Skip to main content

Business Staistics- Census and Sample Method

Census and Sample : Under the census data are collected for each and every unit of population on the other side sampling is simply the process of learning about the population on the basis of a sample

The sampling can be grouped under two broad heads probability sample and non probability sample. where as probability sampling method are those in which every item in the universe has probability of being chosen for the sample. where as non-probability sampling method are those which do not provide every item in the universe with a known chance of being included in the sample. 

1. Probability Sampling Method  

(a) Sample Random Sampling: Lottery Method, Table of Random Number

(b) Systematic Sampling: In it the first sample is selected randomely and generally followed by Kth students 

K=N/n

K= Sampling Interval , N=Universe Size and n= Sample Size

 for example in a class 100 students with roll no from 1 to 100. It is decided to take a sample of 10 students. Use systematic sampling method 

                        Now, 

                        K=N/n

                      100/10=10

            Suppose the first student comes out to be 6th 

                  6, 16, 26, 36, 46, 56, 66, 76, 86, 96 

(c) Cluster Sampling: There are several stages in which the sampling process is carried out. Suppose we want to take a sample of 5000 households from the state of U.P . At the first stage, the state may be divided into a number of districts and a few districts selected at random. At second stage each district may be sub divided into number of villages and sample of villages may be taken at random. At third stage a number of household may be selected from each of villages selected at second stage. 


2. Non-Probability Sampling

(a) Judgement Sampling: In this method of sampling the choice of sample items depends exclusively on the judgement of the investigator. In other words the investigator select the sample on the basis of his or her own judgement.

(b) Quota Sampling: The quota sampling is type of judgement sampling and is perhaps the most commonly used sampling techniques in non-probability category. In the quota sample quotas are set up according to some specified characteristics such as so many in each of several income groups, so many in each age, etc.

(c) Convenience Sampling: The sample which is easily available such as telephone directory etc

Popular posts from this blog

เจ‡เฉฐเจจเฉ‹เจธเฉˆเจ‚เจŸ เจนเจพเจฐเจŸเจธ เจฆเฉ‡ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจฆเจพ เจœเฉ‡.เจˆ.เจˆ. เจตเจฟเฉฑเจš เจถเจพเจจเจฆเจพเจฐ เจชเฉเจฐเจฆเจฐเจถเจจ

