औसत पास दर की गणना कैसे करें

औसत पास दर की गणना कैसे करें

डेटा विश्लेषण, शिक्षा मूल्यांकन, गुणवत्ता प्रबंधन, आदि के क्षेत्रों मेंऔसत पास दरयह समग्र प्रदर्शन या अनुपालन को मापने के लिए आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला संकेतक है। यह लेख पिछले 10 दिनों के लिए नेटवर्क में लोकप्रिय विषयों के आधार पर औसत पास दर की गणना विधि की संरचना करेगा, और वास्तविक मामलों और डेटा टेबल प्रदान करेगा।

1। औसत पास दर की परिभाषा

औसत पास दर कई व्यक्तियों या बैचों में समग्र आबादी के लिए योग्य लोगों की औसत संख्या के अनुपात को संदर्भित करती है। गणना सूत्र है:

औसत पास दर = (प्रत्येक संयोजन की दरों का योग) / समूहों की संख्या

या

औसत पास दर = (कुल पास संख्या / कुल संख्या) × 100%

2। पूरे नेटवर्क में लोकप्रिय विषयों के संबंधित मामले

पिछले 10 दिनों में, निम्नलिखित हॉट विषय पासिंग दर गणना से संबंधित हैं:

3। संरचित गणना चरण

निम्नलिखित एक विशिष्ट मामला है कि औसत पास दर की गणना करने के तरीके का वर्णन करने के लिए एक विशिष्ट मामला है:

गणना निर्देश:

1।बैच गणना: सिंगल बैच पास दर = पास की संख्या/परीक्षणों की कुल संख्या (जैसे पहला बैच: 180/200 = 90%)

2।समग्र गणना: औसत पास दर = कुल पास संख्या 555 / कुल संख्या 650% 85.4%

3।भारित औसत: प्रत्येक बैच की अलग -अलग संख्या के कारण, तीन बैचों की औसत पास दर को सीधे लिया जाता है (90%+90%+80%)/3 = 86.7%विकृत हो सकता है

4। आम गलतफहमी और सावधानियां

1।नमूना आकार अंतर: जब प्रत्येक समूह का डेटा वॉल्यूम सरल अंकगणितीय औसत के बजाय बहुत अलग, भारित औसत है

2।एकीकृत परिभाषा: सुनिश्चित करें कि सभी डेटा के "योग्यता" मानक सुसंगत हैं (जैसे कि 60 अंकों या उत्पाद की गुणवत्ता के साथ परीक्षा पास करने के लिए उद्योग मानक)

3।समय आयाम: पास दर के परिवर्तन की प्रवृत्ति की गतिशील ट्रैकिंग एकल-समय औसत की तुलना में अधिक विश्लेषणात्मक मूल्य है

5। आवेदन परिदृश्य विस्तार

हाल के गर्म विषयों के अनुसार, औसत पास दर गणना भी लागू की जा सकती है:

संक्षेप में:औसत पास दर की गणना के लिए विशिष्ट परिदृश्य के आधार पर उपयुक्त तरीकों का चयन करने की आवश्यकता होती है, डेटा स्थिरता और वजन आवंटन पर ध्यान केंद्रित करते हुए। शिक्षा, विनिर्माण, चिकित्सा देखभाल, आदि के क्षेत्र में, यह संकेतक समग्र गुणवत्ता स्तर को प्रभावी ढंग से प्रतिबिंबित कर सकता है, लेकिन अन्य आयामों के डेटा के साथ संयोजन में इसका व्यापक रूप से विश्लेषण करने की आवश्यकता है।