ウェブサイトとは何ですか？

https://hiankupkhoi.blogspot.com/

Hian Kup Khoi, Higashihiroshima-shi (2026)

21/01/2026

ມີໃຜໃຊ້ AI ໂຕໃດເພື່ອຕອບຖາມເປັນພາສາລາວເດ່?
ຂ້ອຍພົບວ່າ Gemini ເປັນ AI ທີ່ຕອບ ແລະ ອະທິບາຍພາສາລາວເປັນທຳມະຊາດທີ່ສຸດ.
ໃຜໃຊ້ໂຕໃດ ຂຽນມາບອກເດ່.

05/12/2025

ມີຄົນຖາມເຂົ້າມາວ່າ: "ຢາກເຮັດວິໄຈ ແຕ່ບໍ່ມີພື້ນຖານເລີຍ ຈະເຮັດແນວໃດດີ?"

ຄຳຕອບສັ້ນໆຄື: "ຕ້ອງໄດ້ຮຽນພື້ນຖານສະຖິຕິ ແລະ ວິທີການວິໄຈກ່ອນ" ຢ່າງນ້ອຍເຮົາຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າ ຂໍ້ມູນທີ່ເຮົາມີເປັນຂໍ້ມູນແບບໃດ? ຫຼື ຖ້າຍັງບໍ່ມີຂໍ້ມູນ ເຮົາຈະໄປເກັບຂໍ້ມູນດ້ວຍວິທີໃດ?

ປຽບທຽບງ່າຍໆ ເໝືອນກັບເວລາເຮົາ "ຢາກກິນລາບປາ" ເຮົາກໍຕ້ອງຮຽນຮູ້ກ່ອນວ່າ ສ່ວນປະສົມຂອງລາບປາມີຫຍັງແດ່? ຕອນນີ້ເຮົາມີຫຍັງແລ້ວ? ແລະ ຍັງຂາດຫຍັງທີ່ຕ້ອງໄປຫາມາຕື່ມ? ຖ້າຢາກເຮັດການວິໄຈ ແຕ່ບໍ່ຍອມຮຽນຮູ້ຂັ້ນຕອນ ເຮົາກໍບໍ່ສາມາດເຮັດມັນອອກມາໄດ້ດີ.

ຫຼາຍຄົນອາດຈະແຍ້ງວ່າ: "ຍາກອີ່ຫຍັງ? ດຽວນີ້ມີ AI ແລ້ວ ໃຫ້ມັນເຮັດໃຫ້ກໍແລ້ວລະຕິ?"

ຊ້າກ່ອນ! ຢ່າຟ້າວຄິດແບບນັ້ນ. AI ມັນບໍ່ຮູ້ດອກວ່າເຈົ້າຢາກເຮັດການວິໄຈກ່ຽວກັບຫຍັງ ຖ້າເຈົ້າບໍ່ຂຽນບອກມັນຢ່າງລະອຽດ (Prompt). ທີ່ສຳຄັນ ຄຳຕອບທີ່ມັນສົ່ງມາໃຫ້ເຮົານັ້ນ "ມັນຖືກຕ້ອງແລ້ວບໍ່?" AI ມີໜ້າທີ່ສົ່ງຂໍ້ມູນຕາມຄຳສັ່ງ ແຕ່ "ເຮົາ" ຕ້ອງເປັນຄົນກຳນົດ ແລະ ກວດສອບວ່າສິ່ງທີ່ AI ເຮັດໃຫ້ນັ້ນ ມັນຖືກ ຫຼື ຜິດ. ຢ່າເຊື່ອທຸກສິ່ງທີ່ AI ຍິບຍື່ນໃຫ້.