เจจเฉˆเจถเจจเจฒ เจŸเฉˆเจธเจŸเจฟเฉฐเจ— เจเจœเฉˆเจ‚เจ‚เจธเฉ€ เจฆเฉเจ†เจฐเจพ เจฒเจˆ เจ—เจˆ (เจœเฉ‡.เจˆ.เจˆ.) เจฎเฉ‡เจจเจธ เจฆเฉ€ เจชเฉเจฐเฉ€เจ–เจฟเจ† เจตเจฟเฉฑเจš เจ‡เฉฐเจจเฉ‹เจธเฉˆเจ‚เจŸ เจนเจพเจฐเจŸเจธ เจฆเฉ‡ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจจเฉ‡ เจถเจพเจจเจฆเจพเจฐ เจชเฉเจฐเจฆเจฐเจถเจจ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจธเจ•เฉ‚เจฒ เจฆเจพ เจจเจพเจฎ เจฐเฉŒเจถเจจ เจ•เฉ€เจคเจพ เจนเฉˆเฅค เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจฆเฉ‡ เจชเจฐเจธเฉ‡เจ‚เจจเจŸเจพเจˆเจฒ เจœเจพเจฐเฉ€ เจ•เฉ€เจคเฉ‡ เจนเจจเฅค เจตเฉˆเจญเจต เจฎเฉฑเจ•เฉœ เจจเฉ‡ (98.46), เจ—เฉเจฐเจœเฉ‹เจค เจจเฉ‡ (97.11), เจคเจพเจจเจฟเจ† เจจเฉ‡ (92.03), เจชเฉเจฐเจฟเจคเจฟเจถ เจจเฉ‡ (92.01), เจฐเจฟเจชเฉเจฆเจฎเจจ เจธเจฟเฉฐเจ˜ เจจเฉ‡ (92.00), เจฐเจธเจฒเฉ€เจจ เจจเฉ‡ (89.37), เจฆเจฟเจตเจฟเจ†เจ‚เจถเฉ‚ เจ•เจŸเจพเจฐเฉ€เจ† เจจเฉ‡ (88.31), เจ•เจจเจฟเจถเจ•เจพ เจจเฉ‡ (88.03), เจฆเฉ€เจชเจถเจฟเจ–เจพ เจจเฉ‡ (87.09), เจฆเจฟเจตเจฟเจ†เจ‚เจถเฉ€ เจจเฉ‡ (87.07), เจ‡เจถเจพเจจ เจจเฉ‡ (87.03), เจฆเฉ€เจชเจพเจฒเฉ€ เจ…เจ—เจฐเจตเจพเจฒ เจจเฉ‡ (85.97),เจชเฉ€เจฏเฉ‚เจถ เจจเฉ‡ (85.06), เจฏเจถเจฟเจ•เจพ เจจเฉ‡ (84.96), เจคเฉเจถเจฟเจคเจพ เจ•เจชเฉ‚เจฐ เจจเฉ‡ (84.05), เจฆเฉ€เจชเจพเจฒเฉ€ เจจเฉ‡ (82.39), เจ†เจถเจฎเจจ เจจเฉ‡ (82.07), เจฐเจพเจ˜เจต เจถเจฐเจฎเจพ เจจเฉ‡ (81.06), เจ•เฉเจถเจฒ เจจเฉ‡ (81.01), เจจเจฟเจ†เจธ เจธเจฏเจพเจฒ เจ…เจคเฉ‡ เจจเฉ€เจฒเฉ‡เจถ เจจเฉ‡ 80 เจชเจฐเจฎเฉ‡เจ‚เจจเจŸเจพเจˆเจจ เจชเฉเจฐเจพเจชเจค เจ•เฉ€เจคเฉ€เฅค เจ‡เจนเจจเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจซเจพเจˆเจจเจฒ เจฐเฉˆเจ‚เจ• เจœเฉ‡.เจˆ.เจˆ. เจฆเฉ€ เจฆเฉ‚เจธเจฐเฉ€ เจชเฉเจฐเฉ€เจ–เจฟเจ† เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจพเจ…เจฆ เจนเฉ€ เจœเจพเจฐเฉ€ เจนเฉ‹เจฃเจ—เฉ‡เฅค เจธเจ•เฉ‚เจฒ เจฆเฉ‡ เจกเจพเจ‡เจฐเฉˆเจ•เจŸเจฐ เจชเฉเจฐเจฟเฉฐเจธเฉ€เจชเจฒ  เจงเฉ€เจฐเจœ เจฌเจจเจพเจคเฉ€ เจจเฉ‡ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจ‰เจนเจจเจพเจ‚ เจฆเฉ€ เจ‡เจธ เจธเฉžเจฒเจคเจพ เจ‰เฉฑเจคเฉ‡ เจตเจงเจพเจˆ เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ€ เจ…เจคเฉ‡ เจ…เจชเฉเจฐเฉˆเจฒ เจตเจฟเฉฑเจš เจนเฉ‹เจฃ เจตเจพเจฒเฉ€ เจชเฉเจฐเฉ€เจ–เจฟเจ† เจตเจฟเฉฑเจš เจšเฉฐเจ—เฉ‡ เจชเฉเจฐเจคเฉ€เจถเจค เจชเฉเจฐเจพเจชเจค เจ•เจฐเจจ เจฆเฉ‡ เจฒเจˆ เจถเฉเฉฑเจญ-เจ•เจพเจฎเจจเจพเจตเจพเจ‚ เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ€เจ†เจ‚เฅค เจ‡เฉฐเจจเฉ‹เจธเฉˆเจ‚เจŸ เจนเจพเจฐเจŸเจธ เจฆเฉ‡ เจธเฉˆเจ•เฉเจฐเฉ‡เจŸเจฐเฉ€ เจกเจพ. เจ…เจจเฉ‚เจช เจฌเฉŒเจฐเฉ€ เจจเฉ‡ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจ‰เจนเจจเจพเจ‚ เจฆเฉ‡ เจฎเจพเจคเจพ-เจชเจฟเจคเจพ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€เจ†เจ‚ เจฆเฉ€ เจ‡เจธ เจธเฉžเจฒเจคเจพ เจ‰เฉฑเจคเฉ‡ เจตเจงเจพเจˆ เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ€ ...

