ස්වේච්ඡා නියැදි මත විමසුම් හා විධිමත් සමීක්ෂණ

මේ සටහනේ අරමුණ මැතිවරණ ප්රතිඵල පිළිබඳ පුරෝකථනයක් කරන එක නෙමෙයි. නිසි ක්‍රමයකට සිදු කරන නියැදි සමීක්ෂණ සහ හෙළකුරු මත විමසුම වැනි ස්වේච්ඡා ප්‍රතිචාර දක්වන්නගේ ප්‍රතිචාර එකතු අතර වෙනස තව දුරටත් පැහැදිලි කරන එක. 

පහත තිබෙන්නේ අගෝස්තු තෙවන සතියේ හෙළකුරු ප්‍රතිඵලය. ප්‍රතිචාර ප්‍රමාණය 24,056ක්.

අනුර - 86.7%

රනිල් - 6.8%

සජිත් - 3.5%

නාමල් - 1.0%

දිලිත් - 0.7%

වෙනත් - 1.3%

මේ ප්‍රතිඵලයෙන් රටේ ජනමතය නිරූපණය නොවන බව සිහි බුද්ධියක් තිබෙන ඕනෑම කෙනෙකුට තේරෙනවා. නමුත්, අන්තර්ජාලය හරහා විවිධ අය විසින් සිදු කර තිබෙන ප්‍රතිචාර එකතු ගණනාවක විශාල සමානකමක් දකින්න පුළුවන්. එතකොට කෙනෙකුට මතු වන ප්‍රශ්නය මේ එකක් වැරදුනත් සියල්ලම වැරදෙන්න පුළුවන්ද කියන එක. 

ඇත්තටම මේ ප්රතිඵල වැරදි නැහැ. මේ ප්‍රතිඵල වලින් පෙන්වන්නේ අදාළ නියැදි වල සැබෑ ජනමතය. ප්‍රශ්නය තියෙන්නේ මේ නියැදි වලින් රටේ ජනමතය නියෝජනය නොවීම. ඒ තුළ සමහර කොටස් වැඩියෙනුත් තවත් සමහර කොටස් අඩුවෙනුත් නියෝජනය වෙනවා. ඇතැම් කොටස් නියෝජනය වෙන්නේම නැහැ. ඒ නිසා, මෙවැනි ප්‍රතිඵලයක් වැරදි නැතත්, එයින් පිළිබිඹු වන්නේ අදාළ කණ්ඩායමේ මතය පමණයි. අන්තර්ජාල මත විමසුම් ගණනාවක ප්‍රතිඵල සමාන වීමෙන් පෙනෙන්නේ මේ ප්‍රතිඵලය අන්තර්ජාලය නිතර පරිශීලනය කරන පිරිසකගේ සාමාන්‍ය ජනමතය විය හැකි බවයි.

හෙළකුරු ජූලි මත විමසුමට 50,686 දෙනෙකු සහභාගී වී සිටියා. පහත තිබෙන්නේ ඒ පිරිස විසින් එක් එක් දිස්ත්‍රික්කයේ ඡන්දදායකයින් ප්‍රමාණයෙන් කොපමණ පිරිසක් නියෝජනය කළාද කියන එක. 

කොළඹ - 0.47%

ගම්පහ - 0.43%

කළුතර - 0.44%

මහනුවර - 0.29%

මාතලේ - 0.25%

නුවරඑළිය - 0.12%

ගාල්ල - 0.39%

මාතර - 0.40%

හම්බන්තොට - 0.32%

යාපනය - 0.01%

වන්නි - 0.02%

මඩකලපුව - 0.00%

දිගාමඩුල්ල - 0.11%

ත්‍රිකුණාමලය - 0.07%

කුරුණෑගල - 0.31%

පුත්තලම - 0.21%

අනුරාධපුර - 0.27%

පොළොන්නරුව - 0.26%

බදුල්ල - 0.21%

මොණරාගල - 0.24%

රත්නපුර - 0.29%

කෑගල්ල - 0.29%

දැන් අපට පැහැදිලිව පේනවා මේ කණ්ඩායම තුළ කොළඹ, කළුතර වැනි දිස්ත්‍රික්ක වැඩියෙනුත් යාපනය හා මඩකලපුව වැනි දිස්ත්‍රික්ක ඉතා අඩුවෙනුත් නියෝජනය වන බව. කොළඹ හා යාපනයේ ජනමතය ඒ තරම් වෙනස් නැත්නම් මේක ලොකු ප්‍රශ්නයක් නෙමෙයි. නමුත් එය එසේ නොවන බව අපි දන්නවා. 

පහත ප්‍රස්ථාර වල පෙන්වා තිබෙන්නේ 2019දී ගෝඨාභය රාජපක්ෂ හා සජිත් ප්‍රේමදාස විසින් එක් එක් දිස්ත්‍රික්කයෙන් ලබා ගත් ඡන්ද සංඛ්‍යාවත්, 2020දී මාලිමා කණ්ඩායම විසින් ලබාගත් ඡන්ද ප්‍රතිශතයත්, හෙළකුරු මත විමසුම තුළ එක් එක් දිස්ත්‍රික්කය නියෝජනය වන ආකාරයත් අතර තිබෙන සම්බන්ධයේ ස්වරූපය. 

සමීක්ෂණයක් සඳහා අහඹු නියැදියක් තොරා ගත්තේනම් ඉහත ප්‍රස්ථාර තුනම තිරස් රේඛා විය යුතුයි. ඒ කියන්නේ පක්ෂයේ ඡන්ද ප්‍රතිශතය කීයක් වුනත් නියැදිය තුළ නිරූපණය වෙන්නේ එක විදිහට.

නමුත් පළමු ප්‍රස්ථාර දෙකේම අපට ඉතා පැහැදිලි ලෙස ඉහළට නැඹුරු වීමක් දකින්න පුළුවන්. ඒ කියන්නේ කිසියම් දිස්ත්‍රික්කයක ගෝඨාභය රාජපක්ෂගේ 2019 ඡන්ද ප්‍රතිශතය වැඩිනම්, නියැදිය තුළ නියෝජනයත් වැඩියි. ඒ වගේම, 2020 මාලිමා ඡන්ද ප්‍රතිශතය වැඩිනම් ඒත් නියැදිය තුළ නියෝජනය වැඩියි.

නමුත් 2019 සජිත් ප්‍රේමදාසගේ ඡන්ද ප්‍රතිශතය සහ නියැදිය තුළ නියෝජනය අතර තිබෙන්නේ ප්‍රතිවිරුද්ධ ආකාරයේ සමබන්ධතාවයක්. එම ප්‍රස්ථාරයේ ඉතා පැහැදිලි පහළට සිදු වන නැඹුරුවක් දකින්න පුළුවන්. මෙයින් පෙනෙන්නේ අන්තර්ජාල සමීක්ෂණ තුළ 2019දී සජිත් වෙනුවෙන් ඡන්දය පාවිච්චි කළ අය නිරූපනය වෙන්නේ අඩුවෙන් කියන එක. නමුත්, 2019 පොහොට්ටු හා මාලිමා ඡන්ද හොඳින් නිරූපණය වෙනවා. 

දැන් මාලිමාව එක්ක වැඩිපුර ඉන්නේ 2019 පොහොට්ටු හා මාලිමා කඳවුරු වල සිටි අය කියා පහසුවෙන්ම උපකල්පනය කරන්න පුළුවන්නේ. ඒ අයව අන්තර්ජාලය භාවිතා කරන්නන් අතර හොඳින් නියෝජනය වෙනවා. නමුත් සජිත්ගේ 2019 ඡන්ද නියෝජනය නොවන තරම්. රනිල්ගේ ඡන්ද වලිනුත් සැලකිය යුතු ප්‍රමාණයක් නියෝජනය වෙනවා. ඒ නිසා, මේ ප්‍රතිඵලය දෙස බලලා රටේ තත්ත්වය ගැන නිවැරදි අදහසක් ගන්න අමාරුයි. 

මේ වගේ "වැරදි නියෝජනයක්" සිදු වන්නේ දිස්ත්‍රික්ක අනුව බැලුවොත් පමණක් නෙමෙයි. වයස් කාණ්ඩ, අධ්‍යාපන මට්ටම්, ආදායම් මට්ටම්, ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය ආදී වෙනත් තොරතුරු එකතු කරගෙන පරීක්ෂා කළොත්, ඒ දේවල් වුනත් ජනගහණයේ අනුපාත අනුව නියැදිය තුළ නියෝජනය නොවන බව තේරුම් ගන්න අමාරු නැහැ. 

නම්බර්ස් ඩොට් එල්කේ මත විමසුමේදී ඔය වගේ තොරතුරු රාශියක් එකතු කරගෙන එම තොරතුරු සමඟ ගලපමින් රටේ අනුපාත හා සමාන වන පරිදි දත්ත නැවත සකස් කර තිබෙනවා. එහෙම කළ විට හරි ප්‍රතිඵලය ආසන්නයට එන්න පුළුවන්. නමුත් වැරැද්ද සම්පූර්ණයෙන්ම හදන්න බැහැ. 

මීට කිට්ටු දෙයක් සයන්ස් විත් රුචිර යූටියුබ් නාලිකාව කරන රුචිර විසින්ද කර තිබෙනවා. ඔහු අදාළ සංකල්පය නිවැරදිව විස්තර කරනවා. මෙහිදී ඔහු තමන්ගේ නාලිකාවේ ප්‍රේක්ෂකයින්ගේ වයස් මට්ටම හා අධ්‍යාපන මට්ටම ගැන උපකල්පනයක් කරලා, පෙනෙන ජනමතය එම කාණ්ඩයේ ජනමතය ලෙස සලකනවා. ඉතිරි කොටස ගැන විවිධ උපකල්පන සිදු කරනවා. ඔහු එකතු කරගෙන තිබෙන දත්ත එක්ක එයින් එහාට දෙයක් කරන්න අමාරුයි.

නම්බර්ස් ඩොට් එල්කේ මත විමසුමෙන් පසුව කරන්නෙත් ඔය විස්තර කළ වැඩේමයි. නමුත් එහි වෙනස්කම් දෙකක් තිබෙනවා. පළමුව, එය භාෂා තුනෙන්ම කළ එකක් නිසා සිංහල කතා නොකරන අයගේ ජනමතය ගැනද උපකල්පනය නොකර දත්ත වලින්ම දැනගන්න පුළුවන් වීම. දෙවනුව, එම මත විමසුමේදී අමතර තොරතුරු විශාල ප්‍රමාණයක් එකතු කරගෙන තිබෙනවා. ඒ නිසා, ප්‍රතිඵලය සෑහෙන දුරකට ජනගහණය නියෝජනය කරනවා.

අනුර - 43% රනිල් - 27% සජිත් - 22% නාමල් - 3% අතීරක - 2%

නමුත් මේ නම්බර්ස් ඩොට් එල්කේ ප්‍රතිඵලයේ වුනත් එක් සැලකිය යුතු අඩුපාඩුවක් තිබෙනවා. කොයි තරම් දුරට වැරදි හැදුවත්, එයින් අන්තර්ජාලනය පරිශීලනය කරන හා නොකරන කණ්ඩායම් අතර තිබෙන පහසුවෙන් නිරීක්ෂණය කළ නොහැකි වෙනස්කම් ග්‍රහණය කරගන්න අමාරුයි. ඒ වැඩේ කරන්න පුළුවන් අහඹු නියැදියක් අරගෙන කරන මත විමසුමකින්ම පමණයි. 

ඉහත මුලින් විස්තර කළ හේතු නිසා නම්බර්ස් ඩොට් එල්කේ ප්‍රතිඵලය තුළ අනුරගේ හා රනිල්ගේ ප්‍රතිශත තරමක් වැඩියෙන් හා සජිත්ගේ ප්‍රතිශතය තරමක් අඩුවෙන් පේනවා වෙන්න පුළුවන්. මේ දත්ත වලින් පමණක් ඒ කොයි තරමින්ද කියලා හරියටම කියන්න අමාරුයි. 

සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ සමීක්ෂණය ගැන අපි සටහන් කිහිපයකින්ම විස්තරාත්මකව කතා කළානේ. එහි නියැදි දෙකක් එකතු කරලා තිබෙනවා. එකක් අහඹු ජංගම දුරකථන අංක නියැදියක්. එයින් ලංකාවේ ජංගම දුරකථන පරිශීලකයින් නිවැරදිව නියෝජනය වෙනවා. ඡන්දදායකයින්ව ආසන්නව නිවැරදිව නියෝජනය වෙනවා ඇති. නමුත් හරියටම නෙමෙයි. මොකද ඡන්දය දීම සඳහා සුදුස්සෙකු වෙන්නේ ජංගම දුරකථනයක් තිබීම මත නෙමෙයිනේ.

වයස, අධ්‍යාපන මට්ටම, ජාතිය වගේ නිරීක්ෂණය කළ හැකි දේවල් සමාන තත්ත්වයක් යටතේ ලංකාවේ ඡන්දදායකයින් අතරින් ජංගම දුරකථනයක් හිමි අය සහ අහිමි අයගේ ඡන්ද භාවිතය සමානයි කියලා අපට උපකල්පනය කරන්න පුළුවන්ද? මම හිතන්නේ බැහැ. හෙළකුරු නියැදිය තරමටම නොවුනත් මේ නියැදියේ මාලිමාවට හා රනිල්ට කැමති අය වැඩියෙනුත් සජිත්ට කැමැති අය අඩුවෙනුත් ඉන්නවා කියලයි මම හිතන්නේ. ඒ නිසා මේ නියැදියෙන් ලැබෙන්නේ රනිල්ට හා අනුරට වාසිදායක, සජිත්ට අවාසිදායක ප්‍රතිඵලයක්.

ඔය ප්‍රශ්නය මග හරවා ගන්න සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් තවත් නියැදියක් යොදා ගන්නවා. එය මාලිමාවට අවාසිදායක හා සජිත්ට වාසිදායක වැඩිහිටි නියැදියක්. 

දැන් මේ කරන වැඩෙන් මතු වෙන ප්‍රශ්නය වන්නේ ඔය නියැදි දෙක කලවම් කරන අනුපාතය අනුව ප්‍රතිඵලය වෙනස් වීමයි. මම හිතන විදිහට අඩු වැඩි කරන්නේ ජංගම දුරකථන නියැදිය. පසුගිය මාසයේදී නියැදිය 462 දක්වා අඩු වූ නිසා සජිත් ඉස්සරහට ගිහින් අනුර පස්සට ගියා. මේ මාසයේදී නියැදිය 701 දක්වා වැඩි කර ඇති නිසා, නැවත අනුර ඉදිරියට ඇවිත්. මේ වගේ දෙයක් වෙයි කියන එක මම කලින්ම සටහන් කරලා තිබෙනවා.

"මේ කරුණ වැදගත් වන්නේ ඉදිරි මාසයේදී නියැදියේ ප්‍රමාණය විශාල කරන්නට අපේක්ෂා කරන බව සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් සඳහන් කර තිබුණු නිසයි. බොහෝ විට සිදු විය හැකි පරිදි, මෙසේ වැඩි කෙරෙන්නේ ජංගම දුරකථන නියැදියනම්, මහ පොළොවේ තත්ත්වයන්හි කිසිදු වෙනසක් සිදු නොවුනත්, අනුරගේ ප්‍රතිශතය තරමක් ඉහළ ගොස් සජිත්ගේ ප්‍රතිශතයේ අඩු වීමක් විය හැකියි. ඒ සමඟම, රනිල්ගේ ප්‍රතිශතයේද යම් ඉහළ යාමක් සිදු වෙනවා."

ඇස්තමේන්තු වෙනස් වෙන තවත් හේතු...

https://economatta.blogspot.com/2024/08/blog-post_5.html

අගෝස්තු 5 ලිපිය. 

අලුත්ම ප්‍රතිඵලය අනුව අනුර සහ සජිත් කරට කර. අනුර යාන්තමින් ඉදිරියෙන් ඉන්නවා.

අනුර - 37%

සජිත් - 36%

රනිල් - 23% නාමල් - 4%

ප්‍රතිඵලය ඇත්තටම මෙවැන්නක් වුනොත් බොහෝ විට දිනන්න ඉඩ තියෙන්නේ සජිත්. මොකද සජිත්ට අඩු වශයෙන් 5%ක පමණවත් දෙවන මනාප ලබාගන්න පුළුවන්. ඒ නිසා, අනුරට දිනන්නනම් අඩු වශයෙන් 5%කවත් සුරක්ෂිතතා පරතරයක් (safe distance) තියා ගන්න වෙනවා.

ඔහොම වෙන්නේ ප්‍රතිඵලය ඔය තියෙන විදිහේ එකක් වුනොත්නේ. නමුත් සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ ඇස්තමේන්තුව වුනත් ඒ තරම්ම නිවැරදියි කියා සහතික වෙන්න අමාරුයි. ඊට ප්‍රධානම හේතුව මෙම ඇස්තමේන්තු හදද්දී සෘජු ලෙස තමන්ගේ මතය ප්‍රකාශ කර නැති ඇයගේ මතය ඔවුන් මත "අහඹු ලෙස ආරෝපණය (random imputation) කර" මේ ඇස්තමේන්තු සකස් කර තිබීම. විකල්ප ප්‍රතිපත්ති කේන්ද්‍රයේ අහඹු නියැදි පරීක්ෂණයකට අනුව මෙම ප්‍රමාණය 57.1%ක් තරම් විශාලයි. බදුල්ල ටීවී යූටියුබ් නාලිකාව අනුව 50%කට වඩා වැඩියි. සුදත්තගේ යූටියුබ් නාලිකාව අනුව වුනත්, 30%-40% වගේ පරාසයක.

මේ සියලු තත්ත්වයන් එක්ක, කොයි තරම සමීක්ෂණ සිදු කර තිබුණත්, හරිම ප්‍රතිඵලය දැනගන්න වෙන්නේනම් විසි එකෙන් පස්සෙම තමයි. නමුත් ඔය විස්තර කළ විවිධ මත විමසුම් සියල්ලම ගත්තහම යම් පොදු කරුණු ටිකක් නිරීක්ෂණය කරන්න පුළුවන්.

- සිංහල බහුතර දිස්ත්‍රික්ක වල ඉදිරියෙන් ඉන්නේ අනුර 

- නමුත්, ඒ දිස්ත්‍රික්ක වල වුනත්, අනුර ඉන්නෙත් 50% සීමාවට පහළින් 

- දෙවෙනි තැන ඉන්නේ සජිත් 

- රනිල් ඉන්නේ තුන් වන තැන 

- නාමල් පැත්ත පළාතක නැහැ

අනෙක් මත විමසුම් වලට සාපේක්ෂව සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ ඇස්තමේන්තු වල සජිත් ඉන්නේ ඉදිරියෙන්. එහෙම වෙන්න පුලුවන්ද?

උතුරු නැගෙනහිර ඡන්ද වැටෙන විදිහේ වෙනස්කම් නිසා මේ වගේ වෙනසක් වෙන්න පුළුවන්. හෙළකුරු මත විමසුම් වල, සුදාගේ මත විමසුම් වල, උතුරු නැගෙනහිර ඡන්ද නැහැ. නමුත්, සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ ඇස්තමේන්තුව තුළ ඒවා තිබෙනවා. සජිත් ඉස්සරහට ඇවිත් තියෙන්නේ උතුරු නැගෙනහිර ඡන්ද වලින්නම්, දකුණේදී අනුර සැලකිය යුතු පරතරයක් තියාගෙන හිටියත් අවසන් ප්‍රතිඵලය ඔය පෙන්වා තිබෙන ආකාරයේ එකක් වෙන්න පුළුවන්.