ສະນັ້ນ, ການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງຈຶ່ງສຳຄັນກວ່າ. ໃຫ້ເບິ່ງ AI ເປັນພຽງ "ເຄື່ອງມື" ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ວຽກເຮົາໄວຂຶ້ນ ແລະ ປ່ຽນວຽກຍາກໆໃຫ້ງ່າຍຂຶ້ນ. AI ໃນຕອນນີ້ປຽບເໝືອນ "ເດັກນ້ອຍທີ່ຮຽນເກັ່ງ" ບອກໃຫ້ເຮັດຫຍັງກໍເຮັດໄດ້ໝົດ, ແຕ່ມັນບໍ່ສາມາດເປັນ "ຫົວໜ້າ" ຫຼື ມາຮັບຜິດຊອບແທນເຮົາໄດ້. ມີແຕ່ເຮົາເທົ່ານັ້ນທີ່ຈະເປັນຜູ້ຕັດສິນໃຈ.

ຂໍ້ຄວນລະວັງ: ອັດຕາການ "ມົ້ວຂໍ້ມູນ" ຫຼື Hallucination ຂອງ AI ຍັງສູງຢູ່. ມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນມາເພື່ອ "ໃຫ້ຄຳຕອບ", ສະນັ້ນ ຫຼາຍໆຄັ້ງມັນກໍຕອບໄປໃຫ້ຈົບໆວຽກ ໂດຍບໍ່ສົນວ່າຂໍ້ມູນນັ້ນຈະເປັນຄວາມຈິງ ຫຼື ບໍ່.

04/12/2025

**ມີຄົນຖາມວ່າ: ຢາກໄດ້ Stata ຈະຊອກຢູູ່ໃສ?
ຄຳຕອບຄື: ຖ້າເຈົ້າເປັນນັກຮຽນ ແລະ ຖຮງຮຽນມີງົບຊື້ໃຫ້ ກໍ່ຖືກໂຕມີລາຍເຊັນໄປເລີຍ. ຖ້າເຮັດວຽກນຳອົງກອນ ກໍ່ໃຫ້ຫ້ອງການຊື້ລາຍເຊັນໃຫ້ເລີຍ ຈະໄດ້ໃຊ້ສະດວກ.
ແລ້ວຖ້າຖາມວ່າ ບໍ່ມີງົບປະມານລະ? ຖ້າບໍ່ມີງົບກໍ່ໃຊ້ເທົ່າທີ່ມີ ເຊັ່ນ: ພວກ Spreadsheet ທີ່ສາມາດວິໄຈຂໍ້ມູນພື້ນຖານໄດ້ ເຊັ່ນ Pivot Table. ນອກຈາກນີ້ກໍ່ຫັນໄປໃຊ້ພວກ Open Source ເຊັ່ນ: R ຫລື Python.

13/11/2025

ເຂົາເຈົ້າຢັ້ງຢືນວ່າ 99% ຂອງຄົນທີ່ແກ້ເລກຂໍ້ນີ້ແມ່ນຜິດໝົດເລີຍ. ຢາກຮູ້ວ່າເປັນຄວາມຈິງບໍ? ຂຽນຄຳຕອບຂອງເຈົ້າໃສ່ Comment ເບິ່ງ.

11/11/2025

ມີນ້ອງໆ ຖາມມາວ່າ "ເຮົາຊື້ Macbook ມາ ແຕ່ບໍ່ມີ Microsoft Office ຈະຫາໄດ້ຈາກໃສ?"
ເຮົາແນະນຳຈັ່ງຊີ້:
1. ຊື້ Microsoft Office ຂອງແທ້ໄປເລີຍ ມີໃຫ້ເລືອກແບບຈ່າຍລາຍເດືອນ ຫລື ຊື້ລິຂະສິດໃຊ້ຖາວອນໄປເລີຍ.
2. ໃຊ້ຊຸດຊອບເວມາກັບ Macbook ເລີຍ: Pages = Word, Numbers = Excel ແລະ Keynote = PowerPoint ==> ໂຕນີ້ຟຮີ.
3. ໃຊ້ຊຸດຊອບເວເປີດໃຊ້ຟຣີ: LibreOffice.
ຂ້ອຍບໍ່ແນະນຳໃຫ້ໃຊ້ຊອບເວເຖື່ອນນະ ເພາະມີໂອກາດສ່ຽງສູງທີ່ຈະຖືກລ້ວງຕັບໂດຍບໍ່ຮູ້ໂຕ.
ສຳລັບ LibreOffice ໃຊ້ໄດ້ທັງ macOS ແລະ Windows ນະ, ຖ້າຜູ້ໃດຍັງໃຊ້ຊອບເວບໍ່ມີລາຍເຊັນຢູ່ສາມາດຍ້າຍມາໃຊ້ໄດ້ເດີ້.