เจ‡เจจเฉ‹เจธเฉˆเจ‚เจŸ เจฆเฉ‡ เจฌเฉฑเจšเจฟเจ†เจ‚ เจจเฉ‡ เจฎเจพเจจเจธเฉ‚เจจ เจฌเฉ‹เจจเจพเจจเฉ›เจพ เจ—เจคเจฟเจตเจฟเฉฑเจงเฉ€เจ†เจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจฒเจฟเจ† เจนเจฟเฉฑเจธเจพ

เจœเจฒเฉฐเจงเจฐ, 19 เจœเฉเจฒเจพเจˆ : เจ‡เจจเจธเฉˆเจ‚เจŸ เจนเจพเจฐเจŸเจธ เจฆเฉ‡ เจ‡เจจเฉ‹เจ•เจฟเจกเจธ (เจœเฉ€.เจเจฎ.เจŸเฉ€., เจฒเฉ‹เจนเจพเจฐเจพเจ‚, เจ•เฉˆเจ‚เจŸ เจœเฉฐเจกเจฟเจ†เจฒเจพ เจฐเฉ‹เจก เจ…เจคเฉ‡ เจฐเจพเจ‡เจฒ เจตเจฐเจฒเจก) เจฆเฉ‡ เจจเจฟเฉฑเจ•เฉ‡ เจฌเฉฑเจšเจฟเจ†เจ‚ เจจเฉ‡ เจฎเจพเจจเจธเฉ‚เจจ เจฌเฉ‹เจจเจพเจจเฉ›เจพ เจ—เจคเจฟเจตเจฟเฉฑเจงเฉ€เจ†เจ‚ เจตเจฟเฉฑเจš เจนเจฟเฉฑเจธเจพ เจฒเจฟเจ† เจ…เจคเฉ‡ เจ–เฉ‚เจฌ เจฎเจธเจคเฉ€ เจ•เฉ€เจคเฉ€เฅค เจตเจฟเจฆเจฟเจ†เจฐเจฅเฉ€ เจ†เจชเจฃเฉ‡ เจ˜เจฐ เจคเฉ‹เจ‚ เจฐเฉฐเจ—-เจฌเจฟเจฐเฉฐเจ—เฉ€ เจ›เจคเจฐเฉ€, เจฌเจพเจฆเจฒ, เจชเจพเจฃเฉ€ เจฆเฉ€ เจฌเฉ‚เฉฐเจฆ, เจ‡เฉฐเจฆเจฐเจงเจจเฉ‚เจถ, เจซเฉเฉฑเจฒ เจ†เจฆเจฟ เจฆเจพ เจฐเฉ‚เจช เจงเจพเจฐเจฃ เจ•เจฐเจ•เฉ‡ เจ†เจ เจธเจจเฅค เจฌเฉฑเจšเจฟเจ†เจ‚ เจจเฉ‡ เจ†เจชเจฃเฉ€เจ†เจ‚-เจ†เจชเจฃเฉ€เจ†เจ‚ เจ›เจคเจฐเฉ€เจ†เจ‚ เจ…เจคเฉ‡ เจฐเฉ‡เจจเจ•เฉ‹เจŸ เจจเจพเจฒ เจตเจฐเจ–เจพ เจฆเจพ เจฎเฉ›เจพ เจฒเจฟเจ†เฅค เจตเจฐเจ–เจพ เจตเจฟเฉฑเจš เจญเจฟเจœเฉฑเจฆเฉ‡ เจนเฉ‹เจ เจฌเฉฑเจšเฉ‡ เจฌเจนเฉเจค เจ–เฉเจถ เจจเฉ›เจฐ เจ† เจฐเจฟเจนเฉ‡ เจธเจจเฅค เจฌเฉฑเจšเจฟเจ†เจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจธเฉŒเจฃ เจฎเจนเฉ€เจจเฉ‡ เจตเจฟเฉฑเจš เจ–เจพเจฃ เจตเจพเจฒเฉ€เจ†เจ‚ เจ–เจพเจธ เจตเจธเจคเจพเจ‚ เจœเจฟเจตเฉ‡เจ‚ เจ˜เฉ‡เจตเจฐ, เจฎเจพเจฒ-เจชเฉ‚เฉœเฉ‡, เจ–เฉ€เจฐ, เจœเจฒเฉ‡เจฌเฉ€, เจชเจ•เฉŒเฉœเฉ‡ เจ†เจฆเจฟ เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจœเจพเจฃเจ•เจพเจฐเฉ€ เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ€ เจ—เจˆเฅค เจฌเฉฑเจšเจฟเจ†เจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจตเจฐเจ–เจพ เจฐเฉเฉฑเจค เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจœเจพเจฃเจ•เจพเจฐเฉ€ เจตเฉ€ เจฆเจฟเฉฑเจคเฉ€ เจ—เจˆ เจ…เจคเฉ‡ เจฆเฉฑเจธเจฟเจ† เจ—เจฟเจ† เจ•เจฟ เจ‡เจธ เจฎเฉŒเจธเจฎ เจฆเฉŒเจฐเจพเจจ เจธเจฟเจนเจค เจฆเจพ เจงเจฟเจ†เจจ เจฐเฉฑเจ–เจฃเจพ เจฌเจนเฉเจค เฉ›เจฐเฉ‚เจฐเฉ€ เจนเฉˆเฅค เจฌเฉฑเจšเจฟเจ†เจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจ‡เจน เจตเฉ€ เจฆเฉฑเจธเจฟเจ† เจ—เจฟเจ† เจ•เจฟ เจ‡เจธ เจฎเฉŒเจธเจฎ เจฆเฉŒเจฐเจพเจจ เจ•เจฟเจนเฉœเฉ‡ เจซเจฒ เจœเจพเจ‚ เจธเจฌเฉ›เฉ€เจ†เจ‚ เจ–เจพเจฃเฉ€เจ†เจ‚ เจšเจพเจนเฉ€เจฆเฉ€เจ†เจ‚ เจนเจจเฅค เจตเจฐเจ–เจพ เจจเจพเจฒ เจฅเจพเจ‚-เจฅเจพเจ‚ เจคเฉ‡ เจ–เฉœเฉ‡ เจชเจพเจฃเฉ€ เจคเฉ‹เจ‚ เจชเฉˆเจฆเจพ เจนเฉ‹เจฃ เจตเจพเจฒเฉ‡ เจฎเฉฑเจ›เจฐเจพเจ‚ เจคเฉ‹เจ‚ เจฌเจšเจพเจ… เจฌเจพเจฐเฉ‡ เจตเฉ€ เจฆเฉฑเจธเจฟเจ† เจ—เจฟเจ†เฅค เจ‡เจธ เจฆเฉŒเจฐเจพเจจ เจœเฉ€.เจเจฎ.เจŸเฉ€. เจฆเฉ‡ เจ‡เฉฐเจšเจพเจฐเจœ เจ—เฉเจฐเจฎเฉ€เจค เจ•เฉŒเจฐ, เจฒเฉ‹เจนเจพเจฐเจพเจ‚ เจตเจฟเฉฐเจ— เจฆเฉ‡ เจ‡เฉฐเจšเจพเจฐเจœ เจ…เจฒเจ•เจพ เจ…เจฐเฉ‹เฉœเจพ, เจธเฉ€.เจœเฉ‡.เจ†เจฐ. เจฆเฉ‡ เจ‡เฉฐเจšเจพเจฐเจœ เจจเฉ€เจคเจฟเจ•เจพ เจ•เจชเฉ‚เจฐ เจ…เจคเฉ‡ เจฐเจพเจ‡เจฒ เจตเจฐเจฒเจก เจฆเฉ‡ เจ‡เฉฐเจšเจพเจฐเจœ เจชเฉ‚เจœเจพ เจฐเจพเจฃเจพ เจจเฉ‡ เจฌเฉฑเจšเจฟเจ†เจ‚ เจจเฉ‚เฉฐ เจฆเฉฑเจธเจฟเจ† เจ•เจฟ เจฎเจพเจจเจธเฉ‚เจจ เจฆเฉŒเจฐเจพเจจ เจฎเจธเจคเฉ€ เจฆเฉ‡ เจจเจพเจฒ-เจจเจพเจฒ เจธเจฟเจนเจค เจฆเจพ เจงเจฟเจ†เจจ เจฐเฉฑเจ–...