පසුගිය 2019 ජනාධිපතිවරණයේදී ඡන්ද බෙදුනේ මේ විදිහටයි.

ගෝඨාභය - 52.25%

අනුර - 3.16%

සජිත් - 41.99%

වෙනත් - 2.60%

මහ මැතිවරණයේදී ඔය ජනාධිපතිවරණ ඡන්ද ප්‍රමාණය බෙදී ගියේ මේ විදිහටයි.

පොහොට්ටුව - 51.72%

ශ්‍රීලනිප - 0.50%

මාලිමාව - 3.37%

සජබ - 20.92%

නොවැටුණු එජාප ඡන්ද - 12.48%

දෙමළ හා මුස්ලිම් පක්ෂ - 6.18%

එජාප - 1.88%

වෙනත් - 2.95%

වැදගත් කාරණාව ගෝඨාභයගේ හා අනුරගේ ඡන්ද ඒ විදිහටම වගේ තියෙද්දී සජිත්ට ලැබුණු ඡන්ද කැඩී ගොස් තිබුණු විදිහ. සමීක්ෂණ සියල්ල පැත්තකින් තිබ්බොත්, සජිත්ගේ ඡන්ද ගණන් කරන්න වෙන්නේ 20.92% ඉඳලා. අනුරගේ ඡන්ද 3.37% ඉඳලා. රනිල්ගේනම් 1.88% ඉඳලා. එතකොට මේ කාට වුනත් 50% සීමාවට හෝ කිට්ටුවට යන්න වෙන්නේ ගෝඨාභයගේ, දෙමළ හා මුස්ලිම් පක්ෂ වල හෝ නොවැටුණු එජාප ඡන්ද වල උදවුවෙන්. (ගොඩක් අය කරන අලුත් ඡන්ද වෙනම ගණන් කරන එක මම කරන්නේ නැහැ. මම හිතන විදිහට එසේ කරන එකෙන් ද්විත්ව ගණනයක් සිදු වෙනවා.)

ඔය ගොඩවල් වලින් අනුරට වැඩියෙන්ම ලැබෙන්නේ ගෝඨාභයගේ ගොඩෙන්. ඒ ගොඩෙන් රනිල්ටත් කොටසක් යනවා. තව නාමල්, දිලිත් වගේ අයත් ඉන්නවා. සජිත්ට වුනත් යම් ප්‍රමාණයක් ලැබෙන්න පුළුවන්. නොවැටුණු එජාප ඡන්ද බොහෝ විට බෙදෙන්නේ රනිල් හා සජිත් අතර. දෙමළ හා මුස්ලිම් ඡන්දත් වැඩි වශයෙන්ම රනිල්ට හා සජිත්ට. දෙමළ අපේක්ෂකයාට වගේම අනුරටත් යම් කොටසක් එයි. නමුත් පොඩි කොටසක්. දැන් අප ඉදිරියේ තිබෙන ප්‍රශ්නය ප්‍රධාන අපේක්ෂකයින් තුන් දෙනාට 50% සීමාවට යාමේ හැකියාව කුමක්ද කියන එක.

අනුරගෙන් පටන් ගත්තොත් අනුර ඉන්නේ 46.63%ක හිඟයක් එක්ක. ඒ කියන්නේ පොහොට්ටු ගොඩෙන් 90%කට වඩා ගන්න වෙනවා. එහෙම ගත්තොත්, රනිල්, නාමල්, දිලිත් ආදී අනෙක් සියල්ලන්ටම යන්නේ ඔය ගොඩෙන් 10%කට අඩුවෙන්. ඒ නිසා, අනුරට 50% සීමාවට යා හැකියි කියලා මම හිතන්නේ නැහැ.මාලිමාව විසින් ලබා ගන්නා පොහොට්ටු ඡන්ද ප්‍රතිශතය අනුව, මාලිමා ඡන්ද ප්‍රතිශතය වෙනස් වෙන්නේ මේ විදිහටයි.

90% --> 49.9%

80% --> 44.7%

70% --> 39.6%

60% --> 34.4%

50% --> 29.2%

40% --> 24.1%

30% --> 18.9%

මාලිමාවට 50% සීමාවට යන්න අමාරු වුනත්, 44.7% සීමාවට ගියොත් පහසුවෙන් දිනන්න පුළුවන්. 39.6% සීමාවේදීත් යම් ඉඩක් තිබෙනවා. 34.4% සීමාවේදීනම් බැරි තරම්.

නොවැටුණු එජාප ඡන්ද හා දෙමළ හා මුස්ලිම් පක්ෂ වල ඡන්ද 100%ක්ම ගත්තත්, සජිත්ට 50% සීමාවට යන්න තවත් 9.89%ක් මදි. ඒ කියන්නේ ගෝඨාභයගේ ගොඩෙනුත් 19% ඉක්මවා ගන්න වෙනවා. පළමුව, සජිත්ට නොවැටුණු එජාප ඡන්ද හා දෙමළ හා මුස්ලිම් පක්ෂ වල ඡන්ද 100%ක්ම ගන්න බැහැ. අනිවාර්යයෙන්ම රනිල් මේ ගොඩවල් වලින් සැලකිය යුතු කොටසක් ගන්නවා. යම් හෙයකින්, ඔය ඡන්ද සියල්ලම ගත්තත්, ගෝඨාභයගේ ගොඩෙන් 19% ඉක්මවා ඡන්ද ලබා ගැනීමේ හැකියාවක් පේන්න නැහැ. ඒ නිසා, සජිත්ට කොහොමටවත්ම 50% සීමාවට යන්න බැහැ.

පොහොට්ටු ඡන්ද අත ඇරියොත් සජිත්ට යන්න පුළුවන් උපරීම සීමාව 40% සීමාව. 2020 සජබ ඡන්ද වලින් පටන් අරගෙන එයට 2020දී නොවැටුණු එජාප ඡන්ද හා දෙමළ හා මුස්ලිම් පක්ෂ වල ඡන්ද එකතු කරගෙන යද්දී එසේ එකතු කරන ප්‍රතිශතය අනුව සජිත්ගේ විභවය වැඩි වෙන්නේ මේ විදිහටයි.

90% --> 37.7%

80% --> 35.8%

70% --> 34.0%

60% --> 32.1%

50% --> 30.3%

40% --> 28.4%

30% --> 26.5%

පොහොට්ටු ඡන්ද වලින් 10%ක් එකතු කළොත් ඔය ගණන් වලට තව 5.2%ක් එකතු වෙනවා.

රනිල්ට පටන් ගන්න වෙන්නේ 1.88% මට්ටමේ ඉඳලා. රනිල්ට 2020දී නොවැටුණු එජාප ඡන්ද හා දෙමළ හා මුස්ලිම් පක්ෂ වලින් වගේම පොහොට්ටු ඡන්ද වලිනුත් යම් කොටසක් එකතු කරගන්න පුළුවන්. ඒක ගණන් හදනවාට වඩා, අනුරට හා සජිත්ට යන කොටස ඉවත් කළාට පස්සේ කොයි තරම් කොටසක් ඉතිරි විය හැකිද කියා ගණන් හදන එක ලේසියි.

මාලිමා කණ්ඩායම විසින් මුල සිටම වගේ කළේ මාලිමා කඳවුර හා මාලිමාවට විරුද්ධ කඳවුර විදිහට ජනතාව බෙදන එක. ඒ බෙදීම දැනටමත් සිදු වෙලා. ලංකාවේ දේශපාලනයේ ඊටත් උඩින් තිබෙන ජාතිය මත පදනම් වූ බෙදීම් වලින් පස්සේ ලොකුම බෙදීම මාලිමා කඳවුර හා ප්‍රතිවුරුද්ධ කඳවුරු අතර බෙදීම. සජිත්, රනිල් හා තවත් අතර බෙදී යන්නේ මේ ප්‍රතිවුරුද්ධ කඳවුරේ ඡන්ද ටික. ඒ කියන්නේ දෙමළ මුස්ලිම් ඡන්දද ඇතුළු සම්ප්‍රදායික එජාප ඡන්ද සහ පොහොට්ටු ඡන්ද වලින් මාලිමාවට නොයන කොටස.

පළමු කොටස 42%ක් පමණ වෙනවා. දෙවන කොටස 8%කට වඩා අඩු වෙන්න ඉඩකඩ අඩු නිසා ලොකු ගොඩ වෙන්නේ මාලිමාවට විරුද්ධ කඳවුර. මාලිමාව දිනනවද නැද්ද යන්න තීරණය වීමට පොහොට්ටු ඡන්ද මාලිමා කඳවුර හා ප්‍රතිවිරුද්ධ කඳවුර අතර බෙදී යන විදිහ වගේම ප්‍රතිවිරුද්ධ කඳවුරේ කණ්ඩායම් අතර ඡන්ද බෙදෙන විදිහත් බලපානවා. විශේෂයෙන්ම සජිත් හා රනිල් අතර.

මුල්ම ප්‍රශ්නය පොහොට්ටු ඡන්ද වලින් මාලිමාවට ලබා ගත හැකි ප්‍රතිශතය කොපමණද?

මේ හා අදාළව අදහසක් ගැනීමට අපට සුදත්තගේ මත විමසුම් පරීක්ෂාවට ලක් කළ හැකියි. එහිදී පෙනීයන පළමු කරුණ වන්නේ මෙම මත විමසුම් වලදී මාලිමාවට වඩාත්ම වාසිදායක සේ පෙනෙන ප්‍රදේශ වලදී පවා මාලිමාව විසින් ලබා ගෙන තිබෙන්නේ පොහොට්ටු ඡන්ද වලින් 50%කට නොවැඩි කොටසක් බවයි. 

උදාහරණයක් විදිහට සුදත්තගේ තංගල්ල සමීක්ෂණය අනුව 37.9%ක් අනුරට. සජිත්ට හා රනිල්ට පිළිවෙලින් 10.3% හා 6.9% පමණයි. නමුත්, 2020දී තංගල්ලෙන් පොහොට්ටුව 77.8%ක් ගනිද්දී මාලිමාව තවත් 9.5%ක් ගත්තා. ඒ අනුව, මාලිමා කොටස අයින් කළාට පස්සේ අනුරගේ පොහොට්ටු ඡන්ද ප්‍රතිශතය 36.6%ක් පමණයි. සජිත්ගේ 2020 ප්‍රතිශතය වූ 10.3% ඒ විදිහටම තියෙනවා. රනිල්ට හා නාමල්ට ගිහින් තියෙන සුළු ප්‍රමාණ අයින් කළාම පොහොට්ටු ඡන්ද වලින් බාගයකටත් වඩා තියෙන්නේ අතීරක ගොඩේ.

දැන් මම කියන්න හදන්නේ ඔය තියෙන්නේ රනිල්ගේ නිහඬ බහුතරය කියලා නෙමෙයි. ඒ කොටස රනිල්ට, සජිත්ට හෝ අනුරට ලැබෙන්න පුළුවන්. යම් අනුපාතයකින් බෙදිලා යයි. ඒ කොහොමද කියලා සැප්තැම්බර් 21ට කලින් මට කියන්න පුළුවන්කමක් නැහැ. නමුත් දැනට මාලිමාව වෙත විතැන් වී තිබෙන පොහොට්ටු ඡන්ද ප්‍රමාණය අපට ඇස්තමේන්තු කරන්න පුළුවන්.

පහත තිබෙන්නේ සුදත්තගේ සමීක්ෂණ අනුව මාලිමා ප්‍රතිශත සහ ඒ තුළ තිබිය හැකි පොහොට්ටු ඡන්ද ප්‍රතිශතය. පොහොට්ටු ඡන්ද ප්‍රතිශත වරහන් තුළ.

ඇඹිලිපිටිය - 37.0% (44.6%)

රත්නපුර - 34.2% (44.9%)

කටුනායක - 32.9% (52.4%)

වීරකැටිය - 43.6% (46.2%)

මහරගම - 40.0% (46.6%)

මීගමුව - 38.0% (62.0%)

බෙලිඅත්ත - 45.3% (48.4%)

කළුතර - 31.4% (41.3%)

තංගල්ල - 37.9% (36.6%)

හොරණ - 22.1% (24.1%)

මම හිතන්නේ යන රටාව ගැන අදහසක් ගන්න පුළුවන්. මීගමුවේ වෙනසට හේතුව පාස්කු බෝමබයේ බලපෑම විය හැකියි. නැත්නම්, 45% ආසන්න සීමාවක. හැබැයි ඔය තත්ත්වය රට මැදට යද්දී වෙනස් වෙනවා.

හැටන් - 7.2% (12.2%)

යටියන්තොට - 12.2% (16.9%)

දෙහිඕවිට - 16.3% (21.9%)

නාරම්මල - 12.1% (15.5%)

රට මැද දැකිය හැකි ඔය වෙනස් තත්ත්වය බදුල්ල ටීවී නාලිකාවේ ප්රතිඵල වලිනුත් පේනවා.

බණ්ඩාරවෙල - 17.7% (21.1%)

මහියංගණය - 20.6% (26.9%)

දියතලාව - 19.4% (24.0%)

හාලිඇල - 15.5% (20.3%)

හපුතලේ - 12.8% (18.0%)

මුහුදුබඩ ප්‍රදේශ වල පොහොට්ටු ඡන්ද වලින් අඩු වශයෙන් 40%ක් හෝ වැඩි ප්‍රමාණයක් මාලිමාව වෙත විතැන් වී තිබුනත් රට ඇතුළට යද්දී ඒ ප්‍රතිශතය 20% ආසන්න මට්ටමකට පහත වැටෙනවා. ඒ අනුව, මාලිමා ඡන්ද ප්‍රතිශතයේ අවම සීමාව පිළිබඳව අදහසක් ගන්න පුළුවන්. පොහොට්ටු ඡන්ද වලින් වැඩි ප්‍රමාණයක් තිබුණේ මුහුදුබඩ දිස්ත්‍රික්ක වල නිසා අපි 40% සැලකුවොත් එන්නේ 24%කට ආසන්න ඇස්තමේන්තුවක්.

මේ කොටස ඉවත් කළාට පස්සේ ඉතිරි වෙන්නේ මාලිමා විරෝධී ඡන්ද කියලා එයින් අදහස් වන්නේ නැහැ. සජිත්ගේ අවම ඡන්ද ප්‍රමාණය මීටත් වඩා අඩුයි. අපට සජිත්ගේ සමීක්ෂණ ප්රතිඵල 2020 සජබ ප්‍රතිශත එක්ක සංසන්දනය කරන්න පුළුවන්. වරහන් තුළ තියෙන්නේ ඒවා.

ඇඹිලිපිටිය - 24.6% (18.4%)

රත්නපුර - 16.7% (23.1%)

කටුනායක - 26.1% (35.6%)

වීරකැටිය - 12.2% (12.2%)

මහරගම - 21.5% (19.0%)

මීගමුව - 13.9% (19.0%)

බෙලිඅත්ත - 11.2% (12.2%)

කළුතර - 28.8% (21.8%)

තංගල්ල - 10.3% (10.3%)

හොරණ - 28.6% (19.1%)

හැටන් - 37.4% (33.3%)

යටියන්තොට - 27.4% (31.2%)

දෙහිඕවිට - 22.0% (28.8%)

නාරම්මල - 20.2% (25.7%)

බණ්ඩාරවෙල - 17.0% (28.5%)

මහියංගණය - 19.6% (26.9%)

දියතලාව - 16.1% (28.5%)

හාලිඇල - 27.2% (29.9%)

හපුතලේ - 24.3% (45.5%)

දැන් මෙහි වරහන් ඇතුළේ තිබෙන්නේ සජබ විසින් 20.92%ක් ලබාගත් 2020 ප්‍රතිශත මිසක් සජිත් 41.99%ක් ලබාගත් 2019 ප්‍රතිශත නෙමෙයි. ගොඩක් තැන් වලදී මේ සමීක්ෂණ වලින් පෙන්වන සජිත්ගේ ප්‍රතිශත 2020 සජබ ප්‍රතිශත වලටත් වඩා අඩුයි. සමහර තැන් වලදී ඊට වඩා වැඩියි. ඒ කියන්නේ සජිත් විසින් 2020දී නොවැටුණු එජාප ඡන්ද නැවත ආකර්ෂණය කරගෙන. සජිත්ගේ ඡන්ද අඩු වී ඇති තැන් වලදී රනිල්ගේ ගොඩ යම් තරමකින් වැඩි වී තිබෙනු දැකිය හැකියි. සමස්තයක් ලෙස ගත් විට සජිත් එක්ක නිශ්චිතව තිබෙන බව පෙනෙන්නේ 2020දීත් සජබ වෙත ලැබුණු ඡන්ද ප්‍රමාණයට නොවැඩි ප්‍රමාණයක්. මීට අමතරව, සජිත්ට 2019දී ලැබුණු දෙමළ හා මුස්ලිම් පක්ෂ වල ඡන්ද වලින් යම් කොටසකුත් එකතු වෙයි. ඒ කොටස 3%ක් පමණ (බාගයක් පමණ) ලෙස සැලකුවොත් සජිත්ගේ ගොඩත් 24% කිට්ටුවට එනවා.

මේ තත්ත්වයන් එක්ක පෙනෙන්නේ අනුරගේ හා සජිත්ගේ ප්‍රතිශත කිට්ටුවෙන් යනවා කියා සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය කියන කතාව නිවැරදි බව. නමුත් ඇත්ත ප්‍රතිශත එහි පෙන්වන ප්‍රතිශත වලට වඩා ගොඩක් අඩුයි. 

මේ සමීක්ෂණ අනුව රනිල් ඉන්නේ අනුරට හා සජිත්ට පසුපසින් කියන එක පැහැදිලි නිසාත්, රනිල්ට ගොඩවල් දෙකකින් ඡන්ද එකතු වන නිසාත්, ඒ ඡන්ද එන විදිහ ආකෘතියක් ඇතුළට දමන එක ටිකක් අමාරු වැඩක් වගේම ඒ තරම්ම ප්‍රයෝජනවත් නැති වැඩක්. අපි හිතමු ඡන්දය දැමීමේ අභිප්‍රාය සෘජුව ප්‍රකාශ කර තියෙන්නේ 60%ක් පමණයි කියලා. දැන් ඔය 60% අතරින් අනුරට හා සජිත්ට 24% බැගිනුත් රනිල්ට 12%කුත් තිබෙනවානම්, ප්‍රතිශත හැදෙන්නේ සජිත්ට හා අනුරට 40% බැගින් හා රනිල්ට 20% විදිහට. සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ ඇස්තමේන්තු හැදිලා තියෙන්නේ ඒ විදිහට.

මේ අන්තිම ගණන් කිවුවේ උදාහරණයක් විදිහට පමණයි. නමුත් පවතින දේශපාලන වාතාවරණය තුළ විශාල ඡන්දදායකයින් ප්‍රමාණයක් වැනි වැනී ඉන්න තිබෙන ඉඩකඩ හිතාගන්න අමාරු නැහැ. ඔය පෙර කී යූටියුබ් සමීක්ෂණ වලිනුත් ඒක පේනවා. සම්ප්‍රදායික එජාප ඡන්දදායකයාට සජිත්ද රනිල්ද කියන ප්‍රශ්නේ තියෙනවා. තවමත් තීරණයක් ගෙන නැති පොහොට්ටු ඡන්දදායකයින්ට අනුර, රනිල්, නාමල්, දිලිත්, සජිත් වගේ තේරීම් ගණනාවක් තියෙනවා. ඔය තත්ත්වයන් එක්ක, කොයි තරම් සමීක්ෂණ හා මත විමසුම් සිදු කර තිබුණත්, ඒවා මත පමණක් පදනම්ව අවසන් ප්‍රතිඵලය ගැන නිශ්චිත ලෙස කිසිවක් කියන්න අමාරුයි. 