11/11/2025

ມີຫຍັງຢາກບອກນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ບໍ່ມີພື້ນຖານດ້ານສະຖິຕິ ໂດຍສະເພາະນັກສຶກສາລະດັບປະລິນຍາໂທ ແລະ ປະລິນຍາຕີ.
ທຳອິດ: ໃຫ້ຮູ້ຈັກຂໍ້ມູນຂອງເຮົາກ່ອນວ່າເປັນຂໍ້ມູນແບບຄຸນລັກສະນະ ຫຼື ຂໍ້ມູນແບບປະລິມານ. ງ່າຍໆເລີຍ:
* ຂໍ້ມູນຄຸນລັກສະນະ (Qualitative/Categorical Data) ຈະໃຊ້ ຄວາມຖີ່ (Frequency) ເພື່ອອະທິບາຍ (ເຊັ່ນ: ນັບຈຳນວນ, ຄິດເປີເຊັນ).
* ຂໍ້ມູນແບບປະລິມານ (Quantitative/Numerical Data) ຈະໃຊ້ ສະຖິຕິບັນຍາຍ (Descriptive Statistics) ເພື່ອອະທິບາຍ (ເຊັ່ນ: ຄ່າສະເລ່ຍ, ຄ່າກາງ, ຄ່າມາດຕະຖານ).

ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ:
* ກ່ອນຈະໃຊ້ ຄ່າສະເລ່ຍ (Mean) ຕ້ອງແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ມູນເປັນແບບປະລິມານ.
* ກ່ອນຈະໃຊ້ ຄວາມຖີ່ (Frequency) ຕ້ອງແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ມູນເປັນແບບຄຸນລັກສະນະ.

ສຳລັບການວິເຄາະດ້ວຍສົມຜົນຖົດຖອຍ (Regression Analysis):
ກ່ອນຈະແລ່ນສົມຜົນ ຕ້ອງກຳນົດຕົວປ່ຽນຕາມ (Dependent Variable) ແລະ ຕົວປ່ຽນອິດສະຫຼະ (Independent Variable) ໃຫ້ຊັດເຈນ.
* ຕົວປ່ຽນຕາມ: ຄືບັນຫາຫຼືຜົນທີ່ເຮົາສົນໃຈທີ່ຈະອະທິບາຍ.
* ຕົວປ່ຽນອິດສະຫຼະ: ຄືປັດໃຈທີ່ເຮົາຄິດວ່າມີຜົນກະທົບຕໍ່ຕົວປ່ຽນຕາມ.

ການເລືອກໃຊ້ຊະນິດຂອງສົມຜົນຖົດຖອຍ ຂຶ້ນກັບລັກສະນະຂອງ "ຕົວປ່ຽນຕາມ":

1. ຖ້າຕົວປ່ຽນຕາມເປັນແບບປະລິມານ (Continuous): ໃຊ້ OLS (Ordinary Least Squares) Regression. ຕົວຢ່າງ: ລາຍຮັບ, ລາຍຈ່າຍ, ນ້ຳໜັກ.
2. ຖ້າຕົວປ່ຽນຕາມເປັນແບບໄບນາຣີ (Binary - 1 ກັບ 0): ໃຊ້ Logit ຫຼື Probit Regression. ຕົວຢ່າງ: ຜູ້ຊາຍ/ຜູ້ຍິງ, ມີ/ບໍ່ມີ, ໃຊ້/ບໍ່ໃຊ້.
3. ຖ້າຕົວປ່ຽນຕາມເປັນແບບລຽງລຳດັບ (Ordinal - 1, 2, 3,...): ໃຊ້ Ordered Logit ຫຼື Ordered Probit.
4. ຖ້າຕົວປ່ຽນຕາມເປັນແບບຫຼາຍປະເພດ (Multinomial - ທີ່ບໍ່ສາມາດຈັດລຽງດ້ວຍຕົວເລກໄດ້): ໃຊ້ Multinomial Logit.

