ဥပမာအားဖြင့် Nominal Scale | အဓိပ္ပါယ်သတ်မှတ်ချက်များ၊ အင်္ဂါရပ်များ၊ ဥပမာ 12+ ပါသော အသုံးချမှုများ

ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်း၏အခြေခံအကျဆုံးပုံစံဖြင့် ဒေတာများကို အမျိုးအစားခွဲပုံကို သင်တွေးဖူးပါသလား။ အမျိုးအစားအလိုက် အချက်အလက်များကို နားလည်နိုင်စေရန် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သော စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အတိုင်းအတာကို ထည့်သွင်းပါ။

ဤဘလော့ဂ်ပို့စ်တွင်၊ ဤသဘောတရားကို စေ့ငုကြည့်ကြပါစို့ nominal scale ဥပမာ သတင်းအချက်အလက်များကို စည်းရုံးခြင်းနှင့် ဘာသာပြန်ခြင်းတွင် ၎င်း၏ အရေးပါမှုကို ထိရောက်စွာ ဆုပ်ကိုင်နိုင်စေရန်။

မာတိကာ

• Nominal Scale ဆိုတာ ဘာလဲ
  • Nominal Scale ၏အဓိပ္ပါယ်
  • Nominal Scale ၏ လက္ခဏာများ
• အခြားစကေးအမျိုးအစားများနှင့် Nominal Scale ကို ကွဲပြားစေခြင်း။
  • Nominal vs. Ordinal
  • အမည်ခံနှင့် ကြားကာလ
  • အမည်ခံနှင့် အချိုး
• Nominal Scale နမူနာများ
  • ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဝိသေသလက္ခဏာများ
  • ကုန်ပစ္စည်းများနှင့်ဝန်ဆောင်မှုများ
  • စစ်တမ်းများနှင့် မေးခွန်းလွှာများ
  • အခြားဥပမာများ 
• Nominal Scale ၏အသုံးချမှုများ
• ကောက်ချက်

ထိရောက်သောစစ်တမ်းအတွက် အကြံပြုချက်များ

• စစ်တမ်းအတွက် အဆင့်သတ်မှတ်စကေး
• Likert စကေးနမူနာများ
• Likert Scale 5 Points ရွေးချယ်မှု

Nominal Scale ဆိုတာ ဘာလဲ

Nominal Scale ၏အဓိပ္ပါယ်

အမည်ခံစကေးဆိုသည်မှာ အရာဝတ္တုများကို အမျိုးအစားခွဲရန် သို့မဟုတ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် နံပါတ်များ သို့မဟုတ် အညွှန်းများကို အသုံးပြုသည့် အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။သို့သော် ဂဏန်းများသည် မွေးရာပါ အစီအစဉ် သို့မဟုတ် အဓိပ္ပါယ်မရှိပါ။ တစ်နည်းဆိုရသော် ၎င်းတို့သည် ဒေတာများကို သီးခြားအုပ်စုများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲပေးသည့် တဂ်များ သို့မဟုတ် အညွှန်းများဖြစ်သည်။

• ဥပမာအားဖြင့်၊ အသီးအနှံများကို အမျိုးအစားခွဲသည့်အခါ၊ ၎င်းတို့ကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း တံဆိပ်တပ်နိုင်သည်။ "ပန်းသီး" "ငှက်ပျောဖူး" "လိမ္မော်ရောင်" or "ဂရိတ်ဖရု။" သူတို့စာရင်းမှာပါတဲ့ အစီအစဥ်က အရေးမကြီးပါဘူး။