විකල්ප ප්‍රතිපත්ති කේන්ද්‍රයේ සමීක්ෂණය

මේ වන විට විකල්ප ප්‍රතිපත්ති කේන්ද්‍රය විසින් සිදු කළ සමීක්ෂණයක් පිළිබඳව යම් කතාබහක් ඇති වී තිබෙන අතර කිහිප දෙනෙකු විසින්ම ඒ පිළිබඳව අපෙන් විමසා තිබෙනවා. පළමුව කිව යුත්තේ මේ දින වල සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵල ලෙස විවිධ ලේඛණ ගණනාවක් සංසරණය වන බවයි. එවැනි ඇතැම් ලේඛණ ඉතා සැලකිලිමත් ලෙස සකස් කළ ව්‍යාජ ලේඛණ සේ හඳුනාගත හැකියි. එහෙත්, ඒ බව සාමාන්‍ය පුද්ගලයෙකුට පහසුවෙන් හඳුනාගත නොහැකි තරම් සූක්ෂ්ම ලෙස පිළියෙල කර තිබෙනු දැකිය හැකියි. 

මෙවැනි සමීක්ෂණයක නිරවද්‍යතාවය පිරික්සීමේදී මා පළමුව කරන්නේ සමීක්ෂණය සිදු කර ඇති ආයතනය හෝ පුද්ගලයින් ගැන සොයා බැලීමයි. යම් කීර්ති නාමයක් ඇති ආයතනයක් විසින් සිදු කර ඇති සමීක්ෂණයක්නම් සහ අදාළ ආයතනය විසින් නිල වශයෙන්ම සමීක්ෂණය පිළිබඳ වගකීම භාරගෙන ඇත්නම් මේ පළමු පරීක්ෂණය සමත් සේ සැලකිය හැකියි.

දෙවන පරීක්ෂණය වන්නේ අදාළ සමීක්ෂණය සිදු කර ඇති හා දත්ත විශ්ලේෂණය කර ඇති ක්‍රමවේදයයි. මෙම දෙවන පරීක්ෂාව සමත්ව ඇති සේ මීට පෙර පහසුවෙන් හඳුනාගත හැකි වූයේ සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් අඛණ්ඩව සිදු කරගෙන යන සමීක්ෂණය පමණයි. දැන් මෙම විකල්ප ප්‍රතිපත්ති කේන්ද්‍රය විසින් සිදු කර ඇති සමීක්ෂණයද මේ ගොඩට දැමිය හැකියි.

හෙළකුරු මත විමසුම, ඇතැම් යූටියුබ් නාලිකා වලින් සිදු කර ඇති මත විමසුම්, ෆේස්බුක් හා ට්විටර් මත විමසුම් හා සුදත්ත වැනි අයගේ මත විමසුම්ද ඉහත සඳහන් පළමු පරීක්ෂාවේදී යම් ලකුණු ප්‍රමාණයක් ලබා ගන්නා නමුත් දෙවන පරීක්ෂාවේදී සෘජු ලෙසම බැහැර වෙනවා. 

ලංකාවේ ජනාධිපතිවරණ ප්‍රතිඵලය පිළිබඳව විශාල උනන්දුවක් පවතින නිසාත්, මෙතෙක් පිළිගත හැකි ක්‍රමවේදයකට අනුව සමීක්ෂණයක් කළේ සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් පමණක් නිසාත්, තවත් ආයතනයක් විසින් එවැනි සමීක්ෂණයක් සිදු කිරීමෙහි විශාල වටිනාකමක් ඇතත්, විකල්ප ප්‍රතිපත්ති කේන්ද්‍රය විසින් සිදු කර ඇති මෙම සමීක්ෂණයෙහි ප්රතිඵල ජනාධිපතිවරණයේදී ඡන්දය භාවිතා කිරීමේ අභිප්‍රාය පිළිබඳව සෘජුව විමසීමක් කර නොමැති බැවින් එය සෘජුවම සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵලය හා සැසඳිය නොහැකියි.

විකල්ප ප්‍රතිපත්ති කේන්ද්‍රය විසින් සමීක්ෂණය සඳහා නියැදියක් තෝරාගෙන තිබෙන්නේ කෙසේද?

ප්‍රසිද්ධ කර ඇති තොරතුරු අනුව, මෙම සමීක්ෂණය සඳහා දිවයිනේ දිස්ත්‍රික්ක 25ම ආවරණය වන පරිදි හා සියලුම ප්‍රධාන ජනවර්ග ප්‍රමාණවත් අයුරින් නියෝජනය වන පරිදි 1,352 දෙනෙකුගේ නියැදියක් තෝරා ගෙන තිබෙනවා. මේ අනුව, මෙම නියැදිය සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ නියැදියට වඩා ප්‍රමාණයෙන් විශාල හා ලංකාවේ වැඩිහිටි ජනගහණය වඩා හොඳින් නියෝජනය වන නියැදියක්. සමීක්ෂණ නිලධාරීන් 71 දෙනෙකු විසින් ජූලි 1-12 අතර කාලය තුළ මොවුන්ව මුහුණට මුහුණ සමීක්ෂණය කර තිබෙනවා. 

මීට සාපේක්ෂව සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ නියැදි වල මෙන්ම ක්‍රමවේදයේද අඩුපාඩු තිබෙනවා. ඒවා පෙර විස්තර කර ඇති බැවින් නැවත විස්තර කරන්නේ නැහැ. 

මෙම සමීක්ෂණයෙහි ජනාධිපතිවරණ ප්‍රතිඵලය හා අදාළව අදහසක් ලබා ගත හැකි සේ සැලකෙන ප්‍රශ්නය පහත ප්‍රශ්නයයි.

"ඔබගේ පවුලේ වර්තමාන අවශ්‍යතා සඳහා විසඳුම් ලබා ගැනීමට වඩාත්ම සුදුසු පුද්ගලයා සේ ඔබ සලකන්නේ කවුද?"

"Who do you think is best suited to address the current needs of your immediate family?"

සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵලය මෙවැන්නක්.

අදහසක් නැහැ - 12.2%

කවුරුවත් නැහැ - 28.8%

රනිල් වික්‍රමසිංහ - 24.3%

සජිත් ප්‍රේමදාස - 19.3%

අනුර කුමාර දිසානායක - 15.5%

අසා ඇති ප්‍රශ්නයේ ස්වභාවය අනුව මේ ප්‍රතිඵලය නිවැරදියි කියා මා සිතනවා. එහෙත් මෙම ප්‍රතිඵලයෙන් ඉදිරි ජනාධිපතිවරණදී ඡන්දය භාවිතා කිරීමට ඉඩ ඇති ආකාරය ගැන සෘජු අදහසක් ලබා ගත හැකියැයි මා සිතන්නේ නැහැ. 

ප්‍රශ්නයේ ස්වභාවය අනුව කෙනෙකුට එකවර තේරුම් යන්නේ මෙහි අසනු ලබන්නේ පවුලේ ආර්ථික අවශ්‍යතා පිළිබඳව යන්නයි. ජනාධිපතිවරණ අපේක්ෂකයින් අතරින් ආර්ථිකය ගොඩ දැමීම ප්‍රධාන සටන් පාඨයක් කරගෙන තිබෙන්නේ රනිල් වික්‍රමසිංහයි. ඒ අනුව, මේ ප්‍රශ්නයෙන් ඔහුට වඩා වාසිදායක ප්‍රතිඵලයක් ලැබෙන්නට ඉඩ තිබෙන බව පැහැදිලියි. මීට සාපේක්ෂව මාලිමා කඳවුර වටා එක්රැස් වී සිටින බොහෝ දෙනෙකු එසේ එම කඳවුරට එකතු වී සිටින්නේ පවුලේ වර්තමාන අවශ්‍යතා සඳහා විසඳුම් ලබා ගැනීමටම නෙමෙයි. ඒ නිසා, මම මේ ප්‍රතිඵලය ජනාධිපතිවරණයේදී ඡන්දය භාවිතා කරන්නට ඉඩ ඇති ආකාරයේ සෘජු පිළිබිඹුවක් ලෙස සලකන්නේ නැහැ. 

වෙනත් විවිධ කරුණු හා අදාළව ජනාධිපති අපේක්ෂයින් වෙත දක්වා තිබෙන විශ්වාසය දෙස බැලූ විට ඔවුන්ගේ ප්‍රතිපත්ති වෙනස්කම් වල බලපෑම පැහැදිලිව දකින්න පුළුවන්. ආර්ථිකය ගොඩ ගැනීම, IMF සමඟ ගනුදෙනු කිරීම, විරැකියා ප්‍රශ්නය විසඳීම, නීතිය හා සාමය සුරැකීම වැනි කරුණු හා අදාළව වැඩි දෙනෙක්ගේ විශ්වාසය ලබන්නේ රනිල් වුවත්, දූෂණ වැළැක්වීම, ආර්ථික අර්බුදයට වගකිව යුතු අයට දඬුවම් දීම, පාස්කු ප්‍රහාරයේ වින්දිතයින්ට සාධාරණය ඉටු කිරීම ආදී කරුණු වලදී ඉදිරියෙන් සිටින්නේ අනුර කුමාර දිසානායකයි. සුළු ජාතිකයින්ගේ ප්‍රශ්න විසඳීම හා අදාළව සජිත් රනිල්ට වඩා යාන්තමින් ඉදිරියෙන් ඉන්නවා. 

කෙසේ වුවත්, මෙම සමීක්ෂණයේදී ජනාධිපතිවරණයේදී ඡන්දය භාවිතා කිරීමේ අභිප්‍රාය පිළිබඳව සෘජු ලෙස විමසීම් කර ඇති ප්‍රශ්න දෙකක් දැකගත හැකියි. 

මෙවර ජනාධිපතිවරණයේදී ඡන්දය දෙන්නේ කාටද කියා ඔබ මේ වන විට තීරණය කර තිබෙනවාද?

ඔව් - 42.9%

නැහැ - 57.1%

ඉදිරි ජනාධිපතිවරණයේදී ඔබ ඡන්දය දෙනවාද?

ඔව් - 81.7%

නැහැ - 10.4%

තවම තීරණය කර නැහැ - 7.9%

මේ අනුව, ඒ වෙද්දී ඡන්දය දීමට තීරණය කර තිබුණු අයගෙන් ඡන්දය දෙන්නේ කාටද කියා තීරණය කර තිබුණු ප්‍රතිශතය 52.5%ක් පමණයි. සිංහල ඡන්දදායකයින් අතර මෙම ප්‍රතිශතය 58.3%ක් වූ අතර ඒ අනුව අතීරක කොටස 41.7%ක්. මේ ජූලි 1-12 අතර පැවති තත්ත්වය. ඒ වන විට ජනාධිපතිවරණය පිළිබඳව නිවේදනය කර තිබුණේ නැහැ. යම් වැඩිවීමක් සිදුවී තිබෙනවා විය හැකි වුවත්, මේ බොහෝ දෙනෙකු තවමත් තීරණයක් ගෙන නැතුවා විය හැකියි. 

ඇස්තමේන්තු වෙනස් වෙන තවත් හේතු...

සුදත්තගේ අලුත්ම ජනමත විමසුම කරලා තිබුණේ හොරණදී. මේ වගේ මත විමසුම් විධිමත් සමීක්ෂණ ලෙස සැලකිය නොහැකි බව කලින් ලිපි වල පැහැදිලි කර තිබෙනවා. නමුත් හෙළකුරු මත විමසුමේදී හෝ FB මත විමසුමකදී මෙන් මේ වගේ මත විමසුමකට බලෙන් එකතු වෙන්න බැහැ. ඒ අතින් මෙවැන්නක් විධිමත් සමීක්ෂණයකට සමානයි.

සුදත්තගේ සමීක්ෂණයට සහභාගී විය හැක්කේ අදාළ කාලය තුළ, අදාළ තැන සිටින අයට පමණයි. ඒ නිසා, මේ මත විමසුමෙන් ඒ අයගේ ජනමතය බොහෝ දුරට නිවැරදිව පිළිබිඹු වෙනවා. ඒ අනුව, ප්‍රතිඵලය මෙවැන්නක්.

අනුර = 44 (22%)

සජිත් = 57 (29%)

රනිල් = 23 (11%)

ධම්මික පෙරේරා = 12 (6%)

වෙනත් 63 = (32%)

මෙම දත්ත වලින් පෙනෙන වැදගත් කරුණක් වන්නේ "වෙනත්" කොටස තවමත් තුනෙන් එකකට ආසන්න මට්ටමක ඇති බවයි. මේ මත විමසුම හා IHP සමීක්ෂණ අතර තිබෙන තවත් එක් සමානකමක් වන්නේ IHP සමීක්ෂණ මාදිලි දෙකේදීම සමීක්ෂකයා විසින් සෘජුව ජනමතය විමසනු ලැබීමයි. එය මුහුණට මුහුණ හෝ දුරකථනය හරහා සිදු විය හැකියි. මෙහිදී සමීක්ෂකයා විසින් ප්‍රතිචාර දක්වන්නා පිළිබඳ වැදගත් පෞද්ගලික තොරතුරු බොහොමයක්ද එකතු කර ගන්නවා. ප්‍රධානම වෙනස සුදා මෙන් ප්‍රතිචාර දක්වන අයව පොදු අවකාශයක නිරාවරණය නොකිරීමයි. 

"වෙනත්" කාණ්ඩයේ සිටින සියල්ලන්ම "අතීරක" ලෙස වර්ග කළ නොහැකි වුවත්, "අතීරක" සියල්ලන්ම සිටින්නේ "වෙනත්" කාණ්ඩය තුළයි. ඊට අමතරව තවත් පිරිස් මෙම කාණ්ඩය තුළ හඳුනා ගන්න පුළුවන්. ඒ අතරින් ප්‍රධානම කොටසක් වන්නේ "මුං ඔක්කොම හොරු!" කියන කොටසයි.

බැලූ බැල්මට පෙනෙන්නේ මොවුන් පවතින දේශපාලන ක්‍රමය ගැන කලකිරී සිටින පිරිසක් බව වුවත්, ඔවුන් හා සිදුකෙරෙන අමතර ප්‍රශ්න කිරීම් වලදී ලබා දෙන ප්‍රතිචාර අනුව පෙනෙන්නේ ඔවුන්ගෙන් සැලකිය යුතු කොටසක් මේ ප්‍රතිචාරය හරහා ප්‍රදර්ශනය කරන්නේ "හොරුන්ට දෙන්න එපා" කියන අදහස සමඟ ඔවුන් එකඟ නොවන බව බවයි. තවත් විදිහකින් කිවුවොත් මෙම ප්‍රතිචාරයේ තිබෙන්නේ "ඔය හැම එකාම හොරු නිසා හොරෙක්ද නැද්ද කියන එක අපිට එතරම් වැදගත් නෑ!" වැනි අදහසක් බවයි. ඒ වගේම මේ ගොඩේ ඉන්නේ "හොරුන්ට දෙන්න එපා" කියන අදහස සමඟ අනුගත වී පැත්තකට වූ කණ්ඩායමට එකතු නොවූ පිරිසක් බවත් අමතක කරන්න බැහැ. 

මෙවැනිම තවත් කණ්ඩායමක් වන්නේ "කවුරු ආවත් අපිට වැඩක් නැහැ!" කියන කොටසයි. ඔවුන්ව විනිශ්චය කිරීම වඩා අසීරුයි.

සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ ක්‍රමවේදය තුළ සිදු වන්නේ ඉහත කී කාණ්ඩ තුන ඇතුළු සියලුම "වෙනත්" අයගේ අභිලාශයන් තමන්ගේ අභිලාශ පවසා ඇති අය හා සසඳමින් ඇස්තමේන්තු කිරීමයි. එම ක්‍රමයේ එක් ප්‍රධාන දුර්වලතාවයක් පිළිබඳව පෙර ලිපියේ සාකච්ඡා කළා. 

පෙර කී පරිදි සුදත්තගේ සමීක්ෂණයට සහභාගී විය හැක්කේ අදාළ කාලය තුළ, අදාළ තැන සිටින අයට පමණයි. නමුත් ඒ ස්ථානය තෝරා ගන්නේ සුදත්ත විසින් නිසා ඔහුට ප්‍රතිඵලය කෙරෙහි බලපෑමක් සිදු වන අයුරින් තමන්ගේ නියැදිය තෝරා ගැනීමේ හැකියාවක් තිබෙනවා. හොරණ නියැදියේ වැඩිපුර දැකිය හැක්කේ මැදි වයස ඉක්මවූ අයයි. එමෙන්ම, කාන්තා නියෝජනය ඉහළ මට්ටමක තිබෙනවා.

මීට සාපේක්ෂව සුදත්තගේම මුල් නියැදි වල, උදාහරණයක් ලෙස නුගේගොඩ මත විමසුමේදී, කාන්තා නියෝජනය අඩු මට්ටමක පැවති අතර, වයසින් අඩු පිරිස් වැඩිපුර සහභාගී වනු දැකිය හැකි වුනා. ඇතැම් අය ඡන්දය දැමීමට පවා සුදුසුකම් නොලැබූ ලාබාල තරුණයින්. ඒ නිසා, මේ පෙර ප්‍රතිඵල හා අලුත් ප්‍රතිඵල සැසඳීමේදී නියැදි වල වෙනස්කම් පිලිබඳව සැලකිලිමත් වන්නට සිදු වෙනවා.

මෙවැනි ප්‍රශ්න සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ ක්‍රමවේදය තුළත් තිබේද?

පහත තිබෙන්නේ පසුගිය මාස කිහිපයක IHP සමීක්ෂණ නියැදියේ ප්‍රමාණයන්.

ජනවාරි - 649

පෙබරවාරි - 644

මාර්තු - 424

අප්‍රේල් - 473

මැයි - 617

ජූනි - 462

පෙබරවාරි මාසයේදී අනුරගේ ප්‍රතිශතය ඇස්තමේන්තු කර තිබුණේ 53% ලෙසයි. මාර්තු දත්ත ලැබීමෙන් පසුව එය 46% ලෙස සංශෝධනය කෙරෙනවා. මෙය 7%ක අඩු වීමක්. මීට අනුරූපව සජිත්ගේ පෙබරවාරි ඇස්තමේන්තුව වූ 34% මාර්තු මාසයේදී 39% ලෙස සංශෝධනය කෙරෙනවා. 

ක්‍රමවේදයේ කිසිදු වෙනසක් සිදු නොවීනම් මෙහිදී සිදු වූයේ  මාර්තු මාසයේදී සජිත්ගේ ජනප්‍රියත්වය ඉහළ ගොස් අනුරගේ ජනප්‍රියත්වය අඩු වීම නිසා බව අපට සැකයක් නැතිව තේරුම් ගන්න පුළුවන්. නමුත්, පෙබරවාරි මාසයට සාපේක්ෂව මාර්තු මාසයේදී නියැදියේ ප්‍රමාණය විශාල ලෙස අඩු වෙනවා. මෙයින් ප්‍රතිඵලයට බලපෑමක් විය නොහැකිද?

සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ නියැදිය නියැදි දෙකක මිශ්‍රණයක්. එයින් එක් නියැදියක අලුත් වැඩිහිටියන් නියෝජනය නොවන නිසා සජිත්ට වාසිදායක හා අනුරට අවාසිදායක නැඹුරුවක් සහිත ප්‍රතිඵලයක් ලැබෙන්නට ඉඩ වැඩියි. මෙයින් වෙනස්ව දුරකථන නියැදියේ ප්‍රතිඵලයෙහි අනුරට වාසිදායක හා සජිත්ට අවාසිදායක ප්‍රතිඵලයක් පෙනෙන්නට වැඩි ඉඩක් තිබෙනවා.

මුහුණට මුහුණ සමීක්ෂණ සඳහා යොදා ගන්නේ කලින් තෝරා ගත් පිරිසක් බැවින් එම නියැදිය බොහෝ දුරට ස්ථිර ප්‍රමාණයක නියැදියක් බව මගේ අදහසයි. එය එසේනම් නියැදියේ ප්‍රමාණය අඩු වැඩි වන්නේ ජංගම දුරකථන මත විමසුම් ප්‍රමාණය අනුව විය හැකියි. මේ නියැදියේ ප්‍රමාණය විශාල වෙද්දී ප්‍රතිඵලය අනුරට වාසිදායක පැත්තටත්, කුඩා වෙද්දී සජිත්ට වාසිදායක ලෙසත් වෙනස් වීමේ හැකියාවක් තිබෙනවා. මා මෙයින් අදහස් කරන්නේ IHP ආයතනය විසින් හිතාමතා එවැන්නක් කරන බව නෙමෙයි. නමුත් ක්‍රමවේදය අනුව මෙවැන්නක් සිදු වීමේ හැකියාවක් තිබෙනවා.

අප්‍රේල් ප්‍රතිඵල අනුව, සජිත් මෙන්ම අනුරද සිටින්නේ 39% මට්ටමේ. මැයි මාසයේ දත්තය එකතු වීමෙන් පසුව අනුරගේ අප්‍රේල් ප්‍රතිශතය 41% දක්වා ඉහළ ගොස්, සජිත්ගේ ප්‍රතිඵලය 38% දක්වා අඩු වෙනවා. මෙයට හේතු වූයේ මැයි මාසයේදී නියැදියේ ප්‍රමාණය සැලකිය යුතු ලෙස ඉහළ යාමද?

ජූනි මාසයේදී නියැදියේ ප්‍රමාණය නැවතත් පහත වැටෙනවා. ඊට අනුරූපව අනුරගේ පෙර මාසයේ ඇස්තමේන්තුව 3%කින් පහත වැටී, සජිත්ගේ එම ඇස්තමේන්තුව 1%කින් වැඩි වෙනවා. 

මේ කරුණ වැදගත් වන්නේ ඉදිරි මාසයේදී නියැදියේ ප්‍රමාණය විශාල කරන්නට අපේක්ෂා කරන බව සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් සඳහන් කර තිබුණු නිසයි. බොහෝ විට සිදු විය හැකි පරිදි, මෙසේ වැඩි කෙරෙන්නේ ජංගම දුරකථන නියැදියනම්, මහ පොළොවේ තත්ත්වයන්හි කිසිදු වෙනසක් සිදු නොවුනත්, අනුරගේ ප්‍රතිශතය තරමක් ඉහළ ගොස් සජිත්ගේ ප්‍රතිශතයේ අඩු වීමක් විය හැකියි. ඒ සමඟම, රනිල්ගේ ප්‍රතිශතයේද යම් ඉහළ යාමක් සිදු වෙනවා.

කෙසේ වුවද, මහ පොළොවේ තත්ත්වයන් අනුව සිදු විය හැකි වෙනස්කම් නිසා ඇස්තමේන්තු වල ඉහත තත්ත්වය පැහැදිලිව නොපෙනෙන්න පුළුවන්. 

සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් මෙතෙක් ඔවුන්ගේ ඇස්තමේන්තු ප්‍රසිද්ධ කළේ මසකට වරක්, මසක කාල පමාවක් ඇතිවයි. මේ රටාව අනුව, සැප්තැම්බර් මාසය මුලදී ජූලි ප්‍රතිඵලය ප්‍රසිද්ධ කෙරෙනු ඇති අතර සැප්තැම්බර් 21 දින ජනාධිපතිවරණය පැවැත්වෙනවා. ජූලි ප්‍රතිඵලය දැනටමත් ඔවුන් සතුව තිබෙනවා. අලුතෙන් දත්ත එකතු කර ඇස්තමේන්තු කරන්නට සිදු වන්නේ අගෝස්තු ප්‍රතිඵලයයි. ජූලි මාසයේදී නියැදිය කොපමණ විශාල කර ඇත්ද යන්න දැනගන්නට ලැබෙන්නේ ප්‍රතිඵල ප්‍රසිද්ධ කළ පසුවයි.

ඡන්ද වෙනස් නොවී ඇස්තමේන්තු වෙනස් වන හැටි...

මෙය පෙර ලියූ ලිපි වලම දිගුවක්. පෙර ලිපි කියවා නැත්නම්, කරුණාකර පෙර පළ කළ පහත ලිපි තුන කියවලා මෙය කියවන්න.

1. නියැදි සමීක්ෂණ හා අහඹු නියැදි සමීක්ෂණ

2. අහඹු නියැදි හා තෝරා ගන්නා නියැදි

3. අහඹු නැති නියැදියකින් ඇස්තමේන්තු හදන හැටි...

ඔය තෙවැනි ලිපියෙන් මම විස්තර කළේ අහඹු නැති නියැදියක් යොදා ගෙන ජනගහණ ඇස්තමේන්තුවක් හදන සම්මත ආකාරයේ මූලධර්මය. ඇත්තටම කරන විදිහ මීට වඩා වෙනස් වුනත් එහිදී වෙන්නේ මෙහි පෙන්වා දී තිබෙන දෙයට සමාන දෙයක්.

අහඹු නියැදියක සෑම සාමාජිකයෙකුටම තියෙන්නේ සමාන "වටිනාකමක්". මෙහිදී වටිනාකම කියන එකෙන් අදහස් වන්නේ නියැදියේ සාමාජිකයෙකු විසින් ජනගහණයේ කී දෙනෙක්ව නියෝජනය කරනවාද කියන එක. නමුත් අහඹු නොවන නියැදියක මේ වටිනාකම් සමාන නැති නිසා එසේ සැලකීමෙන් විශාල වරදක් වෙනවා. මම විස්තර කරපු ක්‍රමවේදය ඒ වැරැද්ද නිවැරදි කරන්න සංඛ්‍යානයේදී යොදා ගන්න සම්මත ක්‍රමවේදය. එහිදී කරන්නේ එක් එක් සාමාජිකයාගේ "වටිනාකම" නිවැරදිව තක්සේරු කරලා ඒ අනුව ඔවුන්ට වෙනස් ලෙස "බර තැබීම". 

මේ වගේ "නැවත සකස් කිරීමක්" කරන්න වෙන්නේම ජනගහණයෙන් අහඹු නියැදියක් තෝරා ගන්න එක අමාරු වැඩක් නිසා. එහෙමනම්, අහඹු නියැදියක් හොයා ගන්න උත්සාහ කරන එක තේරුමක් නැති දෙයක්ද?

කිසිසේත්ම නැහැ. මේක පැහැදිලි කිරීම සඳහා මම ජූලි මාසයේ හෙළකුරු මත විමසුම ගන්නම්. එහිදී වෙන්නේ IHP මත විමසුම් වලදී හෝ සුදාගේ මත විමසුම් වලදී මෙන් සමීක්ෂකයා විසින් තෝරා ගත් නියැදියකගේ මතය විමසන එක නෙමෙයි. මත ඉදිරිපත් කරන්නේ කවුද කියන එක පිළිබඳව සමීක්ෂකයාට පාලනයක් නැහැ. ඒ නිසා, කැමති පුද්ගලයෙකුට හෝ කණ්ඩායමකට ප්‍රතිඵලයට බලපෑම් කරන්න පුළුවන්. හරියට සුපර් ස්ටාර් තරඟ වල SMS ඡන්ද වගේ. නමුත් මම පෙන්වන්න යන කරුණ එවැන්නක් නෙමෙයි. එහෙම දෙයක් වුනේම නැතත් මේ කියන්න යන ප්‍රශ්නය තිබෙනවා.

ජුලි මාසයේ හෙළකුරු මත විමසුමට 50,087 දෙනෙක් සහභාගී වී තිබෙනවා. යම් හෙයකින් මෙය අහඹු නියැදියක් වීනම් රටේ ජනමතය සෑහෙන්න නිවැරදිව දැනගන්න තිබුණා. නමුත් මෙය කිසිසේත්ම අහඹු නියැදියක් නෙමෙයි. හෙළකුරු විසින් එකතු කරගන්නා සීමිත අමතර තොරතුරු වලින්ම ඒ බව තහවුරු වෙනවා. 

හෙළකුරු මත විමසුමේ දී ඡන්දය දැමීමේ අභිප්‍රායට අමතරව වයස් කාණ්ඩය හා පදිංචි දිස්ත්‍රික්කය පිළිබඳ දත්ත එකතු කරනවා. ඉහත සඳහන් ප්‍රතිචාර දැක්වූ පිරිස අතරින් මඩකලපු දිස්ත්‍රික්කයේ ඡන්දදායකයින් ප්‍රමාණය 14ක් පමණයි. මේ අනුව පැහැදිලි වන්නේ මඩකලපු දිස්ත්‍රික්කයේ ඡන්දදායකයින්ව නියැදිය තුළ ප්‍රමාණවත් ලෙස නියෝජනය නොවන බවයි. ඔවුන්ව නියෝජනය නොවන තරම්. යාපනය දිස්ත්‍රික්කය වැනි දිස්ත්‍රික්කයක් ගත්තත් මේ තත්ත්වයෙහි වෙනසක් නැහැ. 

නියැදිය තුළ හැම දිස්ත්‍රික්කයක්ම නිවැරදිව නියෝජනය නොවන්නේනම් එය නොසලකා හදන ඇස්තමේන්තුවක්  මගින් රටේ ජනමතය ගැන කිසිදු අදහසක් ගත නොහැකි බව ඉතාම පැහැදිලි කරුණක්. දැන් ඉහත ප්‍රශ්නයට විසඳුමක් ලෙස කලින් විස්තර කළ බර තැබීමේ ක්‍රමය යොදා ගන්න බැරිද?

තාක්ෂනිකව එසේ කළ හැකියි. මෙහිදී කළ යුත්තේ නියැදියේ සිටින 18 දෙනාගෙන් මඩකලපු දිස්ත්‍රික්කයේ ජන සංයුතිය පිළිබිඹු වන පරිදි ඔවුන් වෙනුවෙන් බර තැබීම් විශාල කිරීමයි. එවිට මඩකලපුව දිස්ත්‍රික්කය නිවැරදිව නියෝජනය වෙනවා.

නමුත් ප්‍රශ්නය වන්නේ නියැදියෙහි සිටින මේ 18 දෙනාගෙන් ඇත්තටම මඩකලපුව දිස්ත්‍රික්කය නියෝජනය වන්නේද යන්නයි. බොහෝ විට මේ 18 දෙනා අතර සිටින්නේ මඩකලපුවේ හමුදා කඳවුරක හෝ සරසවියක සිටින සිංහලයෙකු විය යුතුයි. නමුත් මඩකලපු දිස්ත්‍රික්කයේ සාමාන්‍ය ඡන්දදායකයා සිංහලයෙකු නෙමෙයි. ඒ නිසා මේ 18 දෙනාගේ බර තැබීම් ඉහළ දමද්දී සිදු වන්නේ මඩකලපුවේ සියලුම ඡන්දදායකයින් සිංහලයින් සේ සැලකීම වැනි දෙයක්.

ඉහත නිදර්ශනයෙන් පැහැදිලි කළ පරිදි අහඹු නොවන නියැදියක් යොදා ගෙන ජනගහන ඇස්තමේන්තුවක් සකස් කිරීම සඳහා යොදා ගන්නා බර තැබීමේ ක්‍රමය "කෝකටත් තෛලයක්" නෙමෙයි. ඒ ක්‍රමය ප්‍රතිඵලදායක වන්නේ අහඹු නියැදියකට ආසන්න ලෙස හෝ සමාන නියැදියක තිබෙන දෝෂ අඩු කර ගැනීමට පමණයි.

සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ නියැදිය අහඹු නියැදියක් නොවුනත් එය අහඹු නියැදියකට බොහෝ ආසන්න එකක්. එහි එක් කොටසක් අහඹු නියැදියක් නොවන්නේ පසු ගිය වසර කිහිපය තුළ වැඩිහිටියන් වූ අය එහි නියෝජනය නොවන නිසා පමණයි. කෙසේ වුවත් එය නොසලකා හැරිය නොහැකි ප්‍රශ්නයක්. පර්වේශනීය සාක්ෂි අනුව පෙනී යන්නේ ඉතා ලාබාල ඡන්දදායකයින් වැඩි පිරිසක් මාලිමාව වෙත නැඹුරු බවයි.  එම වයස් කාණ්ඩය තුළ අනෙකුත් විකල්ප නියෝජනය වන්නේ අඩුවෙන්. ඒ නිසා, මේ නියැදිය පමණක් සැලකුවහොත්, අනුරගේ ප්‍රතිශතය පෙනෙන්නේ නියම ප්‍රමාණයට වඩා අඩුවෙන්. 

මෙහි දෙවන කොටස ලංකාවේ වැඩිහිටි ජංගම දුරකථන පරිශීලකයන්ගේ අහඹු නියැදියක්. ලංකාවේ ඡන්දදායකයින් ගණන මිලියන 17ක් වුවත් සක්‍රිය ජංගම දුරකථන ප්‍රමාණය (විකිපීඩියා අනුව) මිලියන 39ක් පමණ වෙනවා. මේ 2018 දත්තයි. දැන් මේ ගණන මීටත් වඩා වැඩි වෙන්න පුළුවන්. 

ඇමරිකාව, ප්‍රංශය, චීනය, ජපානය, ඉන්දියාව, බංග්ලා දේශය වැනි රටවල ජනගහණයෙන් සියයකට තිබෙන්නේ ජංගම දුරකථන 115කට ආසන්න ගණනක්. මෙවැනි ගණනක් සාමාන්‍ය ගණනක් යන්න මගේ අදහසයි. ලංකාවේ තත්ත්වය දැකිය හැක්කේ විකෘතියක් ලෙසයි. ලංකාවේ සැලකිය යුතු පිරිසක් විසින් ජංගම දුරකථන එකකට වඩා භාවිතා කරනවා. (ඒ ඇයි කියන එකට පිළිතුරක් ක්ලබ් වසන්තගේ වීඩියෝවක තිබුණා).

නමුත් එයින් අදහස් කරන්නේ ලංකාවේ සෑම වැඩිහිටියෙකු සතුවම ජංගම දුරකථනයක් තිබෙන බව නෙමෙයි. ජංගම දුරකථනයක්වත් නැති නිවාස ඒකක අඩු විය හැකි වුවත්, බොහෝ ග්‍රාමීය නිවෙස් වල වැඩිහිටියන්ට තමන්ගේම ජංගම දුරකතනයක් නැහැ. විශේෂයෙන්ම ඉහළ වයස් කාණ්ඩ වල. මෙයින් වෙනස්ව නාගරික ප්‍රදේශ වල ජීවත් වන ඇතැම් අය, දේශපාලන හා සමාජ ක්‍රියාකාරිකයින්, ව්‍යාපාරිකයින්, ත්‍රිරෝද රථ රියැදුරන් වැනි අය ජංගම දුරකථන (සිම් කාඩ්) එකකට වඩා පාවිච්චි කරනවා. 

සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ නියැදියේ දෙවන කොටස රටේ ජංගම දුරකථන වල නිවැරදි අහඹු නියැදියක් වුවත්, ඡන්දය හිමි රටේ වැඩිහිටියන්ට මිස ඔවුන් සතු ජංගම දුරකථන වලට නෙමෙයි. ඒ නිසා යමෙකු සතුව ජංගම දුරකථන සම්බන්ධතා කොපමණ තිබුණත් ඒ ප්‍රමාණයට ඡන්ද හිමිකාරත්ව ලැබෙන්නේ නැහැ. නමුත් යමෙකු සතු ජංගම දුරකථන සම්බන්ධතා ප්‍රමාණය ඉහළ යද්දී ඊට සමානුපාතිකව නියැදියට ඇතුළු වීමේ ඉඩප්‍රස්ථා ප්‍රමාණය ඉහළ යනවා. 

රටේ සමස්ත ඡන්දදායකයින්ට සාපේක්ෂව ජංගම දුරකථන සම්බන්ධතා හිමිකරුවන් මාලිමාවට හා රනිල්ට ඡන්දය දීමට වැඩි නැඹුරුවක් ඇති බවත් සජිත්ට ඡන්දය දීමට තිබෙන නැඹුරුව බොහෝ අඩු බවත් ෆේස්බුක් හැසිරීම් අනුව පහසුවෙන් නිරීක්ෂණය කළ හැකියි. ඒ අනුව, අහඹු ජංගම දුරකථන නියැදියක ප්‍රතිපලය අනුරට හා රනිල්ට වාසිදායක, සජිත්ට අවාසිදායක එකක්. 

මාලිමාවට වඩා වාසිදායක ජංගම දුරකථන නියැදිය හා මාලිමාවට අවාසිදායක අනෙක් නියැදිය මිශ්‍ර කිරීමෙන් එම නියැදි වල දෝෂ යම් තරමකින් ඉවත් කර ගන්න පුළුවන්. ඉන් පසුව, බර තැබීම් මගින් වඩා නිවැරදි කරගන්න පුළුවන්.

හෙළකුරු මත විමසුමේදී මෙන් නොව සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ සමීක්ෂණයේදී ප්‍රතිචාර දක්වන්නන් පිළිබඳ පුළුල් තොරතුරු සමූහයක් එකතු කර ගන්නා බැවින් ඒ සියලුම තොරතුරු උපයෝගී කර ගනිමින් ඇස්තමේන්තු වලට බර තබන්න පුළුවන්. උදාහරණයක් විදිහට, කුරුණෑගල දිස්ත්‍රික්කයේ පදිංචි, සිංහල, වයස අවුරුදු 25-35 වයස් කාණ්ඩයේ, අපොස උසස් පෙළ සමත්, මාසයකට රුපියල් 50,000-60,000 අතර ආදායමක් උපයන, පිරිමි අය ඡන්දය දෙන ආකාරය ඇස්තමේන්තු කර එය අදාළ ජනගහණයේ කැමැත්ත වෙනුවෙන් ආදේශ කරන්න පුළුවන්. ඒ වගේම, මඩකලපුව දිස්ත්‍රික්කයේ, රැකියාවක් නොකරන, අපොස සාමාන්‍ය පෙළ සමත්, වයස අවුරුදු 65ට වැඩි, මුස්ලිම් කාන්තාවන් ඡන්දය දෙන ආකාරය ඇස්තමේන්තු කර එය අදාළ ජනගහණයේ කැමැත්ත වෙනුවෙන් ආදේශ කරන්න පුළුවන්. මේ මට්ටමට යද්දී ජනගහණය සෑහෙන තරම් නිවැරදිව නියෝජනය වෙනවා.

