Regression to the mean – ပျမ်းမျှသို့ ပြန်ရောက်သွားခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်သွားခြင်းဆိုတဲ့ စာရင်းအင်းဖြစ်စဉ်ကို Francis Galton စာရင်းအင်းပညာရှင်က ရှာဖွေခဲ့တာဖြစ်ပါတယ်။ အခြေအနေတစ်ခု၊ အရာတစ်ခု၊ အတိုင်းအတာတစ်ခုက ပထမဆုံးတိုင်းတာမှု၊ လေ့လာမှုမှာ အစွန်းတစ်ဖက် (အနိမ့် ဒါမှမဟုတ် အမြင့်)ကိုရောက်နေခဲံမယ်ဆိုရင် နောက်တစ်ကြိမ်ပြန်တိုင်းတာ၊လေ့လာတဲ့အခါ ပုံမှန် ပျမ်းမျှနဲ့ ပိုနီးစပ်နိုင်တာ ဒါမှမဟုတ် ပထမအကြိမ်မှာ ပျမ်းမျှဖြစ်နေမယ်၊ ပျမ်းမျှနဲ့နီးစပ်နေရင် ဒုတိယအကြိမ်မှာ အစွန်းတစ်ဖက်နဲ့ ပိုနီးနိုင်တာကိုဆိုလိုတာဖြစ်ပါတယ်။ အကြိမ်ကြိမ်ပြန်လည်တိုင်းတာလေ့လာတဲ့အခါမှာ တွေ့ရတတ်တဲ့ အလိုလျောက်ဖြစ်တက်တဲ့ အပြောင်းအလဲမျိုးကိုခေါ်တာဖြစ်ပါတယ်။ ဒီဖြစ်စဉ်ကို ၁၈၈၆ မိဘအရပ်နဲ့ သားသမီးအရပ်ကို နှိုင်းယှဉ်ထားတဲ့ သုတေသနတစ်ခုမှာ Francis Galton စတင်တွေ့ရှိတာဖြစ်ပါတယ်။ သာမန်အတိုင်းတွေးကြည့်လိုက်ရင် အရပ်မြင့်တဲ့မိဘကနေ မွေးဖွားတဲ့ သားသမီးတွေက သူတို့ရဲ့ မိဘလို အရပ်မြင့်မယ်၊ အရပ်ပုတဲ့ မိဘရဲ့ သားသမီးတွေကလည်း ပုနေလိမ့်မယ်။ ဒါပေမယ့် သူ့ရဲ့ သုတေသနထဲ အရပ်အမြင့် အစွန်းနှစ်ဖက်ရောက်နေတဲ့ (ပိုမြင့် ဒါမှမဟုတ် ပိုပု) မိဘတွေရဲ့ သားသမီးတွေရဲ့ အရပ်က သာမန်လူထုရဲ့ ပျမ်းမျှအရပ်နဲ့ ပိုနီးစပ်နေတာကို တွေ့ရပါတယ်။ ဆိုလိုချင်တာက ပျမ်းမျှကို ပြန်ရောက်သွားတာပေါ့။ (ဒီမှာ တစ်ခုသိဖို့က အရပ်အမြင့်က မိဘကနေ လက်ဆင့်ကမ်းရလာတဲ့ဗီဇတစ်ခုအပေါ်ပဲမှုတည်တာမဟုတ်ပါဘူး၊ လူတစ်ယောက်ရဲ့ အရပ်အမြင့်ပေါ်သက်ရောက်နေတဲ့ တခြားသောအခြေအနေမျိုးစုံရှိပါတယ်။ )