เค‡เคจเฅ‹เค•เคฟเคกเฅเคธ เค•เฅ‡ เคจเคจเฅเคนเฅ‡เค‚ เคฌเคšเฅเคšเฅ‹เค‚ เค•เฅ‹ เคฌเคคเคพเคฏเคพ เคฒเคพเค‡เคฌเฅเคฐเฅ‡เคฐเฅ€ เค•เคพ เคฎเคนเคคเฅเคคเฅเคต

เค‡เคจเฅ‹เคธเฅˆเค‚เคŸ เคนเคพเคŸเฅเคฐเฅเคธ เค•เฅ‡ เค‡เคจเฅ‹เค•เคฟเคกเฅเคธ (เคœเฅ€.เคเคฎ.เคŸเฅ€., เคฒเฅ‹เคนเคพเคฐเคพเค‚, เค•เฅˆเคจเฅเคŸ-เคœเค‚เคกเคฟเคฏเคพเคฒเคพ เคฐเฅ‹เคก เคต เคฐเฅ‰เคฏเคฒ เคตเคฒเฅเคฐเฅเคก) เค•เฅ‡ เคชเฅเคฐเฅ€-เคชเฅเคฐเคพเค‡เคฎเคฐเฅ€ เคตเคฟเค‚เค— เค•เฅ‡ เคฌเคšเฅเคšเฅ‹เค‚ เค•เฅ‹ เค†เคœ เคฒเคพเค‡เคฌเฅเคฐเฅ‡เคฐเฅ€ เคฒเฅ‡ เคœเคพเคฏเคพ เค—เคฏเคพเฅค เค‡เคธ เค—เคคเคฟเคตเคฟเคงเคฟ เค•เคพ เค‰เคฆเฅเคฆเฅ‡เคถเฅเคฏ เค‰เคจเฅเคนเฅ‡เค‚ เคฒเคพเค‡เคฌเฅเคฐเฅ‡เคฐเฅ€ เคฒเฅ‡ เคœเคพเค•เคฐ เคชเฅเคธเฅเคคเค•เฅ‹เค‚ เค•เฅ‡ เคฎเคนเคคเฅเคคเฅเคต เค•เฅ‡ เคธเคพเคฅ-เคธเคพเคฅ เคฒเคพเค‡เคฌเฅเคฐเฅ‡เคฐเฅ€ เค•เฅ‡ เคจเคฟเคฏเคฎเฅ‹เค‚ เคต เค…เคจเฅเคถเคพเคธเคจ เค•เฅ‡ เคฌเคพเคฐเฅ‡ เคฎเฅ‡เค‚ เค…เคตเค—เคค เค•เคฐเคตเคพเคจเคพ เคฅเคพเฅค เค‰เคจเฅเคนเฅ‡เค‚ เคฌเคคเคพเคฏเคพ เค—เคฏเคพ เค•เคฟ เคชเคขเคฉเฅ‡ เค•เฅ‡ เคฒเคฟเค เคฒเคพเค‡เคฌเฅเคฐเฅ‡เคฐเฅ€ เคธเฅ‡ เคชเฅเคธเฅเคคเค•เฅ‡เค‚ เคชเฅเคฐเคพเคชเฅเคค เค•เฅ€ เคœเคพ เคธเค•เคคเฅ€ เคฅเฅ€เค‚ เค”เคฐ เค‡เคจเฅเคนเฅ‡เค‚เค‚ เคธเฅเคตเคšเฅเค› เคฐเค–เคจเคพ เคฌเฅ‡เคนเคฆ เคœเคผเคฐเฅ‚เคฐเฅ€ เคนเฅˆเฅค เค‰เคจเฅเคนเฅ‡เค‚เค‚ เค…เคฒเคฎเคพเคฐเฅ€ เคฎเฅ‡เค‚ เคฐเค–เฅ€เค‚ เคชเฅเคธเฅเคคเค•เฅ‡เค‚ เคฆเคฟเค–เคพเคˆ เค—เคˆเค‚ เค•เคฟ เค•เฅˆเคธเฅ‡ เคชเฅเคธเฅเคคเค•เฅ‹เค‚ เค•เฅ‹ เค•เฅเคฐเคฎเคจเฅเคธเคพเคฐ เคต เคตเคฟเคทเคฏ เค•เฅ‡ เคฎเฅเคคเคพเคฌเคฟเค• เคฐเค–เคพ เคœเคพเคคเคพ เคนเฅˆเฅค เคฌเคšเฅเคšเฅ‹เค‚เค‚ เค•เฅ‹ เคธเคฎเคเคพเคฏเคพ เค—เคฏเคพ เค•เคฟ เคชเฅเคธเฅเคคเค•เฅ‡เค‚เค‚ เคชเคขเคฉเฅ‡ เค•เฅ€ เค†เคฆเคค เคฌเคšเคชเคจ เคธเฅ‡ เคนเฅ€ เคตเคฟเค•เคธเคฟเคค เคนเฅ‹เคคเฅ€ เคนเฅˆ เคชเคฐเค‚เคคเฅ เคชเฅเคธเฅเคคเค•เฅ‹เค‚เค‚ เค•เคพ เคšเคฏเคจ เคธเฅ‹เคš-เคธเคฎเคเค•เคฐ เค•เคฐเคจเคพ เคšเคพเคนเคฟเคเฅค เคชเฅเคธเฅเคคเค•เฅ‡เค‚ เค‡เคจเฅเคธเคพเคจ เค•เฅ€ เคธเคฌเคธเฅ‡ เคฌเคขเคฟเฅŸเคพ เคฎเคฟเคคเฅเคฐ เคนเฅ‹เคคเฅ€ เคนเฅˆเค‚เฅค เคฌเคšเฅเคšเฅ‹เค‚ เคจเฅ‡ เคฌเฅ‡เคนเคฆ เค‰เคคเฅเคธเคพเคน เคธเฅ‡ เคฒเคพเค‡เคฌเฅเคฐเฅ‡เคฐเฅ€ เค•เคพ เคฆเฅŒเคฐเคพ เค•เคฟเคฏเคพ เค”เคฐ เคšเฅเคชเคšเคพเคช เคฌเฅˆเค เค•เคฐ เค…เคชเคจเฅ€ เคชเคธเค‚เคฆ เค•เฅ€ เค•เคนเคพเคจเคฟเคฏเคพเค‚ เคชเคขเคผเฅ€เค‚เฅค เค‡เคจเฅ‹เค•เคฟเคกเฅเคธ เค•เฅ‡ เคชเฅเคฐเคญเคพเคฐเฅ€ เค—เฅเคฐเคฎเฅ€เคค เค•เฅŒเคฐ (เคœเฅ€.เคเคฎ.เคŸเฅ€.), เค…เคฒเค•เคพ เค…เคฐเฅ‹เคกเคผเคพ (เคฒเฅ‹เคนเคพเคฐเคพเค‚), เคจเฅ€เคคเคฟเค•เคพ เค•เคชเฅ‚เคฐ (เคธเฅ€.เคœเฅ‡.เค†เคฐ.), เคชเฅ‚เคœเคพ เคฐเคพเคฃเคพ (เคฐเฅ‰เคฏเคฒ เคตเคฒเฅเคฐเฅเคก) เคจเฅ‡ เคฌเคšเฅเคšเฅ‹เค‚ เค•เฅ‹ เคชเฅเคธเฅเคคเค•เฅ‡เค‚ เคชเคขเคฉเฅ‡ เค•เฅ‡ เคฒเคฟเค เคชเฅเคฐเฅ‡เคฐเคฟเคค เค•เคฟเคฏเคพ เค”เคฐ เค‰เคจเฅเคนเฅ‡เค‚ เคธเฅเคตเคšเฅเค› เคต เคธเคฎเฅเคญเคพเคฒ เค•เคฐ เคฐเค–เคจเฅ‡ เค•เฅ‡ เคฒเคฟเค เคญเฅ€ เค•เคนเคพเฅค เค‰เคจเฅเคนเฅ‹เค‚เค‚เคจเฅ‡ เคฌเคšเฅเคšเฅ‹เค‚ เค•เฅ‹ เคธเคฎเคเคพเคฏเคพ ...