නමුත් ඔය වැඩේ කරන්නනම් සැලකිය යුතු තරම් විශාල නියැදියක් අවශ්‍ය වෙනවා. 500ක පමණ නියැදියක කුරුණෑගල දිස්ත්‍රික්කයේ පදිංචි, සිංහල, වයස අවුරුදු 25-35 වයස් කාණ්ඩයේ, අපොස උසස් පෙළ සමත්, මාසයකට රුපියල් 50,000-60,000 අතර ආදායමක් උපයන, පිරිමි අය කොපමණ සිටියිද? මඩකලපුව දිස්ත්‍රික්කයේ, රැකියාවක් නොකරන, අපොස සාමාන්‍ය පෙළ සමත්, වයස අවුරුදු 65ට වැඩි, මුස්ලිම් කාන්තාවන් කොපමණ සිටියිද?

සමහර විට එක්කෙනෙක්වත් නැති වෙන්න පුළුවන්. එහෙම වුනොත් ඒ කණ්ඩායම නියෝජනය කරන්න වෙන්නේ ආසන්නව සමාන අයෙකුට. ඇතැම් විට එක් අයෙක් ඉන්න පුළුවන්. එවිට, ඒ නියෝජිතයා ඡන්දය දෙන්නේ කාටද කියන එක මත අදාළ මුළු ජනගහණයේම කැමැත්ත ඇස්තමේන්තු කරන්න වෙනවා. ඒ නිසා, වේ වැඩේ කරන්න විශාල නියැදියක් අවශ්‍යයි. නමුත් සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් මාසයක කාලයක් තුළ දත්ත එකතු කරගන්නේ 500ක පමණ පිරිසකගෙන්. 

මේ ප්‍රශ්නයට විසඳුමක් විදිහට සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් කරන්නේ පසුගිය මුළු කාලය පුරාම එකතු කරගත් දත්ත සියල්ල එක ගොඩකට දමා ලොකු නියැදියක් හදා ගන්න එක. අර කියනවනේ "එකක් කඩතොළු මකා ගන්නට ගිහින් මට වුනු කාරියා දෙකක් කඩතොළු හදා දුන්නයි ඉඳුරුවේ ආචාරියා" කියලා. මේකෙන් ඔය වගේ වැඩක් වෙන්නේ නැතත් එක ප්‍රශ්නයක් විසඳන්න යද්දී තව ප්‍රශ්නයක් මතු වෙනවා. නමුත් ඒ ප්‍රශ්නය මිරිස් දීලා ඉඟුරු ගත්තා වගේ ප්‍රශ්නයක් මිසක් ඉඟුරු දීලා මිරිස් ගත්තා වගේ ප්‍රශ්නයක් නෙමෙයි.

පසුගිය වසර කිහිපය තුල රටේ ජනමතය එකම විදිහට තිබුණේ නැහැනේ. ඒක මාසයෙන් මාසයට වෙනස් වෙනවා. එහෙමනම් මේ විවිධ මාස වල දත්ත එක ගොඩකට දමපු ගමන් ඔය ඔක්කොම මිශ්‍ර වෙනවනේ. එතකොට අපිට ලැබෙන්නේ ඒ මුළු කාලයේම සාමාන්‍ය ජනමතය මිසක් පසුගිය මාසයේ තිබුණු ජනමතය නෙමෙයි. දැන් ඔය ප්‍රශ්නයත් විසඳන්න වෙනවා.

මේ ප්‍රශ්නය විසඳන්නේ ගණිත ආකෘතියක් යොදා ගෙන. එහිදී රටේ ජනමතය මාසයෙන් මාසයට වෙනස් වෙනවා කියලා උපකල්පනය කරනවා. ඒක වෙන්නේ කිසියම් සුමට රටාවකට කියලත් උපකල්පනය කරනවා. එහෙම උපකල්පනය කරලා ඒ රටාව සහ රටේ ජනමතය යන දෙකම එකපාර ඇස්තමේන්තු කරනවා. දැන් වැඩේ ගොඩනේ. 

මේ සමඟ පළ කරන රූප සටහනේ දැකිය හැකි පරිදි, අපේක්ෂකයෙකු චිසින් ලබා ගන්නා ඡන්ද ප්‍රතිඵලය මාසයෙන් මාසය වෙනස් වී තිබෙන්නේ සුමට රටාවකට කියන එක පැහැදිලි වෙනවා ඇති. එහෙම වෙලා තියෙන්නේ ආකෘතිය ගොඩ නගද්දී ඒ විදිහේ උපකල්පනයක් කර තිබෙන නිසා. 

දැන් මේ රටා දිහා බලලා, ඒ අනුව, ඊලඟ මාසයේ එක් එක් අපේක්ෂකයාට වෙන්න යන දේ ගැනත් යම් අදහසක් ගන්න පුළුවන්. නමුත් මේ මාසයේ රූප සටහන දිහා බලලා ඊළඟ මාසයේ ප්‍රතිශත හරියටම දැනගන්න පුළුවන්නම් නැවත ඊළඟ මාසයේ දත්ත එකතු කරන්න අවශ්‍ය නැහැනේ. එහෙම කරන්න බැහැ. 

අලුත් මාසයක දත්ත ලැබෙන බොහෝ විට දැකිය හැකි වන්නේ ඔය රටාව අනුව තිබිය යුතු ඊළඟ අගයට වඩා වෙනස් අගයක්. එය අඩු හෝ වැඩි වෙන්න පුළුවන්. එහෙමයි කියලා අලුත් දත්ත නොසලකා හරින්න බෑනේ. ඒ නිසා කරන්නේ අලුත් දත්ත වලට ගැලපෙන විදිහට රටාව වඩා නිවැරදි කරන එක. හැම මාසයකදීම කලින් මාසයේ ඉදිරිපත් කළ ඇස්තමේන්තු වෙනස් වෙන්නේ ඒ නිසා. වැඩි වැඩියෙන් දත්ත එකතු වෙද්දී ආකෘතිය වඩ වඩා නිවැරදි වෙනවා.

මේ සියලු නිවැරදි කිරීම් කළත් මේ වගේ ඇස්තමේන්තුවක් වැරදෙන්න හේතු වන කරුණු තිබෙනවා. දැන් මම ඒ කරුණු වලින් ප්‍රධානම එකක් විස්තර කරන්නම්.

මඩකලපුව දිස්ත්‍රික්කයේ, රැකියාවක් නොකරන, අපොස සාමාන්‍ය පෙළ සමත්, වයස අවුරුදු 65ට වැඩි, මුස්ලිම් කාන්තාවන් ගැන සිතන්න. අපි මේ කුලකයට අයිති සියලුම කාන්තාවන් එක ගොඩකට දමමු. ඊට පස්සේ ඒ අයව "තමන්ගේම ජංගම දුරකථනයක් තිබෙන අය" සහ "තමන්ගේම ජංගම දුරකථනයක් නැති අය" ලෙස කොටස් දෙකකට වර්ග කරමු. ඔය කොටස් දෙකේ ජනාධිපතිවරණයේදී ඡන්දය හාවිතා කිරීමේ අභිප්‍රායයන් සමානයි කියා ඔබ හිතනවද?

ඔය විදිහටම කුරුණෑගල දිස්ත්‍රික්කයේ පදිංචි, සිංහල, වයස අවුරුදු 25-35 වයස් කාණ්ඩයේ, අපොස උසස් පෙළ සමත්, මාසයකට රුපියල් 50,000-60,000 අතර ආදායමක් උපයන, පිරිමි අයත් ගොඩවල් දෙකකට දමමු. ඒ අතරින් "තමන්ගේම ජංගම දුරකථනයක් තිබෙන අය" සහ "තමන්ගේම ජංගම දුරකථනයක් නැති අය" එකම විදිහට ඡන්දය භාවිතා කරයි කියා ඔබ හිතනවද? 

අනෙක් බොහෝ කරුණු අතින් සමාන වුනත් "තමන්ගේම ජංගම දුරකථනයක් තිබෙන අය" සහ "තමන්ගේම ජංගම දුරකථනයක් නැති අය" අතර වෙනස්කම් තියෙන්න පුළුවන්. ඒ නිසා, ඒ කණ්ඩායම් දෙකේ ඡන්දය හාවිතා කිරීමේ අභිප්‍රායයන් අසමාන වෙන්න පුළුවන්. නමුත් මේ ක්‍රමයේදී කරන්නේ තමන්ගේම ජංගම දුරකථනයක් තිබෙන අයගේ කැමැත්ත මත පදනම්ව අනෙක් කණ්ඩායමේ කැමැත්ත ඇස්තමේන්තු කරන එක. ලෝකයේම ප්‍රචලිත ක්‍රමයක් වුනත්, අහඹු දුරකථන අංක ක්‍රමයේදී මේ ප්‍රශ්නයට විසඳුමක් නැහැ. 2016 ඇමරිකානු ජනාධිපතිවරණයේදී ගොඩක් අයගේ ඇස්තමේන්තු වැරදුනේ ඔය හේතුව නිසා. මේ ගැන ඒ දවස් වලම (2016 නොවැම්බර්) සටහනක් ලියා තිබෙනවා. 

සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් තවත් නියදියක දත්ත එක්ක මිශ්‍ර කරන නිසා මේ වැරැද්ද සිදු වෙන්නේ තනිකරම අහඹු දුරකථන අංක මත පදනම් වූ ඇස්තමේන්තුවක් යොදා ගන්නවාට වඩා අඩුවෙන් වුවත් වැරැද්ද තියෙනවා. ඒ වැරැද්ද නිවැරදි කරන්න අමාරු වැරැද්දක්.

නියැදියේ ප්‍රමාණය කුඩා නිසා පසුගිය කාලයේම දත්ත එකට දමන එකෙනුත් යම් වැරැද්දක් වෙනවා. නියැදිය ගොඩක් ලොකු එකක්නම් එහෙම කරන්න අවශ්‍ය වෙන්නේ නැහැ. නමුත් සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයට දත්ත එකතු කරන්න වෙන්නේ ඔවුන්ට අරමුදල් තිබෙන ප්‍රමාණයටනේ. මොකද මේ වැඩේට මුදල් ගෙවා පිරිස් යොදවන්න වෙනවා. ඒ නිසා, අපි එම ආයතනයට සල්ලි දෙන්නෙත් නැත්නම්, නියැදියේ ප්‍රමාණය විශාල ලෙස වැඩි කිරීමක් අපට ඔවුන්ගෙන් අපේක්ෂා කරන්න බැහැ. තියෙන දේ භාර ගන්න වෙනවා.

ඔය ප්‍රමාණයේ නියැදියක දත්ත වලින් වෙන කෙනෙකුට වුනත් ඇස්තමෙන්තුවක් හදන්න වෙන්නේ ඔය විස්තර කළ ක්‍රමයට ආසන්න ක්‍රමයකටයි. එවැන්නක් වැරදෙන්න පුළුවන් වුනත්, ඒ සම්බන්ධව ලොකුවට කළ හැකි දෙයක් නැහැ. මේවා මේ ආකාරයේ සමීක්ෂණ බොහොමයක තිබෙන පොදු ප්‍රශ්න.

ඔය පොදු ප්‍රශ්න වලට අමතරව මේ ඇස්තමේන්තු වල මට හඳුනාගන්න පුළුවන් විශේෂ ප්‍රශ්නත් තිබෙනවා. ඒවා ගැන මගේ අදහස "අනපේක්ෂිත වැරදි" කියන එකයි. ඒ කියන්නේ ඇස්තමේන්තු වඩා නිවැරදි කරන්න කරන දෙයක් නිසා හරියටම එහි අනෙක් පැත්ත වීම. ලිපියේ මේ කොටස පදනම් වෙන්නේ මගේ පෞද්ගලික නිරීක්ෂණ මතයි. කලින් විස්තර කළ බොහොමයක් දේවල් සම්මත විෂය කරුණු. ඒ නිසා, මේ කොටස් එක්ක එකඟ වෙන්න බැරි කෙනෙක් ඉන්නවානම් අඩු වශයෙන් පෙර ලියපු දේවල් වලින් ගන්න තියෙන දෙයක් ගන්න. 

දැන් මට ලංකාවේ සන්දර්භයට එන්න වෙනවා. මම මුලින්ම විස්තර කළේ නියැදිය අහඹු නොවීමේ ප්‍රශ්නයට විසඳුමක් ලෙස බර තැබීම් යොදා ගන්නා බවනේ. සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් මේ විදිහට බර තැබීම් කරද්දී වයස, ලිංගභේදය, ජනවර්ගය, සමාජ ආර්ථික මට්ටම, අධ්‍යාපන මට්ටම, පදිංචි ස්ථානය, 2019 ජනාධිපතිවරණයේදී ඡන්දය දුන් ආකාරය හා 2020 මහ මැතිවරණයේදී ඡන්දය දුන් ආකාරය අනුව බර තැබීම් කරමින් එම විචල්‍යයන් ජනගහණය තුළ නිවැරදිව නිරූපණය වන පරිදී ඇස්තමේන්තු නැවත සකස් කරනවා. 

මේ විදිහට ජනගහණය තුළ වයස, ලිංගභේදය, ජනවර්ගය, සමාජ ආර්ථික මට්ටම, අධ්‍යාපන මට්ටම හා පදිංචි ස්ථානය යන කරුණු අනුව එහි සංයුතිය නිවැරදිව නිරූපණය වන පරිදි නියැදිය තුළ බර තැබීම මගින් ඇස්තමේන්තු වඩා නිවැරදි වුනා කියලා මම හිතනවා. නමුත් මේ වැඩේට 2019 ජනාධිපතිවරණයේදී ඡන්දය දුන් ආකාරය හා 2020 මහ මැතිවරණයේදී ඡන්දය දුන් ආකාරය යොදා ගැනීම නිසා ලොකු වැරැද්දක් වුනා කියලයි මම හිතන්නේ. දැන් ඒ ගැන පැහැදිලි කරන්නම්. 

දැන් අපි 2019 ජනාධිපතිවරණ ප්‍රතිඵලයට යමු. මම මේ සංඛ්‍යා යොදා ගන්නේ අවශ්‍ය කරුණ පැහැදිලි කිරීම සඳහා උදාහරණයක් ලෙස පමණයි.

පොහොට්ටුව = ලක්ෂ 69 (52%)

සජිත් = ලක්ෂ 56 (42%)

අනුර = ලක්ෂ 4 (3%)

වෙනත් = ලක්ෂ 4 (3%)

දැන් අපි මේ එක් එක් කණ්ඩායම වෙන වෙනම අරගෙන දැන් මේ අය ඡන්දය දෙන්නේ කාටද කියන එක ගැන යම් උපකල්පනයක් කරමු. මගේ උපකල්පන එක්ක එකඟ වෙන්න බැරිනම් ඔබේ උපකල්පන යොදාගෙන මේ ක්‍රමවේදයටම ගණන් හදාගෙන බලන්න.

අනුරගේ 2019 ඡන්ද - 100%ක්ම අනුරට. මේවා සජිත්ට, රනිල්ට හෝ පොහොට්ටුවට නොයන බව මගේ උපකල්පනයයි. 

සජිත්ගේ ඡන්ද - මේ ඡන්ද වලින් ලක්ෂ 50ක්ම (90%ක් පමණ) සජිත්ට බවත් ඉතිරි ලක්ෂ 6 රනිල්ට කියාත් හිතමු. මා මේ ඇස්තමේන්තු හදන්නේ මාස හයකට පමණ පෙර පැවති තත්ත්වය පැහැදිලි කරන්නයි. 

වෙනත් ඡන්ද - මෙවරද කුඩා පිරිසක් නියෝජනය කරන අපේක්ෂකයින් විශාල ගණනක් ඉදිරිපත් වන නිසා කලින් වගේම ඔවුන් අතර බෙදී යන සේ සලකමු.

පොහොට්ටු ඡන්ද - තරමක් සංකීර්ණ ලෙස අනුර, රනිල් හා පොහොට්ටුව අතර බෙදී යයි. තවත් කොටසක් අතීරක ඡන්ද ලෙස පවතී. පහත තිබෙන්නේ මේ ඡන්ද බෙදී ගොස් තිබුණු ආකාරය පිළිබඳ උපකල්පිත උදාහරණයක්. අවධාරණය කරන කරුණ ගැන මිසක් සංඛ්‍යා ගැන බරපතල ලෙස හිතන්න එපා. ඒවා කිසිසේත්ම ඇස්තමේන්තු නෙමෙයි. 

අතීරක = ලක්ෂ 33 (48%)

රනිල් = ලක්ෂ 4 (7%)

පොහොට්ටුව = 6 (7%)

අනුර = ලක්ෂ 26  (38%)

මේ උදාහරණය අනුව, ජනගහණයේ ඡන්ද බෙදී ගොස් තිබෙන්නේ පහත ආකාරයයි.

අතීරක = ලක්ෂ 33 (25%)

සජිත් = ලක්ෂ 50 (37%)

අනුර = ලක්ෂ 4 + 26 = 30 (23%)

රනිල් = ලක්ෂ 6 + 4 = 10 (8%)

පොහොට්ටුව = ලක්ෂ 6 (4%)

වෙනත් = ලක්ෂ 4 (3%)

නමුත් පොහොට්ටුවේ 2019 ඡන්ද ලක්ෂ 69ක ප්‍රමාණයෙන් අතීරක කොටස නියැදිය තුළ නියෝජනය නොවන නිසා ඡන්ද ප්‍රතිශත පෙනෙන්නේ පහත ආකාරයටයි.

රනිල් = ලක්ෂ 4 (11%)

පොහොට්ටුව = 6 (17%)

අනුර = ලක්ෂ 26  (72%)

මේ අනුව, සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ ක්‍රමවේදය තුළ ඉහත සඳහන් ලක්ෂ 69ක ඡන්ද ප්‍රමාණය ඇස්තමේන්තු කෙරෙන්නේ පහත ආකාරයයි.

රනිල්ගේ කොටස  = ලක්ෂ 69*11% = ලක්ෂ 7

පොහොට්ටුවේ කොටස  = ලක්ෂ 69*23% = ලක්ෂ 12

අනුරගේ කොටස  = ලක්ෂ 69*72% = ලක්ෂ 50

මේ අනුව ජනගහණ ඇස්තමේන්තුව සකස් වන්නේ පහත ආකාරයටයි.

සජිත් = ලක්ෂ 50 (38%)

අනුර = ලක්ෂ 4 + 50 = 54 (41%)

රනිල් = ලක්ෂ 6 + 7 = 13 (10%)

පොහොට්ටුව = ලක්ෂ 12 (9%)

වෙනත් = ලක්ෂ 4 (3%)

මේ සංඛ්‍යා ගැන එතරම් බරපතල ලෙස සිතිය යුතු නැහැ. නමුත් පොහොට්ටුවේ ඡන්ද වලින් කොටසක් අතීරක ඡන්ද ලෙස පවතින බවත්, ඉතිරි ඡන්ද වලින් වැඩි කොටස මාලිමාව සතුව පැවති බවත් පමණක් උපකල්පනය කිරීමෙන් පමණක් වුවත්, අදාළ ප්‍රතිශත කවර ඒවා වුවත්, සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ ක්‍රමවේදය තුළ සජිත්ගේ ඡන්ද ප්‍රතිශතය අඩුවෙන් සහ අනුරගේ ප්‍රතිශතය වැඩියෙන් පෙනෙන බව මෙහි අප පෙන්වා දෙන මූලික කරුණයි. 

දැන් මේ අතීරක ඡන්දදායකයින් ලක්ෂ 33ක ප්‍රමාණයෙන් ලක්ෂ 20ක් රනිල්ට ඡන්දය දීමට තීරණය කළහොත් සිදු වන්නේ කුමක්ද? මෙහිදී අපගේ උපකල්පනය වන්නේ අනුරගේ, සජිත්ගේ හා පොහොට්ටුවේ අනෙකුත් ඡන්ද එකක්වත් අඩු වී නැති බවයි. මෙයද උදාහරණයක් පමණයි. 

දැන් 2019 පොහොට්ටු ඡන්ද බෙදී යන්නේ පහත ආකාරයටයි. 

අතීරක = ලක්ෂ 13 (19%)

රනිල් = ලක්ෂ 24 (35%)

පොහොට්ටුව = 6 (8%)

අනුර = ලක්ෂ 26  (38%)

නමුත් නියැදිය තුළ අතීරක ඡන්ද නැති නිසා ප්‍රතිශත පෙනෙන්නේ පහත පරිදියි. 

රනිල් = ලක්ෂ 24 (43%)

පොහොට්ටුව = 6 (11%)

අනුර = ලක්ෂ 26  (46%)

මේ අනුව, සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ ක්‍රමවේදය තුළ ඉහත සඳහන් ලක්ෂ 69ක ඡන්ද ප්‍රමාණය ඇස්තමේන්තු කෙරෙන්නේ පහත ආකාරයයි.

රනිල්ගේ කොටස  = ලක්ෂ 69*43% = ලක්ෂ 30

පොහොට්ටුවේ කොටස  = ලක්ෂ 69*11% = ලක්ෂ 7

අනුරගේ කොටස  = ලක්ෂ 69*46% = ලක්ෂ 32

මේ අනුව ජනගහණ ඇස්තමේන්තුව සකස් වන්නේ පහත ආකාරයටයි.

සජිත් = ලක්ෂ 50 (38%)

අනුර = ලක්ෂ 4 + 32 = 36 (27%)

රනිල් = ලක්ෂ 6 + 30 = 36 (27%)

පොහොට්ටුව = ලක්ෂ 7 (5%)

වෙනත් = ලක්ෂ 4 (3%)

ඇත්තටම ජනගහණයේ ඡන්ද ප්‍රතිශත වෙනස් වී තිබෙන්නේ පහත ආකාරයටයි.

අතීරක = ලක්ෂ 13 (10%)

සජිත් = ලක්ෂ 50 (37%)

අනුර = ලක්ෂ 4 + 26 = 30 (23%)

රනිල් = ලක්ෂ 6 + 20 = 30 (23%)

පොහොට්ටුව = ලක්ෂ 6 (4%)

වෙනත් = ලක්ෂ 4 (3%)

මේ උදාහරණයේදී අතීරක ඡන්ද වලින් සැලකිය යුතු කොටසක් රනිල් වෙත ආකර්ෂණය වන්නට පෙර අනුරගේ ඡන්ද ප්‍රමාණය වූ ලක්ෂ 30න් එකක්වත් අඩු නොවී එළෙසම තිබෙනවා. 23% ඡන්ද ප්‍රතිශතයේද කිසිදු වෙනසක් සිදු වී නැහැ. නමුත් මා විස්තර කළ ක්‍රමවේදය අනුව මෙම ප්‍රතිශතය 41% සිට 27% දක්වා විශාල ලෙස අඩු වී ඇති බවකුයි පෙනෙන්නේ. 

නැවතත් මතක් කරන්නේ මෙම ඇස්තමේන්තු උදාහරණ පමණක් නිසා ඒවා බරපතල ලෙස සැලකිය යුතු නැති බවයි. පෙන්වන්නට අවශ්‍ය කරුණ වන්නේ අතීරක ඡන්ද රනිල් වෙත හෝ පොහොට්ටුව වෙත ක්‍රමයෙන් විතැන් වද්දී සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ ඇස්තමේන්තු තුළ ඊට වඩා විශාල ප්‍රතිශතයකින් අනුරගේ ඡන්ද ප්‍රතිශතය පහළ යන ආකාරයයි. මෙහිදී සිදු වන්නේ සියල්ලන්ගේම ඇස්තමේන්තු වඩා නිවැරදි වීමයි.

සංඛ්‍යානය හදාරා තිබෙන අයට ඉතා කෙටි සාරාංශයක් අවශ්‍යනම්, මෙහිදී උපයෝගී කරගන්නේ imputation කියන ක්‍රමය. ඒ ක්‍රමයේදී උපකල්පනය කෙරෙන්නේ කිසියම් කුලකයක ඉන්න නිරීක්ෂණය කළ නොහැකි අය හැසිරෙන්නේ ඒ කුලකයේම නිරීක්ෂණය කළ හැකි අය හැසිරෙන විදිහට කියලා. සංඛ්‍යානයෙන් එළියේ දේවල් ආකෘතිය ඇතුළට ගන්නේ නැත්නම් ඒක තමයි කරන්න පුළුවන් උපකල්පනය.

මෙහි කතා කළ සන්දර්භයේදී, ගෝඨාභයට ඡන්දය දුන් ලක්ෂ 69ක පිරිසකගෙන් ලක්ෂ 2ක් A කියන අපේක්ෂකයාටත්, තවත් ලක්ෂයක් B කියන අපේක්ෂකයාත් ඡන්දය දෙන බව කියනවානම් සහ අනෙක් ලක්ෂ 66 කිසිම දෙයක් හරියට කියන්නේ නැත්නම්, ඇස්තමේන්තුව හැදෙන්නේ Aට ලක්ෂ 46ක් සහ Bට ලක්ෂ 23ක් ලැබෙන සේ සලකලා. දැන් ඔහොම තියෙද්දී Aගේ ලක්ෂ දෙකෙන් ලක්ෂයක් Bට ගියොත් ඇස්තමේන්තු වල ඡන්ද ලක්ෂ 23ක් එහා මෙහා වෙනවා. මහ පොළොවේ තත්ත්වයන් අනුව ඉතිරි ලක්ෂ 66ම Aට හෝ Bට නොලැබී Cට ලැබෙන්න පුළුවන්. එවිට එය පේන්නේ අනපේක්ෂිත ප්‍රතිඵලයක් විදිහට.

අහඹු නැති නියැදියකින් ඇස්තමේන්තු හදන හැටි...

කලින් සටහනින් පැහැදිලි කළේ සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනයේ ශ්‍රී ලංකා මත විමසුම් සමීක්ෂණය සඳහා යොදා ගන්නා නියැදිය ලංකාවේ වැඩිහිටි ජනගහණය නියෝජනය වන පරිදි තෝරා ගැනීම පිණිස සෑහෙන උත්සාහයක් දරා ඇතත්, එය එවැන්නක් නොවන බවයි. 

මේ නියැදිය නියැදි දෙකක මිශ්‍රණයක්. එයින් එක නියැදියක් තෝරා ගන්නේ අහඹු ලෙස ජංගම දුරකථන අංක ඩයල් කරලා. අනෙක් එක කලකට පෙර වෙනත් වැඩකට රටම නියෝජනය වන පරිදි තෝරා ගත් අහඹු නියැදියක්. IHP එක ඒ අයගෙන් මාස්පතා ඔවුන්ගේ මතය විමසනවා. 

වැදගත් කාරණය වන්නේ මේ මිශ්‍ර නියැදිය ශ්‍රී ලංකාවේ වැඩිහිටි ජනගහණයේ හෝ ඉදිරි මැතිවරණයේදී ඡන්දය දීමට ඉඩ තිබෙන ජනගහණයේ අහඹු නියැදියක් නොවන බවයි. ඒ නිසාම, එම නියැදියේ මතයෙන් රටේ මතය නිවැරදිව නිරූපණය වන්නේ නැහැ.

කෙසේ වුවත්, සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් ඒ නියැදියේ මතය ඒ විදිහටම රටට ඉදිරිපත් කරන්නේ නැහැ. ඔවුන් කරන්නේ ඒ අනුසාරයෙන් රටේ මතය ඇස්තමේන්තු කිරීමයි. එවැන්නක් කරන්නේ කොහොමද?

අපි පහසුව තකා රටේ වැඩිහිටි ජනගහණය ලක්ෂ 100ක් (මිලියන 10ක්) ලෙසත් නියැදියේ ප්‍රමාණය 100ක් ලෙසත් හිතමු. දැන් මේ නියැදිය අහඹු නියැදියක්නම් එහි එක් සාමාජිකයෙකුගෙන් ජනගහණයේ ලක්ෂයක් නිරූපණය වන සේ සලකන්න පුළුවන්. ඒ අනුව, නියැදියෙන් එක් අයෙකු කිසියම් අපේක්ෂයෙකු වෙනුවෙන් ඡන්දය දෙනවා කියන්නේ ඒ අපේක්ෂකයාට රටෙන් ඡන්ද ලක්ෂයක් පමණ ලැබෙන සේ සලකන්න පුළුවන්. 

රටේ වැඩිහිටි ජනගහණය තුළ ගැහැණු ප්‍රතිශතය 50%ක් ලෙස සලකමු. දැන් අපේ නියැදිය අහඹු නියැදියක්නම් එහි ගැහැණුන් 50කට ආසන්න ප්‍රමාණයක් සිටිය යුතුයි. නමුත් පරීක්ෂා කරද්දී තත්ත්වය වෙනස්. එහි ඉන්නේ ගැහැණු 20ක් පමණයි. අසූවක්ම පිරිමි. ඒ කියන්නේ මේ නියැදිය අහඹු නියැදියක් ලෙස සලකන්න අමාරුයි. 

දැන් ප්‍රශ්නය තියෙන්නේ මෙය අපට අවශ්‍ය ඇස්තමේන්තුවට බලපාන්නේ කොහොමද කියන එකයි. ඡන්දය දෙන ආකාරය ගැහැණු පිරිමි භාවය මත වෙනස් වෙන්නේ නැත්නම් මේකේ අවුලක් නැහැ. මොකද ගැහැණු 50ක් හා පිරිමි 50ක් හිටියත් ලැබෙන්නේ එකම ප්‍රතිඵලය. නමුත් ගැහැණු හා පිරිමි ඡන්දය දෙන්නේ එකම විදිහට නෙමෙයිනම් මේ නියැදියේ ගැහැණු අඩු වී පිරිමි වැඩි වූ නිසා ඇස්තමේන්තුව වරදිනවා.

අපි හිතමු ගැහැණු හා පිරිමි ඡන්දය දෙන්නේ වෙනස් විදිහට කියලා. උදාහරණයක් විදිහට ගැහැණු 20න් 15ක්ම එක මිටට අනුරට ඡන්දය දෙනවා. ඒ කියන්නේ 75%ක්. නමුත් පිරිමි 80න් අනුරට ඡන්දය දෙන ප්‍රමාණය 20ක් පමණයි. ඒ කියන්නේ 25%ක් පමණයි. දැන් මේ ගොඩවල් දෙකම එකට දැම්මහම අනුරගේ ඡන්ද ප්‍රමාණය 35ක් පමණයි. ඒ කියන්නේ 35%යි.

හෙළකුරු සමීක්ෂණයේ හා සුදාගේ වීඩියෝ වල තියෙන්නේ ඔය වගේ "අමු" ප්‍රතිඵල. නමුත් සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය ඒ විදිහට ඔවුන් එකතු කරගන්නා අමු ප්‍රතිඵල එළියට දමන්නේ නැහැ. මොකද තමන්ගේ නියැදිය අවශ්‍ය ජනගහණයේ අහඹු නියැදියක් නෙමෙයි කියන එක ඔවුන් දන්නවා. ඒ නිසා, මේ 35% කියන ප්‍රතිඵලය නිවැරදි එකක් නෙමෙයි. එහෙමනම් වැරැද්ද හදන්නේ කොහොමද?

නියැදිය අහඹු එකක්නම් එහි එක් අයෙකුගෙන් ලක්ෂයක් නිරුපණය වෙනවා. ඒ අනුව ලක්ෂ 100ක මුළු ජනගහණයම නිරූපනය වෙනවා. නමුත් ජනගහණයේ ලක්ෂ 50ක්ම ගැහැණු. නියැදියේ ඉන්නේ ගැහැණු 20ක් පමණයි. එක් අයෙක් ලක්ෂය බැගින් නියෝජනය කළොත් ගැහැණු ලක්ෂ 50 නියෝජනය කරන්න 50ක් අවශ්‍යයි. නමුත් එපමණ ගැහැණු නියැදියේ නැහැ.

ජනගහණයේ ගැහැණුන්ව නියෝජනය කරන්න නියැදියේ ඉන්න පිරිමි යොදා ගන්න එක නිවැරදිද? ගැහැණු හා පිරිමි ඡන්දය දමන රටාව එකමනම් ඒකේ ප්‍රශ්නයක් නැහැ. නමුත් අපේ උදාහරණයේ ගැහැණු එක මිටට මාලිමාවට වුනත් පිරිමි එහෙම නැති නිසා ජනගහණයේ ගැහැණුන් නියෝජනය කරන්න නියැදියේ පිරිමි යොදා ගන්න එක නිවැරදි නැහැ. වඩා නිවැරදි ක්‍රමය ගැහැණු නියෝජනය කරන්න ගැහැණුත්, පිරිමි නියෝජනය කරන්න පිරිමිත් යොදා ගන්න එක.

දැන් අපි කලින් වගේ නියැදියේ හැම කෙනෙක්ම ජනගහණයේ ලක්ෂයක් විදිහට නොසලකා වෙනස් උපකල්පනයක් කරමු. 

-නියැදියේ එක් ගැහැණියක් ජනගහණයේ ගැහැණු 250,000ක් නියෝජනය කරනවා. ඒ අනුව, නියැදියේ ඉන්න ගැහැණු 20 ජනගහණයේ ගැහැණු ලක්ෂ 50 නියෝජනය කරනවා.

-නියැදියේ එක් පිරිමියෙක් ජනගහණයේ පිරිමි 62,500ක් නියෝජනය කරනවා. ඒ අනුව, නියැදියේ ඉන්න පිරිමි 80 ජනගහණයේ පිරිමි ලක්ෂ 50 නියෝජනය කරනවා.

දැන් ප්‍රශ්නය විසඳිලා. නියැදියේ ඉන්නේ ගැහැණු 20%ක් පමණක් වුනත්, ඔවුන්ගෙන් නියෝජනය වන ජනගහණයේ ගැහැණු 50%ක් හරියට ඉන්නවා!

ඊලඟට තියෙන්නේ නියැදියේ ජනමතය ඇසුරෙන් ජනගහණයේ මතය ඇස්තමේන්තු කරන එක. ඒක මේ විදිහට කරන්න පුළුවන්.

නියැදියේ දත්ත අනුව ගැහැණුන්ගෙන් 75%ක් හා පිරිමින්ගෙන් 25%ක් ඡන්දය දෙන්නේ අනුරට. ඒ අනුව, ගැහැණු ලක්ෂ 50න් 75%ක් හා පිරිමි ලක්ෂ 50න් 25%ක් අනුරට ඡන්දය දෙන බව ඇස්තමේන්තු කරන්න පුළුවන්. 

මුළු ඡන්ද ප්‍රමාණය = ලක්ෂ 50*75% + ලක්ෂ 50*25% = ලක්ෂ 50යි. ඒ කියන්නේ මුළු ඡන්ද ප්‍රමාණයෙන් 50%ක්!

ඔය විදිහේ නිවැරදි කිරීමක් නොකර "අමු දත්ත" ගත්තානම් පේන්නේ මේ ගණන 35%ක් විදිහටයි. නමුත් නියැදියේ ගැහැණු පිරිමි සංයුතිය බලලා නිවැරදි කිරීමක් කළාට පස්සේ මේ ගණන 50% දක්වා ඉහළ ගිහින්.

මේ සංශෝධනය කළා කියලා ප්‍රශ්නය සමපූර්ණයෙන් විසඳෙන්නේ නැහැ. දැන් ජනගහණයේ ස්ත්‍රී පුරුෂ අනුපාතය නිවැරදිව නිරූපණය වෙනවා තමයි. නමුත් වයස් කාණ්ඩ හරියට නිරූපණය වෙනවද?

අපි හිතමු ගැහැණු ජනගහණයේ වයස අවුරුදු 35ට අඩු ප්‍රමාණය ලක්ෂ 15ක් (30%ක්) හා 35ට වැඩි ප්‍රමාණය ලක්ෂ 70ක් (70%ක්) කියලා. නමුත් නියැදියේ ඉන්න 20න් බාගයක්ම ඒ කියන්නේ 10ක්ම 35ට අඩු අය. ඔය වගේම වෙනසක් පිරිමි ජනගහණයේ වයස් සංයුතියේත් තියෙනවා. ඒ නිසා, ජනගහණයේ ස්ත්‍රී පුරුෂ අනුපාතය ගැලපුනාට වයස් කාණ්ඩ අනුපාත ගැලපෙන්නේ නැහැ. 

තවත් පියවරක් ඉස්සරහට ගිහින් අපිට මේ ප්‍රශ්නය විසඳන්න පුළුවන්.

- නියැදියේ වයස 35ට අඩු ගැහැණියක් ජනගහණයේ 150,000 දෙනෙකු නියෝජනය කරයි.

- නියැදියේ වයස 35ට වැඩි ගැහැණියක් ජනගහණයේ 350,000 දෙනෙකු නියෝජනය කරයි.

දැන් මේ එක් එක් කාණ්ඩය වෙන වෙනම අරගෙන ඒ කාණ්ඩ ඇතුළේ නියැදියේ ජනමතය ජනගහණයේ ඔවුන් නියෝජනය කරන අයගේ මතය විදිහට සැලකුවහම ඒ ප්‍රශ්නයත් විසඳා ගන්න පුළුවන්.

ඔයාකාරයට ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය, වයස, අධ්‍යාපන හා ආදායම් මට්ටම්, ජාතිය, ආගම වගේ නිර්ණායක ගණනාවක් අනුව නියැදිය කොටස් කරලා ඒ කණ්ඩායම් වල ජනමතයන් වෙන වෙනම පරීක්ෂා කරලා ජනගහණයේ අදාළ කණ්ඩායමට එය ආදේශ කළාට පස්සේ ජනගහණයේ මතය වඩා නිවැරදිව ඇස්තමේන්තු කර ගන්න පුළුවන්. සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්ති ආයතනය විසින් එළියට දමන්නේ ඒ විදිහට සකස් කළ ඇස්තමේන්තු. 

දැන් අර මුලින් කියපු නියැදිය අහඹු නියැදියක් නොවීමේ ප්‍රශ්නය විසඳිලා කියලා පේනවද? (පෙනුනට තවමත් සම්පූර්ණයෙන්ම විසඳිලා නැති බව පසුව පැහැදිලි කරන්නම්.)