Nominal Scale ၏ လက္ခဏာများ

ဤသည်မှာ အမည်ခံစကေးများ၏ အဓိကဝိသေသလက္ခဏာအချို့ဖြစ်သည်-

• အရည်အသွေး: နံပါတ်များသည် ပမာဏ သို့မဟုတ် ပြင်းအားကို မဖော်ပြဘဲ ၎င်းတို့သည် အညွှန်းများအဖြစ်သာ လုပ်ဆောင်သည်။ ပမာဏကို တိုင်းတာမည့်အစား ၎င်းတို့သည် အရာဝတ္တု၏ အရည်အသွေးကို ဦးစားပေးဖော်ထုတ်ခြင်း၊ "ဘာ" အစား "ဘယ်လောက်ပါလဲ".
• အမျိုးအစားအလိုက်- ဒေတာများကို ထပ်နေခြင်းမရှိသော သီးခြားအမျိုးအစားများ ခွဲခြားထားသည်။ ပစ္စည်းတစ်ခုစီသည် အမျိုးအစားတစ်ခုသာဖြစ်သည်။
• အစီအစဥ်မရှိသော- အမျိုးအစားများသည် မွေးရာပါ အစီအစဉ် သို့မဟုတ် အဆင့်များ မရှိပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ "အပြာ" နှင့် "အစိမ်းရောင်" မျက်လုံးများသည် မွေးရာပါ ပိုကောင်းသည် သို့မဟုတ် ပိုဆိုးသည်မဟုတ်ပါ၊ ကွဲပြားရုံသာရှိသည်။
• မတရား အညွှန်းများ- အမျိုးအစားများအတွက် သတ်မှတ်ထားသော နံပါတ်များ သို့မဟုတ် အညွှန်းများသည် အမည်များသာဖြစ်ပြီး ဒေတာ၏အဓိပ္ပာယ်ကို မထိခိုက်စေဘဲ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ အသီးအမျိုးအစားအလိုက် “1” မှ “apple” သို့ ပြန်ဆိုခြင်းသည် အနှစ်သာရကို မပြောင်းလဲပါ။
• အကန့်အသတ်ရှိသော သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များ- ကိန်းဂဏန်းများသည် အရေအတွက် အဓိပ္ပာယ်ရှိလျှင် အမည်ခံဒေတာတွင် ပေါင်းခြင်း သို့မဟုတ် နုတ်ခြင်းကဲ့သို့ သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကိုသာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ အမျိုးအစားတစ်ခုစီတွင် မည်မျှပါဝင်သည်ကို သင်ရေတွက်နိုင်ပါသည်။
• ဖော်ပြရန်၊ နှိုင်းယှဥ်ခြင်းမဟုတ်၊ ၎င်းတို့သည် အမျိုးအစားများအတွင်း ဒေတာဖြန့်ဝေမှုကို ဖော်ပြသော်လည်း ၎င်းတို့ကြားရှိ အတိုင်းအတာ သို့မဟုတ် အတိုင်းအတာကို မဖော်ပြပါ။ ပီဇာထိပ်ဖျားတစ်ခုစီကို လူမည်မျှနှစ်သက်သည်ဟု သင်ပြောနိုင်သော်လည်း အခြားတစ်ဦးဦးသည် ပီဇာရိုနီကို အခြားတစ်ဦးထက်ပို၍ “ကြိုက်သည်” ဟု အတိအကျ မပြောပါ။

Nominal scales များသည် အခြေခံဒေတာပုံစံများနှင့် အမျိုးအစားများကို နားလည်ရန် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ပိုမိုလေးနက်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အကန့်အသတ်များရှိနေသော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ကနဦးရှာဖွေရေးတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

အခြားစကေးအမျိုးအစားများနှင့် Nominal Scale ကို ကွဲပြားစေခြင်း။

nominal နှင့် အခြားတိုင်းတာမှုစကေးအမျိုးအစားများကြား ခြားနားချက်ကို နားလည်ခြင်းသည် ဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ 

Nominal vs. Ordinal-

• အမည်ခံ မွေးရာပါအမှာစာမရှိပါ၊ အမျိုးအစားများ (ဥပမာ၊ မျက်လုံးအရောင် – အပြာ၊ အညို၊ အစိမ်း) မျှသာ။ "အညိုက အပြာထက် ပိုကောင်းတယ်" လို့ ပြောလို့မရပါဘူး။
• ပုံမှန်- အမျိုးအစားများတွင် အမှာစာတစ်ခုရှိသော်လည်း ၎င်းတို့အကြား ခြားနားချက်ကို မသိရသေးပါ (ဥပမာ၊ ကျေနပ်မှုအဆင့်သတ်မှတ်ချက် – အလွန်ကျေနပ်မှု၊ အနည်းငယ်ကျေနပ်မှု၊ မကျေနပ်မှု)။ "ကျေနပ်တယ်" က "ကျေနပ်တယ်" ထက် ပိုကောင်းတယ်လို့ ပြောနိုင်ပေမယ့် ဘယ်လောက်မှ ပိုကောင်းမှာ မဟုတ်ပါဘူး။

နင်ကြိုက်ကောင်းကြိုက်လိမ့်မယ်: Ordinal Scale နမူနာ

အမည်ခံနှင့် ကြားကာလ-

• အမည်ခံ: အမိန့်မရှိပါ၊ အမျိုးအစားများသာဖြစ်သည်။
• ကြားကာလ: အမျိုးအစားများသည် အမှာစာတစ်ခုရှိပြီး ၎င်းတို့ကြားက ကွာခြားချက်သည် တစ်သမတ်တည်းဖြစ်သည် (ဥပမာ၊ အပူချိန် စင်တီဂရိတ်/ဖာရင်ဟိုက်)။ 20°C က 10°C ထက် ပိုပူတယ်လို့ ပြောလို့ရပါတယ်။

