নমুনাজ ভুল বা বিচ্যুতি (Sampling Error) হলো সেই পার্থক্য বা ভ্রান্তি যা নমুনা থেকে প্রাপ্ত মান ও তথ্যবিশ্বের প্রকৃত পরামান এর মধ্যে থাকে। কারণ নমুনা হলো তথ্যবিশ্বের একটি প্রতিনিধি অংশ, এবং এর ভিত্তিতে পরামানের মান প্রাক্কলন করা হয়।

• যেহেতু নমুনা পূর্ণ তথ্যবিশ্ব নয়, তাই প্রাক্কলিত মান (estimated value) প্রায়ই প্রকৃত পরামান থেকে কিছুটা ভিন্ন হয়।

• এই পার্থক্য বা বিচ্যুতি নিজেই হলো নমুনাজ ভুল বা বিচ্যুতি।

• গুরুত্বপূর্ণ দিক হলো, শুমারি (Census)-এ কোনো নমুনা নেওয়া হয় না, তাই সেখানে নমুনাজ বিচ্যুতি থাকে না।

• নমুনাজ ভুল প্রাক্কলন ও সিদ্ধান্ত গ্রহণে সম্ভাব্য ত্রুটি হিসেবে বিবেচিত হয়।

যদি $y = 3x$ হয়, অর্থাৎ y সম্পূর্ণরূপে x-এর উপর নির্ভরশীল, তাহলে x এবং y-এর মধ্যে সংশ্লেষণ (correlation) হবে পূর্ণ মাত্রায় ধনাত্মক (perfect positive correlation)।

এক্ষেত্রে y সবসময় x-এর সাথে অনুপাতিকভাবে বৃদ্ধি পায়, তাই correlation coefficient r = +1।

Mode (প্রচুরক) হলো এমন একটি পরিমাপ যা ডেটাসেটে সবচেয়ে ঘন ঘন বা বারবার আসা মান নির্দেশ করে। এটি কেন্দ্রীয় প্রবণতা (Measure of Central Tendency)–এর একটি রূপ।

• Mode নির্ধারণে সব মান বিবেচনা করা হয় না; কেবল সেই মানটি গুরুত্বপূর্ণ যা সর্বাধিকবার পুনরাবৃত্তি হয়েছে।

• এটি গুণগত (Qualitative) ও পরিমাণগত (Quantitative) — উভয় ধরনের তথ্যের জন্যই ব্যবহার করা যায়।

• উদাহরণ: যদি মানগুলো হয় 2, 3, 3, 4, 5 — তাহলে Mode = 3, কারণ এটি সবচেয়ে বেশি বার এসেছে।