හෙළකුරු ප්‍රතිඵල අනුව වුනත් ඔය විදිහේ ක්‍රමයකින් වඩා නිවැරදි ජනගහණ ඇස්තමේන්තුවක් හදාගන්න පුළුවන්. ඒ සඳහා කළ යුත්තේ එක් එක් දිස්ත්‍රික්කය වෙන වෙනම අරගෙන ඒ එක් එක් දිස්ත්‍රික්කය ඇතුළේ වයස් කාණ්ඩත් වෙන වෙනම අරගෙන අදාළ කොටස් ඇතුළේ ජනමතය වෙන වෙනම පරීක්ෂා කරන එක සහ එම ජනමතය දිස්ත්‍රික්කය හා වයස් කාණ්ඩය බලලා ජනගහණයට ආදේශ කරන එක. එහෙම කළා කියලා ප්‍රශ්නය සම්පූර්ණයෙන්ම විසඳෙන්නේ නැහැ. මොකද ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය වගේ දේවල් නිසා වෙනස්කම් වෙන්න පුළුවන්. නමුත් සාපේක්ෂව යම් තරමක නිවැරදි වීමක් වෙනවා.

දැන් ඔය ක්‍රමයට IHP ඇස්තමේන්තු නිවැරදි කරනවානම් ඒවායේ තවත් වැරදි තියෙනවා කියලා කියන්නේ ඇයි? මේ ගැන ඊළඟ කොටසින් කතා කරමු.

අහඹු නියැදි හා තෝරා ගන්නා නියැදි

පාට පමණක් වෙනස්, ඒ හැර හැම අතින්ම එක සමාන, බෝල 100ක් අඩංගු භාජනයක් ගැන සිතන්න. මෙහි සුදු පාට බෝල 50ක්, කළු පාට බෝල 30ක් හා කහ පාට බෝල 20ක් තිබෙනවා. බෝල සියල්ල හොඳින් කලවම් වෙලයි තියෙන්නේ. ඔය භාජනයෙන් ඇස් පියාගෙන බෝල 10ක් ගත්තොත් එහි සුදු පාට බෝල කීයක් තියෙයිද?

අනිවාර්යයක් නොවුනත්, වැඩිම ඉඩක් තිබෙන්නේ සුදු පාට බෝල ගණන 5ක් වෙන්නයි. මොකද මෙහිදී වෙන්නේ අහඹු තේරීමක්. මුළු බෝල ගණන අපේ නියැදිය මෙන් දහ ගුණයක් බැවින් නියැදියේ එක බෝලයකින් බෝල දහයක් නියෝජනය වන බව සලකා අප‍ට මුළු සුදු බෝල ප්‍රමාණය 50ක් කියා ඇස්තමේන්තු කරන්න පුළුවන්. ඒ විදිහටම, කළු හා කහ පාට බෝල ප්‍රමාණත් ඇස්තමේන්තු කරලා වැඩියෙන්ම තියෙන්නේ සුදු බෝල කියන නිගමනයට එන්න පුළුවන්. 

මේ විදිහට භාජනයෙන් අහඹු ලෙස ගන්න බෝල දහයක සුදු බෝල 10ක් තිබෙන එක අනිවාර්යයක් නෙමෙයි. එම ප්‍රමාණය 0 හා 10 අතර ඕනෑම ගණනක් වෙන්න පුළුවන්. නමුත් 0 හෝ 10 වෙන්න තිබෙන ඉඩකඩ ඉතාම අඩුයි. වැඩිම ඉඩක් තියෙන්නේ 5ක් වෙන්න. ඊළඟට 4ක් හෝ 6ක් වෙන්න. 

භාජනයෙන් ගන්නේ එක නියැදියක් පමණක්නම් එහි තිබෙන සුදු බෝල ගණන 4ක් වෙන්න පුළුවන්. ඒ අනුව කළ හැකි නිගමනය භාජනයේ තිබෙන බෝල ගණන 40ක් බවයි. එය නිවැරදි නැහැ. එම බෝල ගණන 50ක්. මෙහි ඇස්තමේන්තු වරදක් තිබෙනවා. නමුත් අපි නියැදිය තෝරා ගන්නේ අහඹු ලෙස නිසා එසේ තිබිය හැකි ඇස්තමේන්තු වරදත් අපට ඇස්තමේන්තු කරන්න පුළුවන්. 

මේ පරීක්ෂණය නැවත නැවත කිරීමෙන්, ඒ කියන්නේ වරකට බෝල දහය බැගින් නැවත නැවත ගැනීමෙන්, අපට භාජනයේ තිබෙන බෝල ගණන ගැන වඩා නිවැරදි අදහසක් ගන්න පුළුවන්. මොකද එක වරකදී සුදු බෝල 4ක් ආවොත් තවත් වරකදී සුදු බෝල 6ක් එනවා. ඒ අනුව, භාජනයේ බෝල ගණන 40ක් වෙන්නත් පුළුවන් 60ක් වෙන්නත් පුළුවන්. නමුත් ඔය දෙකම එකවර වෙන්න බැරි නිසා මැද ගණන ගත් විට ඇස්තමේන්තුව 50 වෙනවා. 

ඔය විදිහට නියැදි විශාල ප්‍රමාණයක් ගත්තොත් ඒ සියලුම නියැදි වල සාමාන්‍ය අගය සුදු බෝල 5ක්, කළු බෝල 3ක් හා කහ බෝල 2ක් යන ප්‍රතිඵලයට ආසන්න එකක් වෙනවා. නියැදි ප්‍රමාණය වැඩි කරද්දී වගේම නියැදියේ ප්‍රමාණය වැඩි කරද්දීත් ඇස්තමේන්තුව 5:3:2 අනුපාතයට වඩ වඩා ආසන්න වෙනවා. හැබැයි ඔය හැම දෙයක්ම වෙන්නේ අහඹු නියැදි ගත්තොත් පමණයි.

ඔය විදිහට අහඹු නියැදි ගන්නේ නැතිව කවුරු හෝ කෙනෙක්ට තමන්ගේ රුචිකත්වය අනුව බෝල දහයක් තෝරා ගෙන එන්න කිවුවොත් වෙන්නේ කුමක්ද?

කහ පාටට ගොඩක් කැමති කෙනෙක් කහ පාට බෝලම 10ක් තෝරාගෙන එන්න පුළුවන්. කහ පාටට අකැමැති කෙනෙක් සුදු හා කළු පාට බෝල පමණක් තෝරා ගෙන එන්න පුළුවන්. සරලවම කිවුවොත් නියැදියේ සංයුතිය හා භාජනයේ සංයුතිය අතර කිසිම හඳුනාගත හැකි නිශ්චිත සම්බන්ධයක් නැහැ. නියැදියෙන් පෙන්නුම් කරන්නේ නියැදිය තෝරා ගත් තැනැත්තාගේ රුචිකත්වය පමණයි. ඒ දිහා බලලා භාජනයේ සංයුතිය ගැන කිසිම දෙයක් නිවැරදිව හිතාගන්න බැහැ. ඔය වගේ පරීක්ෂණයක් සිය වාරයක් කළත් භාජනයේ සංයුතිය ගැන නිවැරදි ඇස්තමේන්තුවක් හදාගන්න අමාරුයි.

සමහර විට කෙනෙක් හිතා මතාම කහ පාට බෝල තෝරනවා හෝ මග හරිනවා නොවෙන්න පුළුවන්. එහෙම නොවුනත් අවිඥානිකව හෝ ඔය වගේ දේවල් වෙනවා. ඒ නිසා, නියැදියකින් එය තෝරා ගත් ජනගහණය ගැන නිවැරදි අදහසක් ගන්න පුළුවන් වෙන්නේ නියැදිය අහඹු එකක්නම් පමණයි. 

අහඹු නියැදි තෝරා ගත හැකි ක්‍රම ගැන මම කලින් සටහනේ උදාහරණ දෙකක් ඉදිරිපත් කළා. එයින් පළමුවැනි එක ජාතික හැඳුනුම්පත් අංක උදාහරණය. ජාතික හැඳුනුම්පත් අංකයේ අවසන් ඉලක්කම් හතර අනුව අප‍ට ලංකාවේ වැඩිහිටි ජනගහණයෙන් 0.01%ක් නියෝජනය වෙන 1,700ක පමණ නියැදියක් තෝරා ගන්න පුළුවන්. නමුත් ප්‍රශ්නය මේ පිරිස රට පුරා විසිරී සිටීම. ගොඩක් වෙලාවට ගම් ප්‍රදේශ 1,700ක. නියැදියේ දෙන්නෙක් එකම ගමක සිටින එක සෑහෙන්න කලාතුරකින් සිදු විය හැකි දෙයක්. ඒ නිසා ඒ වගේ නියැදියක සාමාජිකයින් සියල්ලම සම්බන්ධ කරගෙන මත විමසුමක් කරන එක ප්‍රායෝගිකව අසීරු හා වියදම් අධික වැඩක්.

ඉහත ප්‍රශ්නයට විසඳුමක් විදිහට අපට මේ වගේ දෙයක් කරන්න පුළුවන්. මතක විදිහට ලංකාවේ ග්‍රාමසේවා වසම් 14,000ක් පමණ තියෙනවනේ. අපි හිතමු අහඹු ලෙස මේ අතරින් 1%ක් තෝරා ගන්නවා. ඒ කියන්නේ වසම් 140ක්. ඊට පස්සේ අහඹු ලෙස ඔය එක ග්‍රාම සේවා වසමකින් 12 දෙනා බැගින් තෝරා ගන්නවා. දැන් 1,680ක නියැදියක් ඉන්නවා. පියවර දෙකකින් වුනත් මේ අය තෝරාගෙන තියෙන්නේ අහඹු ලෙස. කලින් වගේ දැන් රටේ ස්ථාන 1,700කට යන්න අවශ්‍ය නැහැ. ස්ථාන 140කට යාම ප්‍රමාණවත්. මේකත් අහඹු නියැදි තෝරන සම්මත හා ප්‍රචලිත ක්‍රමවේදයක්.

සුදාගේ ඊනියා ජනමත විමසුම් කිසිසේත්ම විද්‍යාත්මක ක්‍රමයකට සිදු නොවුනත්, යාන්තමට වගේ මේ ක්‍රමයේ ලක්ෂණ ටිකක් තිබෙනවා. ඔහු තෝරා ගත් ස්ථාන වලට යනවා. ඒ තැන් වල සිටින අයගෙන්, මග හැර යන්න නොදී, ඔවුන්ගේ මතය විමසනවා. පළමු අදියර කිසිසේත්ම අහඹු නැහැ. නමුත් දෙවන අදියරේදී කාවවත් අත අරින්නේ නැති නිසා එය අදාළ ජනගහණයේ 100%ක නියැදියකට ආසන්නව සමානයි. අදාළ ජනගහණයේ කිවුවේ රටේ ජනගහණයේ නෙමෙයි. ඒ ස්ථානයේ ඉන්න අයගේ. 

පළමු අදියර අහඹු නැති වුනත් සුදා මේ ක්‍රමය දිගින් දිගටම කළ නිසා වැඩි නියැදි ප්‍රමාණයක් ලැබීමේ වාසිය තියෙනවා. ඒ නියැදි සියල්ලම ගත්තත් රටේ ජනගහණය නියෝජනය වෙන්නේ නැහැ. නමුත් ඒ නියැදි වල පොදු ලක්ෂණ තිබෙන වඩා විශාල ජනගහණයක් එයින් නියෝජනය වෙනවා. ත්‍රිරෝද හිමියන්, සුළු ව්‍යාපාරිකයින් වගේ අය. ඒ නිසා, ඒ වගේ සමාජ ස්ථර වල ජනමතය ගැන මෙයින් අදහසක් ගන්න පුළුවන්. 

ගුණේගේ මත විමසුම් වලදී හමුවන පුද්ගලයින්ගෙන් කෙළින්ම ප්‍රශ්නය අහන්නේ නැතිව ඔවුන්ට "ඡන්ද කොළයක්" දෙනවා. එය සාර්ථක ප්‍රවේශයක් වුනත් ගුණේගේ සමීක්ෂණ නියැදි සියල්ලක්ම එකම පොදු ලක්ෂණ තිබෙන නියැදි නෙමෙයි. ඒ නිසා, නියැදියෙන් එහාට ජනමතය තේරුම් ගන්න ලොකුවට උදවු වෙන්නේ නැහැ. 

කොහොම වුනත් ඔය මත විමසුම් වර්ග දෙකේදීම නියැදිය තෝරන්නේ සමීක්ෂකයා විසින් මිසක් ප්‍රතිචාර දක්වන පුද්ගලයින් විසින් නෙමෙයි. හෙළකුරු එකේදී හා ෆේස්බුක් සමීක්ෂණ වලදී නියැදියට ඇතුළු වෙන්නේ එයට ඇතුළු වෙන්න අවශ්‍ය අය. ඒ නිසා, එය රටේ තියා රටේ යම් ජනගහණයක (උදාහරණයක් ලෙස වයස් කාණ්ඩයක) ජනමතය නිවැරදිව පිළිබිඹු කරන්නේ නැහැ. ගුණේ ටියුෂන් පන්තියකට ගියාම අඩු වශයෙන් ඒ ටියුෂන් පන්තියේ සිසුන්ගේ ජනමතය පිළිබිඹු වෙනවා. සුදා හන්දියකට ගිහින් මතය විමසුවාම ඒ හන්දියේ ඒ වෙලාවේ හිටපු අයහේ ජනමතය පිළිබිඹු වෙනවා. 

දැන් අපි IHP නියැදියට එමු. නියැදිය කිවුවත් මේ නියැදිය නියැදි දෙකක මිශ්‍රණයක්. එයින් එක නියැදියක් තෝරා ගන්නේ අහඹු ලෙස ජංගම දුරකථන අංක ඩයල් කරලා. අනෙක් එක කලකට පෙර වෙනත් වැඩකට රටම නියෝජනය වන පරිදි තෝරා ගත් අහඹු නියැදියක්. IHP එක ඒ අයගෙන් මාස්පතා ඔවුන්ගේ මතය විමසනවා. 

අහඹු ලෙස ජංගම දුරකථන අංක ඩයල් කරලා මතය විමසද්දී එයට අහු වෙන්නේ රටේ ඉන්න ජංගම දුරකථන පරිශීලකයින් මිසක් මුළු වැඩිහිටි ජනගහණයම නෙමෙයි. වඩා තරුණ හා නාගරික කොටස් මේ ගොඩේ හිටියත් වයස්ගත හා ග්‍රාමීය කොටස් හරියට නියෝජනය වෙන්නේ නැහැ. ඒ නිසාම, මෙහිදී ලැබෙන්නේ රටේ ඉන්න ජංගම දුරකථන පරිශීලකයින්ගේ ජනමතය මිසක් රටේ ඉන්න ඡන්දායකයින්ගේ ජනමතය නෙමෙයි. 

මෙයින් වෙනස්ව අනෙක් නියැදිය රටම නියෝජනය වන විදිහට තෝරා ගත් නියැදියක්. හැබැයි වසර කිහිපයකට කලින්. මේ විදිහට කාලය යද්දී රටේ ජනගහණය වගේම නියැදියේ ලක්ෂණත් වෙනස් වෙනවා. එවිට එය තව දුරටත් අහඹු නියැදියක් වෙන්නේ නැහැ. උදාහරණයක් විදිහට අවුරුදු තුනකට කලින් වයස අවුරුදු 18 ඉක්මවූ අයගේ නියැදියක දැන් ඉන්නේ වයස අවුරුදු 21 ඉක්මවූ අය පමණයි. අවුරුදු 18-21 වයසේ කවුරුවත් නැහැ. IHP එකේ අදහස ඔය නියැදි දෙක කලවම් කිරීමෙන් ඒවායේ අඩුපාඩු තරමක් දුරට කැපී යනවා කියන එක. ඒ උපකල්පනයේ යම් ඇත්තක් තියෙනවා. 

කොහොම වුනත් ඔය නියැදි දෙක කලවම් කරලා හදන නියැදියක් වුනත් රටේ වැඩිහිටි ජනගහණයේ අහඹු නියැදියක් නෙමෙයි. එහෙත්, අනෙක් ඊනියා සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵල වලට සාපේක්ෂව IHP එක කරන වැඩේ වෙනස් වෙන්නේ ඔවුන් ප්‍රසිද්ධ කරන්නේ සෘජු සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵල නොවීමෙනුයි. ඒවා නිවැරදි නොවන බව ඔවුන් දන්නවා. එසේ නිවැරදි නොවෙන්න ප්‍රධාන හේතුත් ඔවුන් දන්නවා. ඒ නිසා ඔවුන් කරන්නේ එම සමීක්ෂණ ප්‍රතිඵල යොදා ගෙන, සංඛ්‍යානමය ක්‍රමවේද ඇසුරෙන්, රටේ ජනමතය ඇස්තමේන්තු කරන එක. ඒක කරන්නේ කොහොමද කියලා ඉදිරි කොටසකින් කතා කරමු. 

කලින් පළ කළ පහත ලිපියෙහිත් මේ ගැන කතා කර තිබෙනවා. ඒ දවස් වල මේ ඇස්තමේන්තු උස්සාගෙන ගෙන ගිය අයට දැන් මේ ඇස්තමේන්තු ප්‍රශ්නයක් වෙලා. 

https://economatta.blogspot.com/2024/02/blog-post_17.html

නියැදි සමීක්ෂණ හා අහඹු නියැදි සමීක්ෂණ

මැතිවරණයක ජනමතය හරියටම දැන ගත හැක්කේ කොහොමද? පිළිතුර ඉතාම පැහැදිලියි. ජනමතය හරියටම දැන ගත හැක්කේ අදාළ මැතිවරණය පවත්වලාම තමයි. නමුත් මැතිවරණයකට පෙර ජනමතය පරීක්ෂා කිරීම සඳහා නියැදි සමීක්ෂණ කරන එක සාමාන්‍ය දෙයක්.

"ලංකාවේ වැඩිහිටි ජනගහණයෙන් කොපමණ ප්‍රතිශතයකට දෙමළ භාෂාව හොඳින් කතා කළ හැකිද?"

දැන් මේ වගේ කරුණක් හා අදාළව සැබෑ තත්ත්වය ගැන දැන ගැනීමට නියැදි සමීක්ෂණයක් යොදා ගන්න පුළුවන්. හැබැයි ඒ සඳහා නිවැරදි නියැදියක් හොයාගන්න එක හරියට කරන්න ඕනෑ.

අපි හිතමු අපි මේ වැඩේට යාපනය දිස්ත්‍රික්කයේ ගමක් නියැදිය ලෙස තෝරා ගත්තා කියලා. අපිට ඒ අදාළ නියැදියේ දෙමළ භාෂාව හොඳින් කතා කළ හැකි ප්‍රතිශතය හරියටම දැන ගන්න පුළුවන්. නමුත් එයින් අපට මුළු ලංකාවේම තත්ත්වය ගැන නිවැරදි අදහසක් ලබා ගන්න බැහැ. අඩු වශයෙන් කිට්ටුවෙන් යන අදහසක්වත් ලබාගන්න බැහැ. මොකද මේ නියැදිය අදාළ කරුණ සම්බන්ධව ලංකාවේම තත්ත්වය හොඳින් නියෝජනය කරන නියැදියක් නෙමෙයි. 

සුදත්ත, ගුණේ වගේ අයගේ ඊනියා ජනමත සමීක්ෂණත් ඔය වගේ. ඒවා වැරදි නැහැ. නමුත් ඒවා නිවැරදි වෙන්නේ අදාළ නියැදි වලට පමණයි. හෙළකුරු සමීක්ෂණය සහ ෆේස්බුක් ජනමත සමීක්ෂණත් ඒ වගේ. අදාළ නියැදි වල ජනමතය ඒ වගේ සමීක්ෂණ වලින් බලාගන්න පුළුවන්. නමුත් ඒ නියැදි වල මතය රටේ ජනමතය විදිහට සලකන්න බැහැ. 