နင်ကြိုက်ကောင်းကြိုက်လိမ့်မယ်: Interval Scale တိုင်းတာခြင်း။

အမည်ခံနှင့် အချိုးအစား-

• အမည်ခံ အမိန့်မရှိပါ၊ အမျိုးအစားများသာဖြစ်သည်။
• အချိုး: အမျိုးအစားများတွင် အမှာစာတစ်ခုရှိပြီး သုညအမှတ် (ဥပမာ၊ အမြင့် မီတာ/ပေ) ရှိသည်။ 1.8m က 0.9m ထက် နှစ်ဆ မြင့်တယ်လို့ ပြောလို့ရပါတယ်။

ကိုသတိရပါ:

• အချက်အလက်ဆုံးရှုံးမှသာလျှင် အမည်ခံဒေတာကို အခြားစကေးအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည် (ဥပမာ၊ အမည်ခံစနစ်သို့၊ မှာယူမှုအချက်အလက် ဆုံးရှုံးသည်)။
• စကေးတစ်ခုသည် အချက်အလက်ပို၍ (ပုံမှန်၊ ကြားကာလ၊ အချိုး) ကိုဖော်ပြလေ၊ ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး အားကောင်းသည့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်လေဖြစ်သည်။
• မှန်ကန်သောအတိုင်းအတာကိုရွေးချယ်ခြင်းသည် သင်၏သုတေသနမေးခွန်းနှင့် ဒေတာစုဆောင်းမှုနည်းလမ်းများပေါ်တွင် မူတည်သည်။

ဤသည်မှာ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။

• အသီးအနှံများကို အဆင့်သတ်မှတ်ရန် စိတ်ကူးပါ။ Nominal - ၎င်းတို့ (ပန်းသီး၊ ငှက်ပျောသီး) တို့ကိုသာ အမျိုးအစားခွဲသည်။ Ordinal – သူတို့ကို အချို (၁ – အနည်းဆုံး၊ ၅ – အများဆုံး) နဲ့ အဆင့်သတ်မှတ်တယ်။ ကြားကာလ - သင်သကြားပါဝင်မှု (1-5 ဂရမ်) တိုင်းတာ။ အချိုး – သင်သကြားပါဝင်မှုကို နှိုင်းယှဉ်ပြီး သုည (သကြားမပါ) အစစ်အမှန်ကို တွက်ချက်သည်။

Nominal Scale နမူနာများ

ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝ၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို လွှမ်းခြုံထားသော အမည်ခံစကေးများ၏ ဘုံနမူနာအချို့ဖြစ်သည်-

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလက္ခဏာများ – Nominal Scale ၏နမူနာ

1. ကျားမ: ယောက်ျား၊ မိန်းမ၊ ဒွိစုံမဟုတ်သော အခြား
2. အိမ်ထောင်ရေးအခြေအနေ: လူပျို၊ အိမ်ထောင်၊ ကွာရှင်း၊ မုဆိုးမ၊ ကွဲကွာ
3. ဆံပင်အရောင်: ဆံပင်ရွှေရောင်၊ အနက်ရောင်ဆံပင်၊ ဆံပင်နီ၊ အနက်ရောင်၊ မီးခိုးရောင် စသဖြင့်
4. နိုင်ငံသား: အမေရိကန်၊ ပြင်သစ်၊ ဂျပန်၊ အိန္ဒိယ စသဖြင့်
5. မျက်လုံးအရောင်: အပြာရောင်၊ အညိုရောင်၊ အစိမ်းရောင်၊ အပြာရောင် စသဖြင့်
6. အလုပ်အကိုင်: ဆရာဝန်၊ ဆရာ၊ အင်ဂျင်နီယာ၊ အနုပညာရှင် စသဖြင့်

ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများ – Nominal Scale ၏ ဥပမာ

1. ကားအမှတ်တံဆိပ်- Toyota၊ Honda၊ Ford၊ Tesla စသည်တို့
2. စားသောက်ဆိုင် အမျိုးအစား အီတလီ၊ မက္ကဆီကန်၊ တရုတ်၊ ထိုင်း စသဖြင့်
3. သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးပုံစံ- ဘတ်စ်ကား၊ ရထား၊ လေယာဉ်၊ စက်ဘီး စသဖြင့်
4. ဝဘ်ဆိုဒ် အမျိုးအစား- သတင်းများ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာ၊ စျေးဝယ်ခြင်း၊ ဖျော်ဖြေရေးစသည်တို့။
5. ရုပ်ရှင်အမျိုးအစား- ဟာသ၊ ဒရာမာ၊ အက်ရှင်၊ သည်းထိတ်ရင်ဖို စသည်တို့။

