গড় পাসের হার কীভাবে গণনা করবেন

গড় পাসের হার কীভাবে গণনা করবেন

ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে, শিক্ষার মূল্যায়ন, গুণমান পরিচালনা ইত্যাদিগড় পাসের হারসামগ্রিক কর্মক্ষমতা বা সম্মতি পরিমাপ করতে এটি একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত সূচক। এই নিবন্ধটি গত 10 দিন ধরে নেটওয়ার্ক জুড়ে জনপ্রিয় বিষয়ের উপর ভিত্তি করে গড় পাস হারের গণনা পদ্ধতিটি গঠন করবে এবং প্রকৃত কেস এবং ডেটা টেবিল সরবরাহ করবে।

1। গড় পাসের হারের সংজ্ঞা

গড় পাসের হার একাধিক ব্যক্তি বা ব্যাচগুলিতে সামগ্রিক জনগোষ্ঠীতে যোগ্য ব্যক্তির গড় সংখ্যার অনুপাতকে বোঝায়। গণনার সূত্রটি হ'ল:

গড় পাসের হার = (প্রতিটি সংমিশ্রণের হারের যোগফল) / গোষ্ঠীর সংখ্যা

বা

গড় পাসের হার = (মোট পাস নম্বর / মোট সংখ্যা) × 100%

2। পুরো নেটওয়ার্ক জুড়ে জনপ্রিয় বিষয়গুলির সম্পর্কিত মামলাগুলি

গত 10 দিনে, নিম্নলিখিত গরম বিষয়গুলি হারের গণনার সাথে সম্পর্কিত হয়েছে:

3। কাঠামোগত গণনা পদক্ষেপ

গড় পাসের হার কীভাবে গণনা করা যায় তা চিত্রিত করার জন্য নিম্নলিখিত একটি নির্দিষ্ট কেস রয়েছে:

গণনার নির্দেশাবলী:

1।ব্যাচের গণনা: একক ব্যাচ পাসের হার = পাসের সংখ্যা/পরীক্ষার মোট সংখ্যা (যেমন প্রথম ব্যাচ: 180/25 = 90%)

2।সামগ্রিক গণনা: গড় পাসের হার = মোট পাস নম্বর 555 / মোট সংখ্যা 650 ≈ 85.4%

3।ওজন গড়: প্রতিটি ব্যাচের বিভিন্ন সংখ্যার কারণে তিনটি ব্যাচের গড় পাসের হার সরাসরি নেওয়া হয় (90%+90%+80%)/3 = 86.7%বিকৃত হতে পারে

4 .. সাধারণ ভুল বোঝাবুঝি এবং সতর্কতা

1।নমুনা আকারের পার্থক্য: যখন প্রতিটি গ্রুপের ডেটা ভলিউম খুব আলাদা হয়, সাধারণ গাণিতিক গড়ের চেয়ে ওজনযুক্ত গড়

2।ইউনিফাইড সংজ্ঞা: নিশ্চিত করুন যে সমস্ত ডেটার "যোগ্যতা" মানগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ (যেমন 60 পয়েন্ট বা পণ্যের মানের সাথে পরীক্ষায় উত্তীর্ণের জন্য শিল্পের মান)

3।সময় মাত্রা: পাসের হারের পরিবর্তনের প্রবণতার গতিশীল ট্র্যাকিং একক সময়ের গড়ের চেয়ে বেশি বিশ্লেষণাত্মক মান

5। অ্যাপ্লিকেশন দৃশ্যের সম্প্রসারণ

সাম্প্রতিক গরম বিষয় অনুসারে, গড় পাস রেট গণনাও প্রয়োগ করা যেতে পারে:

সংক্ষিপ্তসার:গড় পাসের হারের গণনার জন্য ডেটা ধারাবাহিকতা এবং ওজন বরাদ্দকে কেন্দ্র করে নির্দিষ্ট দৃশ্যের উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত পদ্ধতি নির্বাচন করা প্রয়োজন। শিক্ষা, উত্পাদন, চিকিত্সা যত্ন ইত্যাদির ক্ষেত্রে, এই সূচকটি কার্যকরভাবে সামগ্রিক মানের স্তরকে প্রতিফলিত করতে পারে তবে এটি অন্যান্য মাত্রা থেকে প্রাপ্ত তথ্যের সাথে একত্রে ব্যাপকভাবে বিশ্লেষণ করা দরকার।