එහෙමනම් නියැදි සමීක්ෂණයකින් රටේ ජනමතය බලා ගන්න පුළුවන් කොහොමද?

මේක කරන්නනම් රටේ වැඩිහිටි ජනගහණයේ මතය නිවැරදිව නියෝජනය කරන නියැදියක් තෝරා ගන්න වෙනවා. යම් නියැදියක් එවැනි නිවැරදි නියැදියක් වන්නේ එය අදාළ ජනගහණයේ අහඹු නියැදියක් වන්නේනම් පමණයි. අහඹු නියැදියක් නොවන නියැදියක ප්‍රමාණය ගොඩක් ලොකු වුනා කියලා එය නිවැරදි නියැදියක් වන්නේ නැහැ. 

දෙමළ භාෂාව හොඳින් කතා කිරීම පිළිබඳ උදාහරණයට ආවොත්, උතුරේ ගම් වලින් පමණක් තෝරා ගන්නා සියයක නියැදියකට වඩා මුළු රටම නියෝජනය වන පරිදි තෝරා ගන්නා සියයක නියැදියක් වඩා හොඳ නියැදියක්. උතුරේ ගම් වලින් පමණක් ලක්ෂයක පමණ විශාල නියැදියක් තෝරා ගත්තත්, මුළු රටම නියෝජනය වන පරිදි තෝරා ගන්නා සියයක නියැදියක් ඊට වඩා හොඳ නියැදියක්. 

හෙළකුරු නියැදිය ගැන කියන්න තියෙන්නෙත් මේ වගේම දෙයක්. නියැදියේ ප්‍රමාණය කොයි තරම් විශාල වුනත් එයින් පෙන්වන්නේ හෙළකුරු භාවිතා කරන අයගේ ජනමතය මිසක් රටේ ජනමතය නෙමෙයි. සුදත්ත, ගුණේ වගේ අයගේ ජනමත විමසුම් වලත් මේ දුර්වලතාවය තියෙනවා. 

හරි. අපි හිතමු මුළු රටම නියෝජනය වන අහඹු නියැදියක් තෝරා ගත්තා කියලා. ඒ නියැදියේ මතය කියන්නේ රටේ ජනමතයද?

එහෙම සහතිකයක් නැහැ. නමුත් වෙනස මේකයි. ඒ වගේ අහඹු නියැදියක් තෝරා ගත්තොත් ඒ නියැදියේ මතය රටේ ජනමතයෙන් කොයි තරම් වෙනස් වෙන්න පුලුවන්ද කියන එක අප‍ට ගණනය කරන්න පුළුවන්. එය කළ හැකි සංඛ්‍යානමය ක්‍රමවේද තිබෙනවා. ඒ වගේම, නියැදියේ ප්‍රමාණය විශාල කිරීමෙන් මේ වැරැද්ද ටිකෙන් ටික අඩු කරලා වඩා නිවැරදි පිළිතුරක් ලබා ගන්නත් පුළුවන්. හැබැයි මතක තියා ගන්න ඔය විදිහට ලොකු නියැදියක් තෝරා ගැනීම වාසියක් වෙන්නේ ඒ නියැදිය අහඹු නියැදියක්නම් පමණයි.

අහඹු නියැදියක් තෝරා ගත හැක්කේ කොහොමද?

අපි ලංකාවේ වැඩිහිටි ජනගහණය ගැන හිතමු. මේ වැඩිහිටි ජනගහණයේ සියළුම දෙනාට ජාතික හැඳුනුම්පත් අංකයක් තිබෙනවා කියන එක බොහෝ දුරට නිවැරදි උපකල්පනයක්. අපි මේ අංක අතරින් අවසාන ඉලක්කම 7 වන අංක තෝරා ගෙන එම හැඳුනුම්පත් අයිති අය ලංකාවේ වැඩිහිටි ජනගහණයේ නියැදියක් ලෙස ගත්තොත් කොහොමද?

ජාතික හැඳුනුම්පත් අංකයේ අවසාන ඉලක්කම වයස (උපන් දිනය), ලිංග භේදය, ජාතිය, ආගම, ජීවත් වන ප්‍රදේශය, අධ්‍යාපන මට්ටම, ආදායම් මට්ටම, දේශපාලන නැඹුරුව වගේ කිසිම දෙයක් මත වෙනස් වෙන්නේ නැහැ. සෑම වැඩිහිටියන් දහ දෙනෙකුගෙන් එක් කෙනෙක්ම අපේ මේ නියැදියට අහු වෙනවා. ඒ අය අනෙක් අයගෙන් වෙනස් වන එකම කාරණය ජාතික හැඳුනුම්පත් අංකයේ අවසාන ඉලක්කම පමණයි. ඒ නිසා, ජාතික හැඳුනුම්පත් අංකයේ අවසාන ඉලක්කම අනුව වෙනස් නොවන ඕනෑම දෙයක් හා අදාළව මේ නියැදිය අහඹු නියැදියක්. නියැදියේ සෑම පුද්ගලයෙක්ගෙන්ම වැඩිහිටි ජනගහණයේ දහ දෙනෙක්ව නියෝජනය වෙනවා.

වැඩිහිටි ජනගහණය මිලියන 17ක් ලෙස සැලකුවොත්, මේ නියැදියේ මිලියන 1.7ක් ඉන්නවා. මේ අයගෙන් මිලියන 0.4ක් ඉදිරි ජනාධිපතිවරණයේදී ඡන්දය දෙන බව කියන්නේ සජිත්ටනම්, ඒ හැම කෙනෙක්ගෙන්ම ජනගහණයේ වැඩිහිටියන් දහ දෙනෙක්ව නියෝජනය වන ලෙස සලකලා අප‍ට සජිත්ට ලැබෙන්න තිබෙන ඡන්ද ප්‍රමාණය මිලියන 4ක් ලෙස ඇස්තමේන්තු කරන්න පුළුවන්. 

ප්‍රායෝගිකව ජනමත විමසුමකට මිලියන 1.7ක් සම්බන්ධ කර ගන්නේ නැහැනේ. නමුත් අපිට ඔය අදහසම ඉදිරියට අරන් ගිහින් වඩා කුඩා අහඹු නියැදියක් තෝරා ගන්න පුළුවන්. උදාහරණයක් විදිහට අපි ජාතික හැඳුනුම්පත් අංකයේ අවසාන ඉලක්කම් දෙක 77 වන අයව ගත්තොත් එම ප්‍රමාණය වැඩිහිටි ජනගහණයෙන් 1%ක් හෙවත් 170,000ක්. දැන් මේ හැම කෙනෙක්ම ජනගහණයේ ඉන්න 100 දෙනෙක් නියෝජනය කරනවා. ඉලක්කම් තුනක්ම ගත්තොත්, උදාහරණයක් විදිහට 777 වගේ, අපිට ජනගහණයේ 1000ක් නියෝජනය කරන "නියෝජිතයින්" 17,000ක නියැදියක් හමු වෙනවා.  ඉලක්කම් හතරක්ම ගත්තොත් ජනගහණයේ  දහදාහක් නියෝජනය කරන "නියෝජිතයින්" 1,700ක නියැදියක්. තෝරා ගන්නා ඉලක්කම් හතර කුමක් වුනත් මේකේ වෙනසක් නැහැ. 

ජාතික හැඳුනුම්පත් අංක උපයෝගී කරගෙන ඔය විදිහේ නියැදියක් තෝරා ගත්තත් ඒ අයව ජනමත විමසුමකට සම්බන්ධ කර ගන්න එක ලේසි නැහැ. මොකද මේ නියැදියේ ඉන්නේ රට පුරා විසිරී ඉන්න පිරිසක්. අමාරුවෙන් හෝ සියලු දෙනාවම සම්බන්ධ කරගත්තත් එයින් සමහර අය ජනමත විමසුම ප්‍රතික්ෂේප කරන්න පුළුවන්. ඒ වැඩෙන් ඔය තරම් මහන්සි වෙලා හදා ගත්ත නියැදියේ අහඹු බව නැති වෙන්නත් පුළුවන්. කොහොම හරි කට්ටියම කැමති කරගත්තොත් අහඹු නියැදියක් තිබෙනවා.

ඔය විදිහට තෝරා ගන්නා නියැදියක් කොයි තරම් අහඹුද කියන එක පරීක්ෂා කරන්න අමාරු නැහැ. ජනගහණයේ හා නියැදියේ ස්ත්‍රී පුරුෂ ප්‍රතිශත, ආගම් හා ජාති සංයුතිය, වයස් කාණ්ඩ සංයුතිය වගේ දේවල් සංසන්දනය කළොත් ඒවා බොහෝ දුරට ගැලපෙනවා. ඒ නිසා, නියැදියෙන් ජනගහණය නිවැරදිව නිරූපණය වන බව තහවුරු කරගන්න පුළුවන්. නියැදිය අහඹුනම්, එහි ප්‍රමාණය 50ක් වැනි සාපේක්ෂව කුඩා එකක් වුවත්, එයින් ජනගහණය බොහෝ දුරට නිරූපණය වෙනවා. 

නියැදිය අහඹු නැත්නම් ඔය වැඩේ වෙන්නේ නැහැ. උදාහරණයක් විදිහට 50,087 දෙනෙකුගේ නියැදියක් වන හෙළකුරු නියැදියේ ඉන්න හෙළකුරු පරිශීලකයින් අතරින් වයස අවුරුදු 55 ඉක්මවූ අය ඉන්නේ 3.7%ක් පමණයි. ඒ අයද ඇතුළුව වයස 45 ඉක්මවූ අය ගත්තත් 10.7%ක් පමණයි. 68.2%ක්ම වයස අවුරුදු 35 නොඉක්මවූ අය. ඒ සමහර අය 18ට අඩු වැඩිහිටියන් නොවන අය. උතුරු නැගෙනහිර දිස්ත්‍රික්ක වල නියෝජනය ඉතාම අඩුයි. මේ වගේ අහඹු නොවන නියැදියක් කොයි තරම්ම විශාල වුනත් එවැන්නක ප්‍රතිඵලය උදේට නැගිට්ටහම නිකම් ඔළුවට එන ප්‍රතිඵලයකට වඩා නිවැරදි නැහැ. 

නැවතත් කියන්නේ මේ ප්‍රතිඵලය වැරදියි කියන එක නෙමෙයි. අදාළ නියැදියට ඒ ප්‍රතිඵලය හරි. නමුත් ඒ අනුසාරයෙන් රටේ තත්ත්වය ගැන මෙලෝ මගුලක් කියන්න බැහැ. ඒ නිසා, ඔය වගේ ජනමත සමීක්ෂණයක ප්‍රතිඵලයෙන් වැඩක් ඇත්තේම නැති තරම්. 

වැඩක් ඇත්තේම නැහැ නොකියා වැඩක් ඇත්තේම නැති තරම් කියා කිවුවේ හේතුවක් ඇතිව. මේ වගේ දත්ත වුනත් විශ්ලේෂණය කරලා වැඩක් තියෙන ඇස්තමේන්තුවක් හදාගන්න බැරිකමක් නැහැ. නමුත් මේ තියෙන්නේ එවැන්නක් නෙමෙයි. 

හිතාමතා සැලසුම් නොකළත් අපි හැමෝම වගේ නියැදි සමීක්ෂණ කරනවා. වෙනස ඒවා අහඹු නියැදි නොවීමයි. සාමාන්‍යයෙන් අපේ නියැදි වෙන්නේ අපි එදිනෙදා ඇසුරු කරන අය. 

දැන් අපි අනුර කුමාරගේ ඡන්ද ප්‍රතිශතය ගත්තොත් සමහර අයට අනුව, ඒක 75%-80%ක් තරම් ඉහළයි. ඒ අයට පේන විදිහට ඒක තමයි භූමියේ යථාර්තය. මේ අය කියන්නේ බොරු නෙමෙයි. ඒ තමයි ඒ අයට පේන භූමියේ යථාර්තය. මේ විදිහට පේන්නේ මාලිමාව පැත්තේ ඉන්න අයම හැම වෙලාවෙම ඇසුරු කරන, අනෙක් අයව ඇසුරු නොකරන අයට. ඊට අමතරව, මාලිමාව වෙනුවෙන් මැරෙන්න වුනත් බලාගෙන ඉන්න කෙනෙක් එක්ක කතා කරද්දී වෙනත් කෙනෙක් වුනත් මාලිමාව පැත්තටම කතා කරනවා මිසක් විරුද්ධව කතා කරන්නේනැති වෙන්න පුළුවන්. එතකොට වෙන්නේ ඒ වගේ අයවත් තමන්ගේ ගොඩට දාගන්න එක. 

ඕකේම අනික් පැත්තත් තියෙනවා. සමහර අයට මාලිමා රැල්ලක් පේන්නම නැහැ. ඒ මාලිමාව පේන්න බැරි, මාලිමාවට පක්ෂ කෙනෙක්ව වැරදිලාවත් ආශ්‍රය නොකරන වර්ගයේ අය. 

ඔය අන්ත දෙකේ නොහිටියත්, අපි ගොඩක් අය ආශ්‍රය කරන්නේ අහඹු නියැදි නෙමෙයි. අපිට හමු වෙන නියැදි කුමක් හෝ දේශපාලන ධාරාවකට වඩා බර අය. බොහෝ විට ඒ අපි පෞද්ගලිකව කැමති දේශපාලන ධාරාවම වෙන්න තිබෙන ඉඩකඩ වැඩියි. මොකද අපි හිතන විදිහට කිට්ටුවෙන් හිතන අයව ඇසුරු කරන්න අපිට නිසග පෙළඹීමක් තියෙනවා. ඒ නිසා, අපි කැමති දේශපාලන ධාරාවට වැඩි බරක් තිබෙන බව අපට පේන්න ඉඩකඩ වැඩියි.

මේක අපිට නිවැරදි කරගන්න පුළුවන් දෙයකුත් නෙමෙයි. කෙනෙකුගේ ජාතිය, ආගම වගේ දෙයක්නම් ලංකාවේ ජීවත් වෙන කෙනෙකුට පහසුවෙන් නිරීක්ෂණය කරන්න පුළුවන්. ඒ වගේම රටේ සංයුතිය ගැනත් අපි දන්නවා. ඒ නිසා, අපි එදිනෙදා ඇසුරු කරන නියැදියෙන් රට නිවැරදිව නියෝජනය වෙනවාද කියන එක පහසුවෙන් පරීක්ෂා කර බලන්න පුළුවන්. ගොඩක් වෙලාවට අපේ නියැදියේ අපේම ආගමේ, අපේම ජාතියේ අයගේ ප්‍රතිශතය වැඩියි. දේශපාලන පක්ෂපාතීත්වය හා අදාළව රටේ සංයුතිය හරියටම නොදන්නා අවස්ථාවක ඔය සංසන්දනය කරන්න බැහැ. අපිට කරන්න පුළුවන් එකම දෙය අපිට පේන "භූමියේ යථාර්තය" හරියටම නිවැරදි නොවන බව තේරුම් ගෙන සිටීම පමණයි. 

හරියටම නිවැරදි අහඹු නියැදියක් යොදාගෙන ජනමතය විමසන්න පුළුවන්නම් ඒ නියැදිය ගොඩක් විශාල එකක් නොවුනත් ඒ මගින් රටේ ජනමතය සෑහෙන තරමකට නිවැරදිව දැන ගන්න පුළුවන්. උදාහරණයක් විදිහට කලින් විස්තර කළ ආකාරයට ජාතික හැඳුනුම්පත් අංකයේ අවසන් අංක හතර 1234 වගේ නිශ්චිත අංක හතරක් වන අය තෝරා ගත්තොත් අප‍ට රටේ වැඩිහිටි ජනගහණය නියෝජනය කරන 1,700 දෙනෙකුගේ අහඹු නියැදියක් ලැබෙනවා. ඒ අය හොයාගෙන ගිහින් ඒ අයගේ කැමැත්ත කාටද කියලා දැනගෙන ප්‍රතිඵලය 10,000න් වැඩි කළොත් එය ඡන්ද ප්‍රතිඵලය පිළිබඳ සැහෙන තරම් නිවැරදි ඇස්තමේන්තුවක්. 

නමුත් ඔය විදිහේ නියැදියක් තෝරාගෙන ජනමත විමසුමක් කරන එක සෑහෙන්න අසීරු, කාලය හා මුදල් ගොඩක් වැය වෙන වැඩක්. ඒ නිසා මේ විදිහේ අහඹු නියැදි තේරීමක් බොහෝ විට වෙන්නේ නැහැ. 

අපි කලින් ගත්ත උදාහරණයේ ජාතික හැඳුනුම්පත් අංකයේ අවසන් ඉලක්කම් හතර වෙනුවට දුරකථන අංකයේ අවසන් ඉලක්කම් හතර ගනිමු. ජාතික හැඳුනුම්පත් අංකයේ වගේම දුරකථන අංක වලත් මුල් අංක අහඹු අංක නොවුනත් අවසන් ඉලක්කම් අහඹු ඒවානේ. මේ ක්‍රමයේ ලොකු ප්‍රායෝගික වාසියක් තියෙනවා. 

අවසන් ඉලක්කම් හතර අනුව ජාතික හැඳුනුම්පත් අංක තෝරාගත්තත් ජනමතය විමසන්න ඔය හැඳුනුම්පත් අංක අයිති අයව හොයාගෙන යන්න වෙනවා. දුරකථන අංකයේ අවසන් ඉලක්කම් හතර අනුව දුරකථන අංක තෝරා ගත්තහම ඔය ප්‍රශ්නය නැහැ. ඒ අංක වලට කෙළින්ම කතා කරලා ජනමතය විමසන්න පුළුවන්. මේ ක්‍රමය ගොඩක් ප්‍රචලිත හා ජනප්‍රිය ක්‍රමයක්. 

මේ උදාහරණ දෙකේදී ජාතික හැඳුනුම්පත් අංක වල සහ දුරකථන අංක වල අවසාන ඉලක්කම් සලකා බලා අංක තෝරා ගැනීම ගැන කතා කළේ අහඹු නියැදියක් හදා ගන්න හැටි පෙන්වන්න. නමුත් අහඹු තේරීමක් කළ හැකි වෙනත් විවිධ ක්‍රම තියෙනවා. 

අහඹු දුරකථන අංක ඩයල් කිරීමේ ක්‍රමය ප්‍රායෝගිකව ගොඩක් ලේසි හා වියදම් අඩු ජනමත විමසුම් ක්‍රමයක්. නමුත් මෙහිදී නියෝජනය වෙන්නේ රටේ ඉන්න දුරකථන හිමියෝ මිසක් රටේ ඉන්න වැඩිහිටියෝ නෙමෙයි. ඒ නිසා, දුරකථන කිහිපයක් තියෙන අයව වැඩියෙන් නියෝජනය වෙනවා. දුරකථන නැති අයව නියෝජනය වෙන්නේ නැහැ. මේ හේතු නිසා දුරකථන ජනමත විමසුමක් අහඹු දුරකථන අංක මත පදනම් වුනත් එයින් රටේ ජනමතය හරියටම නිවැරදිව පිළිබිඹු වෙන්නේ නැහැ. නමුත් හෙළකුරු මාදිලියේ ජනමත විමසුම් වලට සාපේක්ෂව මේවායේ නිරවද්‍යතාවය වැඩියි.

මතු සම්බන්ධයි.