப்பாய்வு செய்யும் நுட்பங்கள்

எழுத்தாளர் ஜொனாதன் கூமி , அளவு தரவைப் புரிந்துகொள்வதற்கான சிறந்த பின்வரும் நடைமுறைகளின் வரிசையைப் பரிந்துரைத்துள்ளார்:  
- பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு முன் பிறழ்வுகளுக்கான மூலத் தரவைச் சரிபார்க்கவும்.
- சூத்திரம் சார்ந்த தரவுகளின் நெடுவரிசைகளை சரிபார்ப்பது போன்ற முதன்மைக் கணக்கீடுகளை மீண்டும் செய்யவும்.
- முதன்மை மொத்தம் துணை மொத்தங்களின் கூட்டுத்தொகை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
- காலப்போக்கில் விகிதங்கள் போன்ற கணிக்கக்கூடிய வழியில் தொடர்புடைய எண்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைச் சரிபார்க்கவும்.
- ஒரு நபருக்கான தொகைகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வது அல்லது மொத்த உள்ளக உற்பத்தியுடன் தொடர்புடைய அல்லது ஒரு அடிப்படை ஆண்டுடன் தொடர்புடைய இலக்கு மதிப்பாக ஒப்பிடுவதை எளிதாக்க எண்களை இயல்பாக்கவும்.
- சமபங்கு மீதான வருவாய் குறித்த தூடுபோன்ட்டுப் பகுப்பாய்வு போன்ற முடிவுகளுக்கு வழிவகுத்த காரணிகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து சிக்கல்களை கூறுகளாக உடைக்கவும்.  
செய்முறையின் கீழ் உள்ள மாறிகளுக்கு , ஆய்வாளர்கள் பொதுவாக சராசரி, செந்தர விலகல் போன்ற விளக்கமுறைப் புள்ளிவிவரங்களைப் பெறுகிறார்கள். தனிப்பட்ட மதிப்புகள் சராசரியைச் சுற்றி எவ்வாறு குவிகின்றன என்பதைப் பார்க்க முதன்மை மாறிகளின் பரவலையும் அவர்கள் பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.  
மெக்கின்சி அண்ட் கம்பெனியின் அறிவுரையாளர்கள் ஒரு அளவியல் சிக்கலை அதன் கூறுகளாக உடைப்பதற்கான ஒரு நுட்பத்திற்குப் தமக்குள் விலகிய ஒட்டுமொத்த விரிவுக் (MECE) கொள்கை என்று பெயரிட்டனர். ஒவ்வொரு அடுக்கையும் அதன் கூறுகளாகப் பிரிக்கலாம். ஒவ்வொரு துணை கூறுகளும் ஒன்றுக்கொன்று சிறப்பானதாக இருக்க வேண்டும். மேலும் அவை மேலே உள்ள அடுக்குடன் கூட்டப்பட வேண்டும். இந்த உறவு " தமக்குள் விலகிய ஒட்டுமொத்த விரிவு " (MECE) என்று குறிப்பிடப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக , வரையறையின்படி ஈட்டத்தை(இலாபத்தை) மொத்த வருவாயாகவும் மொத்தச் செலவாகவும் பிரிக்கலாம். மொத்த வருவாயை அதன் கூறுகளான A, B, C (இவை ஒன்றுக்கொன்று தமக்குள் விலகியவை) ஆகியவற்றின் வருவாயால் பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.. மேலும் இவற்றை மொத்த வருவாயில் சேர்க்க வேண்டும் (ஒட்டுமொத்தமாக விரிவானவை).  
சில பகுப்பாய்வு சிக்கல்களைத் தீர்க்க ஆய்வாளர்கள் வலுவான புள்ளியியல் அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தலாம். உண்மையான விவகாரங்கள் பற்றிய ஒரு குறிப்பிட்ட கருதுகோள் ஆய்வாளரால் உருவாக்கப்பட்டு , அந்த நிலைமை உண்மையா அல்லது பொய்யா என்பதை தீர்மானிக்க தரவு திரட்டப்படும்போது கருதுகோள் செய்முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக , " வேலையின்மை பணவீக்கத்தில் எந்த விளைவையும் ஏற்படுத்தாது " என்று கருதலாம் , இது பிலிப்சு வரைவு எனப்படும் பொருளியல் கருத்துடன் தொடர்புடையது. கருதுகோள் செய்முறையில் வகை I, வகை II பிழைகளின் சாத்தியக்கூறுகளைக் கருத்தில் கொள்வதும் அடங்கும் , இது கருதுகோளை ஏற்றுக்கொள்வதா அல்லது நிராகரிப்பதா என்பதை தரவு ஏற்கிறதா என்பது தொடர்புடையது.  
தற்சார்பு மாறி X எந்த அளவிற்கு சார்பு மாறி Y ஐ மாற்றுகிறது என்பதைத் தீர்மானிக்க முயற்சிக்கும்போது பின்னேகும் பகுப்பாய்வு பயன்படுத்தப்படலாம் (எ. கா. " வேலையின்மை விகிதத்தில் ஏற்படும் மாற்றங்கள்(X) பணவீக்க விகிதத்தை(Y)) எந்த விகிதத்தில் மாற்றுகிறது . இது ஒரு சமன்பாட்டுக் கோடு அல்லது வரைவை தரவுகளுக்குப் படிமமாகப் பொருத்துவதற்கான முயற்சியாகும் , அதாவது Y என்பது X இன் சார்பாகும்.  
தேவையான கட்டுத்தளை பகுப்பாய்வு (NCA) பகுப்பாய்வாளர் எந்த அளவிற்கு தர்சார்பு Xமாறியை Y மாறி ஏற்கிறது என்பதை தீர்மானிக்க முயற்சிக்கும்போது பயன்படும். (எ. கா. " ஒரு குறிப்பிட்ட வேலையின்மை விகிதம் எந்த அளவிற்கு ஒரு குறிப்பிட்ட பணவீக்க விகிதத்திற்குத் தேவை). அதேவேளை (பல மடங்கு பின்னேகும் பகுப்பாய்வு சேர்க்கைத் தருக்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது , அங்கு ஒவ்வொரு எக்ஸ் மாறியும் விளைவை உருவாக்க முடியும். மேலும், எக்ஸ் ஒன்றுக்கொன்று தம்முள் ஈடுசெய்ய முடியும் (அவை போதுமானவை ஆனால் கட்டாயமானவையில்லை.) தேவையான கட்டுத்தளைப் பகுப்பாய்வு (NCA) ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட எக்ஸ் - மாறிகள் விளைவை ஏற்க வேண்டிய கண்டிப்புத் தருக்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது; ஆனால் அதை உருவாக்காது. (அவை கட்டயமானவை ஆனால் போதுமானவை அல்ல). ஒவ்வொரு தேவையான கட்டுத்தளையும் இருக்க வேண்டும்; ஆனால், ஈடுசெய்ய வாய்ப்பில்லை.