နောက်ဥပမာတစ်ခုကြည့်ရအောင် – အတန်းတစ်တန်းမှာ ကျောင်းသား/သူတွေ မှား/မှန် မေးခွန်း အပုဒ်၁၀၀ဖြေရတယ်ဆိုပါစို့။ သူတို့တွေအားလုံးက အမှား/အမှန်ကို ကျပန်းရွေးရတယ်(ဘာအစွမ်းအစမှမလိုဘူး)လို့ယူဆရအောင်။ အားလုံးပေါင်း ပျှမ်းမျှရလဒ်က အမှတ် ၅၀။ ကျောင်းသားတချို့က ၅၀ အထက်ရမယ်၊ တချို့က ၅၀ အောက်ရမယ်။ အကယ်လို့ အမှတ်အများဆုံးရတဲ့ ကျောင်းသားတွေထဲက ၁၀ ရာခိုင်နှုန်းလောက်ကို နောက်တစ်ကြိမ်ပြန်ဖြေခိုင်းရင် သူတို့အားလုံပေါင်းရဲ့ ပျမ်းမျှအမှတ်က ၅၀နဲ့ပိုနီးစပ်သွားမှာဖြစ်ပါတယ်။ သူတို့အမှတ်တွေက နဂိုကျောင်းသားအားလုံးရဲ့ ပျမ်းမျှ ၅၀ကို ပြန်ရောက်သွားတာပေါ့။

သွေးပေါင်ချိန်တိုင်းတဲ့အခါ ဒီလိုဖြစ်စဉ်မျိုးကို တွေ့ရတက်ပါတယ်။ သွေးတိုးတဲ့အခါသွေးပေါင်ချိန် ၁၄၀/၉၀ နဲ့အထက်ရှိတတ်ပေမယ့် ပထမအကြိမ်တိုင်းလို့ ၁၄၀/၉၀ နဲ့အထက်ရှိခဲ့ရင် သွေးတိုးလို့ခေါ်လို့မရပါဘူး။ နောက်တစ်ကြိမ်ပြန်တိုင်းရင် ၁၄၀/၉၀ အောက်ကို အလိုအလျောက်ပြန်ကျသွားနိုင်ခြေရှိပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ပထမအတိုင်းကို အတည်ယူပြီး သွေးတိုးရှိတယ်လို့ယူဆပြီးတော့ သွေးကျဆေးသောက်လိုက်တယ်ဆိုပါတော့ ဒုတိယအကြိမ်ပြန်တိုင်းကြည့်တဲ့အခါ ပထမအကြိမ်ထက်အလိုအလျောက်နည်းနေတာကို ဆေးအရှိန်ကြောင့်လို့ ထင်သွားတာမျိုးဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ဒီလို အရာတစ်ခု၊ အတိုင်းအတာတစ်ခုက သူ့ဘာသာအလိုအလျောက်အပြောင်းအလဲဖြစ်သွားတာကို ကိုယ်တစ်ခုခုလုပ်လိုက်လို့ ပြောင်းလဲသွားတယ်ဆိုတဲ့အယူလွဲမျိုးကို ဆုတ်ယုတ်ခြင်းအယူလွဲ (regression fallacy) လို့ခေါ်ပါတယ်။

တချို့က ပထမအကြိမ်က ဆိုးရွားခဲ့တယ် ဒုတိယအကြိမ်ကျရင် ပိုကောင်းသွားလိမ့်မယ်။ ဒါမှမဟုတ် ပထမအကြိမ်က ကောင်းတယ်ဆိုရင် နောက်အကြိမ် ကံဆိုးလိမ့်မယ်လို့ထင်နေပါလိမ့်မယ်။ ဒါပေမယ့် ဒီအယူအဆကလည်းမှားပါတယ်။ ဒါကပထမအကြိမ်ထက်နောက်အကြိမ်က ပျမ်းမျှနဲ့ပိုနီးစပ်နိုင်ခြေများတာကို ဆိုလိုတာပါ။ ဒီလိုအယူအဆလွဲကို လောင်းကစားသမားအယူလွဲ (gambler’s fallacy) လို့ခေါ်ပါတယ်။ (လောင်းကစားသမားတစ်ယောက်ရဲ့ ရှေ့ပွဲတုန်းက အနိုင်အရှုံးတွေက နောက်လာမယ့်ပွဲရဲ့ အနိုင်အရှုံးအပေါ်သက်ရောက်မှုရှိတယ်ဆိုတဲ့ အယူအဆမျိုးပါ။ ဥပမာ ပထမ ၃၊ ၄၊ ၅ ပွဲလောက်က ဆက်တိုက်နိုင်နေရင် နောက်လာမယ့် ပွဲတွေမှာ သေချာပေါက်ရှုံးတော့မယ်ပေါ့။ တကယ်လို့ မျှမျှတတပွဲမျိုးဆိုရင် ပွဲတစ်ပွဲကို နိုင်နိုင်ခြေနဲ့ ရှုံးနိုင်ခြေက ညီတူညီမျှဖြစ်ပါတယ်။)

