‘বার চার্ট মশাই পাই চার্ট মশাইয়ের চেয়ে বেশি অ্যাকুরেট’
তথ্যকে পাই চার্টের চেয়ে আরও ভালোভাবে উপস্থাপন করা যায় বার চার্টের মাধ্যমে। যদিও বার চার্টের আকার পাই চার্টের তুলনায় বেশি। বার চার্ট পাই চার্টের মতো আকারের তুলনা করতে পারলেও বার চার্ট, পাই চার্টের তুলনায় অধিক নির্ভুল। যখন ক্যাটাগরির আকার একই রকম হয়, তখন বার চার্ট বেশি নির্ভুলতা দেয়। আমরা নির্ভুলতার সঙ্গে বলতে পারব, কোন গ্রুপের ফ্রিকুয়েন্সি সবচেয়ে বেশি, যদিও তাদের ক্যাটাগরির আকার একই হয়, তবুও। এটি আমাদের খুব ছোট ছোট পার্থক্য বুঝতেও সাহায্য করে।
বার চার্টে প্রতিটি বার আলাদা আলাদাভাবে প্রতিটি ক্যাটাগরিকে নির্দেশ করে। বারের দৈর্ঘ্যই নির্দেশ করে বারের মান। বারের দৈর্ঘ্য যত বড়, বারের মান তত বেশি। প্রতিটি বারের প্রস্থ একই থাকে। যার ফলে তাদের মধ্যে তুলনা করা সহজতর হয়। বার চার্ট আনুভূমিক ও উল্লম্ব দুভাবেই আঁকা যায়।
উল্লম্ব বার চার্ট
উল্লম্ব বার চার্টে ক্যাটাগরি থাকে অনুভূমি বরাবর ও ফ্রিকুয়েন্সি বা শতকরা মান থাকে উল্লম্ব বরাবর। প্রতিটি বারের উচ্চতাই নির্দেশ করে ওই ক্যাটাগরির মান। এখানে নিচে বাংলাদেশের পাঁচটি জেলা—রাজশাহী, পাবনা, ঢাকা, টাঙ্গাইল, বগুড়ায় আমের বিক্রির উদাহরণ নেওয়া হলো।
আনুভূমিক বার চার্ট
আনুভূমিক বার চার্ট উল্লম্ব বার চার্টের মতোই। শুধু এর অক্ষরগুলো উল্টে যাবে।
উল্লম্ব বার চার্ট বেশি ব্যবহৃত হয়। কিন্তু উল্লম্ব বার চার্ট বেশি কার্যকর, যদি ক্যাটাগরি অনেক লম্বা হয়। এ ক্ষেত্রে অনেক বেশি জায়গা পাওয়া যায়।
উল্লম্ব বার চার্ট ব্যবহৃত হয় ফ্রিকুয়েন্সি দেখাতে আর আনুভূমিক বার চার্ট ব্যবহৃত হয় শতকরা পরিমাণ দেখাতে। তাহলে আমরা কখন বার শতকরা পরিমাণ আর ফ্রিকুয়েন্সি ব্যবহার করব?
এটি আসলে নির্ভর করে তথ্য–উপাত্ত ব্যবহার করে আমরা কী ধরনের বার্তা দিতে চাচ্ছি, তার ওপর। চলো বিস্তারিত জানা যাক।
স্কেল ভালোমতো বুঝতে পারলে তুমি তোমার বার চার্টকে আরও বেশি শক্তিশালী করতে পারবে, ঠিক কোন বার্তাটি তুমি তোমার বার চার্টের মাধ্যমে দিতে চাইছ, তা ফুটিয়ে তোলার মাধ্যমে। তবে সাবধান—কারণ, স্কেল তোমার তথ্যের গুরুত্বপূর্ণ ফ্যাক্ট গোপনও করে। দেখা যাক কীভাবে!
শতকরা স্কেলের ব্যবহার
ওপরের আনুভূমিক বার চার্টের দিকে আরেকটু মনোযোগ দেওয়া যাক। আনুভূমিক দিকে নির্দেশ করছে প্লেয়ার্স স্যাটিসফ্যাকশনের শতকরা পরিমাণ।
এই চার্টের মূল উদ্দেশ্য বিভিন্ন শতকরা পরিমাণের সঙ্গে তুলনা করা এবং চার্ট দেখে শতকরা পরিমাণ সম্পর্কে একটা ধারণা পাওয়া।
এখানে একটাই সমস্যা। এই চার্ট দেখে আমরা প্রতি ক্যাটাগরিতে কত খেলোয়াড় আছে, তার কোনো ধারণা বা তথ্য পাই না। এটি কম গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। কিন্তু এটি দেখে আমরা বুঝতে পারছি না যে এই তথ্য সব খেলোয়াড়ের, নাকি তাদের মধ্যে কিছু খেলোয়াড়ের। মূল কথা হচ্ছে, আমরা জানি না, এই তথ্য সমগ্র খেলোয়াড়ের ওপর ভিত্তি করে বানানো কি না!
ফ্রিকুয়েন্সি স্কেলের ব্যবহার
এখানে তুমি শতকরা পরিমাণের থেকে ফ্রিকুয়েন্সি দেখাতে পারো। এটি বেশি সহজ হবে ফ্রিকুয়েন্সি কত তা জানতে এবং মানগুলোর মধ্যে তুলনা করতে।
সাধারণত তোমার স্কেল শুরু হওয়া উচিত ০ থেকেই। কিন্তু সব চার্ট এটি অনুসরণ করে না!
এর আগে তোমরা দেখেছ যে একটি চার্ট ৬ থেকে শুরু হয়েছিল এবং তথ্যের প্রথম পরিচয়ই তাতে বদলে গিয়েছিল। এটি খেয়াল করতে ভুল হলে তুমি তথ্য সম্পর্কে ভুল ধারণা পেতে পারো। তাই ব্যাপারটি খেয়াল রাখা দরকার। নাহলে খুব সহজেই বোকা হয়ে যেতে পারো! সাবধান!!!
তো? তুমি এখনো বলছ যে ফ্রিকুয়েন্সি ও শতকরা পরিমাণের মধ্যে আমাকে যেকোনো একটি নিতে হবে? আমি যদি দুটিই নিতে চাই, তাহলে?
