শিক্ষার্থীদের গড় নম্বর (Class Average Marks) হলো একটি পরিসংখ্যান (Statistic), কারণ এটি কোনো শ্রেণী বা নমুনার তথ্য থেকে গাণিতিকভাবে নির্ণীত একটি সারসংক্ষেপমূলক মান। এটি পুরো ডেটাসেটের প্রতিনিধিত্ব করে এবং ডেটার কেন্দ্রীয় প্রবণতা প্রকাশ করে।

অন্য বিকল্পগুলোর ব্যাখ্যা:

• একজন শিক্ষার্থীর নম্বর → ডেটা (Data): এটি একক পর্যবেক্ষণ বা তথ্য, যা পরিসংখ্যান নির্ণয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।

• রোল নম্বর → ডেটা / চিহ্ন: এটি একটি পরিচয়সূচক তথ্য; গাণিতিক বিশ্লেষণে সাধারণত ব্যবহৃত হয় না, তবে এটি ডেটা হিসেবে বিবেচ্য।

• গায়ের রঙ → ডেটা / শ্রেণিবিন্যাস (Categorical Data): এটি গুণগত বা শ্রেণিভিত্তিক তথ্য, যা কোনো সংখ্যাগত মান নয় বরং শ্রেণির ভিত্তিতে বিভাজিত।

সুতরাং, শিক্ষার্থীদের গড় নম্বর হলো এমন একটি পরিসংখ্যান, যা একাধিক ডেটা একত্র করে একটি সারসংক্ষেপ প্রদান করে।

জনসংখ্যা পরিবর্তনের একটি গুরুত্বপূর্ণ নিয়ামক হলো Migration বা Immigration। মানুষের এক স্থান থেকে অন্য স্থানে স্থানান্তর জনসংখ্যার আকার, ঘনত্ব ও গঠনে সরাসরি প্রভাব ফেলে। এটি অভ্যন্তরীণ (দেশের ভেতরে) বা আন্তর্জাতিক (দেশান্তর) উভয়ভাবেই হতে পারে।

• অভ্যন্তরীণ অভিবাসন জনসংখ্যার স্থানীয় বণ্টন পরিবর্তন করে; যেমন—গ্রাম থেকে শহরে স্থানান্তর।

• আন্তর্জাতিক অভিবাসন কোনো দেশের মোট জনসংখ্যা বৃদ্ধি বা হ্রাস ঘটাতে পারে।

• কর্মসংস্থান, শিক্ষা, নিরাপত্তা, রাজনৈতিক অস্থিরতা বা প্রাকৃতিক দুর্যোগের মতো কারণ অভিবাসনের মূল প্রভাবক।

• অভিবাসন কেবল জনসংখ্যা সংখ্যা নয়, বরং বয়স, লিঙ্গ, দক্ষতা ও সাংস্কৃতিক বৈচিত্র্য—এসব দিকেও পরিবর্তন আনে।

যেমন, একজন কৃষক জানতে চান কোন ধরণের সার ফসলের উৎপাদন বেশি বাড়ায়। এই ক্ষেত্রে একটি প্রায়োগিক পরীক্ষা (Experiment) পরিচালনা করা হয়, যেখানে দেখা হয়—

Experimental factor (সারের ধরন) কীভাবে Responding variable (ফসলের উৎপাদন)–কে প্রভাবিত করে।

• এখানে “সার” হলো Experimental চলক (Independent Variable), কারণ এর ধরন বা পরিমাণ গবেষক ইচ্ছাকৃতভাবে পরিবর্তন করেন।

• অন্যদিকে “ফসলের উৎপাদন” হলো Responding বা Dependent Variable, যা সারের পরিবর্তনের ফলে পরিবর্তিত হয়।

• পরীক্ষার উদ্দেশ্য হলো সারের বিভিন্ন ধরন বা পরিমাণ ব্যবহার করে উৎপাদন বৃদ্ধিতে এর প্রভাব যাচাই করা।