စစ်တမ်းများနှင့် မေးခွန်းပုံစံများ – Nominal Scale ၏နမူနာ

1. ဟုတ်တယ်မဟုတ်ဘူး တုံ့ပြန်မှု
2. မှာယူခြင်းမရှိသော ရွေးစရာများပါရှိသော ရွေးချယ်စရာမေးခွန်းများ (ဥပမာ- နှစ်သက်ရာအရောင်၊ အကြိုက်ဆုံး အားကစား)

အခြားဥပမာများ – Nominal Scale ၏နမူနာ

1. နိုင်ငံရေး ပါတီဆက်နွယ်မှု- ဒီမိုကရက်တစ်၊ ရီပတ်ဘလစ်ကန်၊ လွတ်လပ်သော၊ အစိမ်းရောင်ပါတီ၊ စသည်တို့။
2. ဘာသာရေးဂိုဏ်းခွဲ- ကက်သလစ်၊ မူဆလင်၊ ဟိန္ဒူ၊ ဗုဒ္ဓဘာသာ စသဖြင့်
3. အဝတ်အစားအရွယ်အစား S, M, L, XL စသည်ဖြင့်၊
4. ရက်သတ္တပတ်၏နေ့- တနင်္လာ၊ အင်္ဂါ၊ ဗုဒ္ဓဟူး စသည်ဖြင့်၊
5. သွေးအမျိုးအစား: A, B, AB, O

ဘောနပ်စ် – Nominal Scale ၏နမူနာ

• အကြွေစေ့ပစ်ခြင်း- ခေါင်း၊ အမြီး
• ကစားကတ်ဝတ်စုံ- Spades၊ နှလုံးသားများ၊ စိန်များ၊ ကလပ်များ
• မီးပွိုင့်: အနီ၊အဝါ၊အစိမ်း

Nominal Scale ၏နမူနာ - အမည်ခံစကေးများသည် အထူးအမှာစာမပါဘဲ အုပ်စုများထဲသို့ ဒေတာများကို စီရန်အကြောင်းသာဖြစ်ကြောင်း မှတ်သားထားပါ။ ဤနမူနာများကို သိရှိလာခြင်းက သင့်ပရောဂျက်များ သို့မဟုတ် သုတေသနအတွက် ဒေတာစုဆောင်းရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် မှန်ကန်သောနည်းလမ်းများကို ရွေးချယ်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

Nominal Scale ၏အသုံးချမှုများ

Nominal scales တွင် မတူညီသောနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် လက်တွေ့အသုံးချမှုအမျိုးမျိုးရှိသည်။ 

• အသက်အပိုင်းအခြား: ၎င်းတို့သည် ကျား၊မ၊ အသက်၊ လူမျိုး၊ နှင့် ပညာရေးအဆင့်ကဲ့သို့သော အချက်အလက်များကို ခွဲထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးသည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် မူဝါဒချမှတ်သူများကဲ့သို့ လူများကို အုပ်စုဖွဲ့ပြီး စမတ်ကျသော ရွေးချယ်မှုများ ပြုလုပ်ရန် ကူညီပေးသည်။
• စျေးကွက်သုတေသန: လူတွေက ဘာဝယ်ချင်လဲ၊ အမှတ်တံဆိပ်အကြောင်း သူတို့ထင်မြင်ပုံနဲ့ ဘယ်လိုဈေးဝယ်ကြသလဲဆိုတဲ့ အသေးစိတ်အချက်အလက်တွေကို စုစည်းဖို့အတွက် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတွေက သူတို့ကို အသုံးပြုပါတယ်။ ဒါက ကုမ္ပဏီတွေကို ဘယ်သူကို ရောင်းရမလဲ၊ ကြော်ငြာနည်းကို အဖြေရှာဖို့ ကူညီပေးတယ်။
• စစ်တမ်းများနှင့် မေးခွန်းလွှာများ- ရွေးချယ်မှုအနည်းငယ်မှ သင်ရွေးချယ်ရမည့်ပုံစံကို ဖြည့်ဖူးပါသလား။ Nominal scales တွေက နောက်ကွယ်မှာရှိပါတယ်။ ၎င်းတို့သည် မည်သည့်ဆိုဒါတံဆိပ်ကို ကြိုက်နှစ်သက်သူများ သို့မဟုတ် မည်သည့်နိုင်ငံရေးပါတီကို ထောက်ခံသည်ဆိုသည့် မေးခွန်းများအတွက် အဖြေများကို စုစည်းပေးသည်။

• ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနှင့် ကျန်းမာရေးသိပ္ပံ- ဆရာဝန်များနှင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ရောဂါများ၊ ရောဂါလက္ခဏာများနှင့် စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကဲ့သို့သော အရာများကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုကြသည်။ ၎င်းသည် ပြဿနာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ကုသမှုများကို အစီအစဉ်ဆွဲရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
• လူမှုရေးသိပ္ပံ: လူမှုဗေဒ၊ စိတ်ပညာနှင့် မနုဿဗေဒကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များမှ သုတေသီများသည် ပင်ကိုယ်စရိုက်များ၊ ယဉ်ကျေးမှုဓလေ့ထုံးတမ်းများနှင့် လူမှုရေးလမ်းကြောင်းများကဲ့သို့သော အရာများကို အုပ်စုဖွဲ့ရန်အတွက် အမည်ခံစကေးများကို အသုံးပြုကြသည်။ ဤအရာက လူတို့မည်သို့ ပြုမူပုံနှင့် အကြောင်းရင်းကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။
• ဖောက်သည် ခွဲခြားခြင်း- လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့ကို အသက်အရွယ်၊ စိတ်ဝင်စားမှုနှင့် ဝယ်ယူမှုအလေ့အထများကဲ့သို့ အရာများကို အခြေခံ၍ ဝယ်ယူသူများကို အုပ်စုဖွဲ့ရန် အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့အား သီးခြားလူအုပ်စုများအတွက် ဆွဲဆောင်နိုင်သော ထုတ်ကုန်များနှင့် ကြော်ငြာများကို ဖန်တီးရန် ကူညီပေးသည်။

💡 အပြန်အလှန်အကဲဖြတ်သည့် အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များဖြင့် သင်၏တင်ဆက်မှုများကို မြှင့်တင်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား။ AhaSlides ထက် ပိုမကြည့်ပါနဲ့။ AhaSlides နှင့် အဆင့်သတ်မှတ်စကေးအင်္ဂါရပ်အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ တုံ့ပြန်ချက်များနှင့် ထင်မြင်ချက်များကို စိုက်ထုတ်ကာ ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုမရှိဘဲ သင့်ပရိသတ်ကို ယခင်ကကဲ့သို့ ထိတွေ့ဆက်ဆံနိုင်သည်။ သင်သည် စျေးကွက်သုတေသနပြုလုပ်နေခြင်း၊ ပရိသတ်ထင်မြင်ယူဆချက်များကို စုဆောင်းခြင်း သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်များကို အကဲဖြတ်သည်ဖြစ်စေ AhaSlides ၏ အဆင့်သတ်မှတ်စကေးများသည် အသုံးပြုသူအတွက် အဆင်ပြေစေမည့် ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို ပေးဆောင်နေပါသည်။ ယနေ့ စမ်းသုံးကြည့်ပြီး သင်၏တင်ဆက်မှုများကို နောက်တစ်ဆင့်သို့ မြှင့်တင်ပါ။ ကြိုးစားပါ။ အခမဲ့စစ်တမ်းပုံစံများ ယနေ့!

ကောက်ချက်

Nominal scales များသည် မွေးရာပါ အမှာစာများကို ရည်ညွှန်းခြင်းမရှိဘဲ ဒေတာအမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် အခြေခံကိရိယာများအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ကျားမ၊ အိမ်ထောင်ရေးအခြေအနေနှင့် လူမျိုးစုကဲ့သို့သော အမည်ခံစကေးများ ဥပမာအားဖြင့်၊ မတူညီသော နယ်ပယ်များတွင် သတင်းအချက်အလက်များကို စုစည်းရာတွင် ၎င်းတို့သည် မည်မျှအရေးပါသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ သိမြင်ပါသည်။ အမည်ခံစကေးများကို အသုံးပြုနည်းကို သိရှိခြင်းက ရှုပ်ထွေးသောဒေတာကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်နိုင်စေသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုစမတ်ကျသောရွေးချယ်မှုများပြုလုပ်နိုင်ပြီး အရာများကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာနားလည်နိုင်ပါသည်။

ref: forms.app | မေးခွန်း