ສະຫຼຸບ: ທັງໝົດນີ້ເປັນພື້ນຖານເບື້ອງຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ເຮົາຮູ້ວ່າຈະເລືອກໃຊ້ວິທີວິເຄາະທີ່ເຫມາະສົມກັບຂໍ້ມູນທີເຮົາມີ. ການເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນຂອງເຮົາໃຫ້ດີ ແມ່ນການເລີ່ມຕົ້ນຂອງການວິໄຈທີ່ດີແລ້ວ. ຖ້າບໍ່ເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນ ກໍ່ອາດນຳໄປສູ່ການໃຊ້ວິທີການວິໄຈທີ່ຜິດພາດໄດ້.

27/09/2025

ກຳລັງຫາທາງຍ້າຍຈາກ Windows ໄປ Linux.
Linux ຍັງມີຫຼາຍ OS ອີກເຊັ່ນ: Ubuntu, Linux Mint, Fedora Workstation, Zorin OS, Pop!_OS (by System76) ແລະ ອີກຫຼາກຫຼາຍ.
ຕອນນີ້ຄິດວ່າຈະຍ້າຍໄປໃຊ້ Linux Mint ເພາະມີໜ້າຕາຄ້າຍຄືວິນໂດ.
Ubuntu ມີຄົນໃຊ້ຫຼາຍ ແລະ ເປັນທີ່ນິຍົມ ແຕ່ເນື່ອງຈາກຄອມພີວເຕີເກົ່າ ກໍ່ເລີຍເລືອກ Linux Mint.

26/09/2025

ຜູ້ໃດຍັງໃຊ້ Microsoft Office ເຖື່ອນຢູ່ບໍ?
ຮູ້ບໍ່ວ່າການໃຊ້ Microsoft Office ທີ່ບໍ່ມີລາຍເຊັນ ດ້ວຍການດາວໂລດຈາກເວັບໄຊຕ່າງໆມີໂອກາດຖືກໂຈມຕີທາງໄຊເບີສູງຫຼາຍ.
ມື້ນີ້ ມາແນະນຳ Microsoft Office ທາງເລືອກທີ່ໃຊ້ໄດ້ຟຣີ ແລະ ຖືກຕ້ອງ ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໄປດາວໂລດຈາກແຫຼ່ງເວັບໄຊເຖື່ອນອີກ.
ແລະນັ້ນກໍ່ຄື: LibreOffice.
ໂຕນີ້ມີ:
Writer Document = Microsoft Word
Calc Spreadsheet = Microsoft Excel
Impress Presentation = PowerPoint
Base Database = Microsoft Access

ນອກນີ້ຍັງມີ Draw Drawing ແລະ Math Formula.
ມີຜູ້ໃດໄດ້ໃຊ້ແລ້ວລອງມາແບ່ງປັນກັນເດ່ເດີ້.

02/09/2025

ຮູບນີ້ແຕ້ມຈາກ R.
ເອົາໄປລອງໃຊ້ໄດ້ນະ.
library(sf)
library(spData)
world_proj = st_transform(world, "+proj=eck4")
world_cents = st_centroid(world_proj, of_largest_polygon = TRUE)
par(mar = c(0, 0, 0, 0))
plot(world_proj["continent"], reset = FALSE, main = "", key.pos = NULL)
g = st_graticule()
g = st_transform(g, crs = "+proj=eck4")
plot(g$geometry, add = TRUE, col = "lightgray")
cex = sqrt(world$pop) / 10000
plot(st_geometry(world_cents), add = TRUE, cex = cex, lwd = 2, graticule = TRUE)
ທີ່ມາ: https://r.geocompx.org/spatial-class

14/08/2025

ປື້ມຫົວນີ້ຖືວ່າສອນ R ໄດ້ດີ ແລະ ເຂົ້າໃຈງ່າຍ ພ້ອມທັງ ສະຖິຕິ ແລະ ເສດຖະມິຕິ.
https://urfie.net/downloads/PDF/URfIE_web.pdf

29/07/2025

ເງິນເຟີ້ vs. ເງິນອ່ອນຄ່າ.
ມາຮອດເດືອນ ກໍລະກົດ 2025 ອັດຕາເງິນເຟີ້ຢູ່ທີ່ລະດັບ 5.3% ເຊິ່ງຕໍ່າກວ່າເດືອນມິຖຸນາ 2025 (7.2%). ມີຫຼາຍສຳນັກຂ່າວຂອງ ສປປ ລາວ ອອກຂ່າວວ່າເງິນເຟີ້ຫຼຸດລົງ ເຮັດໃຫ້ຜູ້ອ່ານທັງຫຼາຍເກີດຂໍ້ສົງໃສກັນຂຶ້ນມາທັນທີວ່າເປັນຫຍັງເງິນເຟີ້ຫຼຸດລົງ ລາຄາສິນຄ້າຍັງບໍ່ຫຼຸດເລີຍ ແຖມຍັງເພີ່ມຂຶ້ນອີກ (ຕົວຢ່າງຄຳເຫັນຂອງທ່ານໜຶ່ງ: "ຫຼຸດບ່ອນໃດກ່ອນຊີ້ນໝູໂລລະແສນຕອນບໍ່ຫຼຸດໂລ90ພັນ"). ແລະ ຍັງມີອີກຄົນທີ່ເຂົ້າໃຈຜິດວ່າເງິນເຟີ້ແມ່ນເງິນອ່ອນຄ່າ ຍັງມີການທຽບໃສ່ຄ່າເງິນຕອນ 1 ໂດລາ ແລກປ່ຽນໄດ້ແປດພັນປາຍ (ຕົວຢ່າງ: "ເອົາ 1$ = 8000, 1B = 250 ກັບມາ".
ຜູ້ອ່ານຈະເຂົ້າໃຈຜິດມັນບໍ່ແປກດອກ ເພາະສຳນັກຂ່າວຕັ້ງຫົວຂໍ້ຂ່າວວ່າ "ເງິນເຟີ້ຫຼຸດລົງ". ໜ້າຈະໄດ້ເວລາແລ້ວທີ່ສຳນັກຂ່າວລາຍໃຫຍ່ທຳຄວາມເຂົ້າໃຈກັບເງິນເຟີ້ໃຫ້ຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ຂຽນຂ່າວໃຫ້ກະຈ່າງແຈ້ງຂຶ້ນເພື່ອບໍ່ສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດກັບຜູ້ອ່ານທັງຫຼາຍ.
ເງິນເຟີ້ ໂດຍນິນາມແລ້ວ ກໍ່ໝາຍເຖິງລາຄາສິນຄ້າທີ່ເພີ່ມຂື້ນຢູ່ແລ້ວ ເງິນຝຶດຕ່າງຫາກທີ່ໝາຍເຖິງລາຄາສິນຄ້າຫຼຸດລົງ. ສູນສະຖິຕິແຫ່ງຊາດຜູ້ຄິດໄລ່ເງິນເຟີ້ເອງກໍ່ບໍ່ໄດ້ເວົ້າ ຫຼື ຂຽນວ່າເງິນເຟີ້ຫຼຸດລົງແຕ່ຢ່າງໃດ. ຈາກບົດລາຍງານຂອງສູນສະຖິຕິແຫ່ງຊາດຂຽນວ່າ: "ອັດຕາເງິນເຟີ້ ເດືອນກໍລະກົດ 2025 ແມ່ນສຶບຕໍ່ເໜັງຕີງເພີ່ມຂຶ້ນໃນຈັງຫວະທີ່ຊ້າລົງ ເຊິ່ງຢູ່ໃນລະດັບ 5.3%". ຢ່າລືມວ່າເງິນເຟີ້ຄິດໄລ່ຈາກລາຄາສິນຄ້າ ແລະ ບໍລິການໃນທ້ອງຕະຫຼາດປັດຈຸບັນ, ເງິນເຟີ້ສະທ້ອນເຖິງສະພາບລາຄາສິນຄ້າທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢູ່ແລ້ວ ເມື່ອລາຄາສິນຄ້າເພີ່ມຂຶ້ນ ເງິນເຟີ້ຍ່ອມເພີ່ມຂຶ້ນ, ຈະເພີ່ມຂຶ້ນຫຼາຍຫຼືນ້ອຍນັ້ນຂຶ້ນຢູ່ກັບລະດັບການເພີ່ມຂຶ້ນໄວ ຫຼື ຊ້າ ເທົ່ານັ້ນ. ເງິນເຟີ້ ຄິດໄລ່ຈາກດັດຊະນີລາຄາຂອງແຕ່ລະເດືອນໃນປີປັດຈຸບັນທຽບກັບເດືອນດຽວກັນຂອງປີກາຍ ຖ້າດັດຊະນີລາຄາໃນເດືອນດຽວກັນຂອງປີນີ້ທຽບໃສ່ປີກາຍບໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນສູງ ອັດຕາເງິນເຟີ້ກໍ່ຈະຕໍ່າ ແຕ່ກົງກັນຂ້າມ ຖ້າເພີ່ມສູງຂຶ້ນ ອັດຕາເງິນເຟີ້ກໍ່ຈະສູງຂຶ້ນຕາມໄປດ້ວຍ. ແລ້ວຖ້າຈະຖາມວ່າ ມີໂອກາດທີ່ລາຄາສິນຄ້າຈະກັບໄປເທົ່າກັບກ່ອນໜ້ານີ້ບໍ? ໂອກາດຈະກັບໄປລາຄາເທົ່າເກົ່ານັ້ນມັນຍາກແລ້ວ ຢ່າລືມວ່າລາຄາສິນຄ້າເພີ່ມຂຶ້ນມາແລ້ວຈະກັບໄປສູ່ຈຸດເກົ່າຈະສ້າງຄວາມເສຍຫາຍມະຫາສານກັບລະບົບເສດຖະກິດ ສິ່ງທີ່ເຮັດໄດ້ຄືຮັກສາໃຫ້ການປ່ຽນແປງຂອງລາຄາສິນຄ້າບໍ່ເກີນ 5% ທຽບກັບເວລາດຽວກັນກັບປີກ່ອນໜ້ານີ້ກໍ່ຖືວ່າດີແລ້ວ.
ສຳລັບເງິນອ່ອນຄ່າ ໝາຍເຖິງເຮົາຕ້ອງໃຊ້ສະກຸນເງິນຂອງປະເທດເຮົາຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອຊື້ສະກຸນເງິນຕ່າງປະເທດໃດໜຶ່ງໃນລະດັບດຽວກັນທຽບກັບກ່ອນໜ້ານັ້ນ. ຕົວຢ່າງ: ປີ 2015 ເຮົາໃຊ້ເງິນ 8,153 ກີບ ຊື້ໄດ້ 1 ໂດລາ, ແຕ່ຕອນນີ້ (2025) ເຮົາຕ້ອງໃຊ້ 21,431 ກີບ ເພື່ອຊື້ 1 ໂດລາ. ສຳລັບປະເທດທີ່ອາໃສການນຳເຂົ້າແບບປະເທດເຮົາ ຈະຮູ້ສຶກໄດ້ທັນທີວ່າເມື່ອເງິນອ່ອນຄ່າຈະເຮັດໃຫ້ລາຄາສິນຄ້າ ແລະ ບໍລິການເພີ່ມຂຶ້ນທັນທີ ແຕ່ສຳລັບປະເທດສົ່ງອອກສິນຄ້າຈະດີໃຈທີ່ສາມາດສົ່ງອອກສິນຄ້າໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ ເນື່ອງຈາກປະເທດນຳເຂົ້າຈະໄດ້ສິນຄ້າທີ່ມີລາຄາຖືກລົງນັ້ນເອງ.
ສະນັ້ນ, ທຸກຄົນຢ່າຫວັງວ່າເມື່ອເງິນເຟີ້ທີ່ຕໍ່າລົງລາຄາສິນຄ້າຈະກັບໄປຖືກເໝືອນເມື່ອກ່ອນນັ້ນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ແລ້ວ ສິ່ງທີ່ຫວັງໄວ້ກໍ່ຄື ໃຫ້ລາຄາສິນຄ້າເໜັງຕິງໃນລະດັບທີ່ບໍ່ເກີນ 5% ເທົ່ານັ້ນກໍ່ພໍ. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນຄືສ້າງລາຍໄດ້ໃຫ້ສູງທຽບທັນກັບດັດຊະນີລາຄາການຊົມໃຊ້ ຫຼື CPI ເທົ່ານັ້ນ. ແລະ ອີກຢ່າງໜຶ່ງ ເງິນເຟີ້ ແລະ ເງິນອ່ອນຄ່າ ມັນບໍ່ເໝືອນກັນ.