ရောဂါလက္ခဏာ (ဥပမာ ဖျားနာ၊နှာစေးချောင်းဆိုး) က နောက်ရက်တွေမှာ အလိုအလျောက်ပြန်သက်သာတာကို ကိုယ်သောက်လိုက်တဲ့ဆေးကြောင့်သက်သာသွားတယ်ထင်တာမျိုး(ဒီမှာ ပလက်စီဘိုအာနိသင် – placebo – ကိုဘေးဖယ်ထားလိုက်ပါ) ၊ ဆရာမက ကျောင်းသားကို ဆူပူဆုံးမရိုက်နှက်လိုက်လို့ ကျောင်းသားအမှတ်ပိုကောင်းတယ် ဒါမှမဟုတ် ကိုယ်က ချီးမွမ်းလိုက်လို့ အမှတ်ပိုနည်းသွားတယ်လို့ထင်နေတာမျိုး၊ ဒါမှမဟုတ် လမ်းတွေမှာ လုံခြုံရေးကင်မရာတွေတပ်လို့ ယာဉ်တိုက်မှုလျော့ကျသွားတယ်ဆိုတဲ့ အထင်မျိုးကို ပျမ်းမျှသို့ဆုတ်ယုတ်သွားခြင်းဆိုတဲ့ ဖြစ်စဉ်မျိုးနဲ့ရှင်းပြလို့ရပါတယ်။

အပေါ်ကဥပမာတင်မကပါဘူး ဒီလိုဖြစ်စဉ်က သုတေသနအပေါ်အများကြီးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်ပါတယ်။ သုတေသပညာရှင်တွေက ဒီလိုကျပန်းအပြောင်းအလဲကို သတိမပြုနိုင်ဘူးဆိုရင် ကိုယ့်စမ်းသပ်လေ့လာနေတဲ့ ဆေးတစ်မျိုးမျိုးက၊ ဒါမှမဟုတ် အရာရာတစ်ခုက တကယ် ဘာအာနိသင်မှမရှိဘဲနဲ့ အာနိသင်ရှိတယ်၊ ပြောင်းလဲစေနိုင်တယ်လို့ ထင်သွားစေနိုင်တာမျိုးဖြစ်ပြီးတော့ ဆိုးရွားတဲ့နောက်ဆက်တွဲတွေဖြစ်လာနိုင်ပါတယ်။

နောက်တစ်ခါ ကိုယ့်ဘာသာဆေးဝယ်သောက်ပြီး ရောဂါဝေဒနာသက်သွားတယ်၊ ကိုယ်ဆူလိုက်လို့ အမှတ်ကောင်းသွားတယ်၊ နည်းသွားတယ်၊ ဒါမှမဟုတ် ဘုရားတရားတလို့၊ ယတြချေလို့ ပြဿနာတစ်ခုခုဖြေရှင်းသွားတယ်လို့ထင်နေရင် ဒီ ပျမ်းမျှသို့ပြန်ရောက်သွားခြင်းဆိုတဲ့ ဖြစ်စဉ်ကို ပြန်သတိရစေချင်ပါတယ်။

ကိုးကား

www.dcscience.net/Senn-2011-Francis-Galton-and-Regression-t

https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_toward_the_mean

ကိုအောင်မင်းမှ Curiosity ဆီကို ပေးပို့လာတဲ့ ဆောင်းပါးကို တိုက်ရိုက်ပြန်လည် တင်ပြထားခြင်းဖြစ်ပါတယ်။

Comments
Thar Htet Aung
Be my friend

Thar Htet Aung

Blogger at Curiosity
Hey, I’m Thar Htet, founder of Curiosity. I’m a blogger and technical expert(Engineering and Information & Technology) living in Yangon Region, Myanmar (Burma) holding the Bachelor Degree of Engineering. I am a fan of technology, entrepreneurship, and politics. I’m also interested in astronomy and education.
Thar Htet Aung
Be my friend