24/07/2025

ການເລືອກສະແດງຕົວປ່ຽນຕາມປະເພດຂອງຕົວປ່ຽນ ເພື່ອດຶງຕົວປ່ຽນມາໃຊ້ ສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍໃຊ້ຄຳສັ່ງ ds.
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການສະແດງທຸກຕົວປ່ຽນທີ່ມີໃນຖານຂໍ້ມູນດ້ວຍຄຳສັ່ງ: ds
ຖ້າຕ້ອງການສະແດງສະເພາະບາງຕົວປ່ຽນຕາມປະເພດຂອງຕົວປ່ຽນສາມາດໃຊ້ຄຳສັ່ງດັ່ງນີ້:
ds, has(type byte int long float double) ສະແດງສະເພາະຕົວປ່ຽນທີ່ເປັນປະເພດ byte int long float double, ເຮົາສາມາດເລືອກຕົວອັນໃດໜຶ່ງໄດ້ເຊັ່ນ: ds, has(type int) ເລືອກສະເພາະຕົວປ່ຽນ Integer.
ds, has(varlabel) ສະແດງຕົວປ່ຽນທີ່ມີຄຳອະທິບາຍຕົວປ່ຽນ ຫຼື label variable.
ds, has(vallabel) ສະແດງສະເພາະຕົວປ່ຽນທີ່ມີຄຳອະທິບາຍຄ່າຂອງຕົວປ່ຽນ ຫຼື label values. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ເພດ ມີຄ່າ 1 = ຊາຍ, 2 = ຍິງ.
ds, not(vallabel) ສະແດງຕົວປ່ຽນທີ່ບໍ່ມີ label values
ds, not(char) ສະແດງຕົວປ່ຽນທີ່ບໍ່ແມ່ນ character ຫຼື ຕົວອັກສອນ
ds, not(type byte int long float double) ສະແດງຕົວປ່ຽນທີ່ບໍ່ແມ່ນປະເພດຂໍ້ມູນແບບ byte int long float double.
ສັງເກດ ds, has() ແລະ ds, not() ແມ່ນສອງຄຳສັ່ງທີ່ກົງກັນຂ້າມກັນ. ສາມາດເລືອກໃຊ້ຕາມຕ້ອງການ.
ຫຼັງຈາກທີ່ເຮົາໄດ້ຕົວປ່ຽນແລ້ວເຮົາສາມາດເອົາໄປໃຊ້ຕໍ່ໄດ້ ເຊັ່ນ ຕ້ອງການສະຫຼຸບຂໍ້ມູນເບື້ອງຕົ້ນດ້ວຍການເບິ່ງຄ່າ Mean, SE, Min, Max ເຮົາເຮັດໄດ້ດັ່ງນີ້:

ds, has(vallabel)
summarize `r(varlist)'

Hian Kup Khoi

21/01/2026

05/12/2025

04/12/2025

13/11/2025

11/11/2025

11/11/2025

27/09/2025

26/09/2025

02/09/2025

14/08/2025

29/07/2025

24/07/2025

住所

ウェブサイト

アラート

その学校に問い合わせをする

ショートカット

共有する

カテゴリー

掲載情報の削除リクエスト