1. İqtisadi vəziyyətin proqnozlaşdırılması, iqtisadi siyasətin işlənməsi və monitorinqi üçün statistikadan istifadə etməklə iqtisadi modellərin hazırlanması və təkmilləşdirilməsi Giriş

3.11. Müayinə məlumatlarının işlənməsi metodunun

təkmilləşdirilməsi
Seçmə metodologiyasının təkmilləşdirilməsi və məlumatların keyfiyyətinə nəzarət statistik məlumatların istehsalında prioritet problemlərdən hesab olunur. Bu problemləri yeni informasiya texnologiyaları və ekonometrik metodların tətbiqi vasitəsi ilə həll etmək olar. Odur ki, klassik (köhnə) metodologiyadan istifadə edilməsi yanlış nəticələrin alınmasına və doğru olmayan statistik qararların generasiyasına səbəb olur.

Mövcud statistik müayinə məlumatları aşağıdakı nöqsanlara malikdir:

• 
  informasiyanın asimmetrikliyi, məlumatın keyfiyyətsizliyi (reallığa adekvat olmaması);
  
• 
  zamana görə ləngiməsi (yəni operativ olmaması);
  
• 
  əhatə dairəsinin aşağı olması (tədqiqat obyektinin reprezentativ olmaması);
  

Köhnə metodlardan fərqli olaraq müasir metodlar yekun göstəricilərə deyil, mikro məlumatlara əsaslanır. Həmin məlumatların normallığı yoxlanılır, məlumatların statistik xarakteristikaları, informasiya balansı müəyyən olunur, başqa göstəricilərlə əlaqəliliyi təhlil edilir, qruplaşdırılır və s. Sadə dildə desək məlumatın etibarlılığı artırılır, qeyri-müəyyənliyi azalır, şəffaf hala salınır.

Təcrübədə adətən x₁, x₂, ...,x_n vahidlərindən ibarət müşahidə məcmusu əsasında bu və ya digər nəticələri əldə etmək tələb olunur. Bir çox hallarda bu vahidlərin sayı yüzlərlə, hətta minlərlə olduğundan, mövcud müşahidənin hərtərəfli təsviri məsələsi meydana çıxır. Bu məqsədlə təsviri statistika metodundan istifadə olunur.

Təsviri statistika metodu dedikdə, müxtəlif göstəricilərin və qrafiklərin köməyilə x₁, x₂, ...,x_n seçmə vahidlərinin təsvir olunması başa düşülür.

Təsviri statistika metodunun əhəmiyyəti ondan ibarətdir ki, kifayət qədər informativ statistik göstəricilər böyük sayda seçmə vahidlərinin nəzərdən keçirilməsi zərurətini aradan qaldırır.

Təsviri statistika göstəriciləri. Seçməni təsvir edən göstəriciləri bir neçə qrupa bölmək olar.

1.Vəziyyəti təsvir edən göstəricilər ədəd oxu üzərində məlumatların vəziyyətini təsvir edir. Belə göstəricilərə misal olaraq, seçmə əlamətinin minimum və maksimum qiymətləri (variasiya sırasının minimum və maksimum həddi), yuxarı və aşağı kvartilləri (seçmə elementlərinin 50%-nin düşdüyü zonanı əhatə edirlər) göstərmək olar. Nəhayət, seçmə əlamətinin orta vəziyyəti haqqında məlumatlar orta kəmiyyət, median və digər analoji xarakteristikaları əldə etməyə imkan verir.

2. Paylanma (səpələnmə) göstəriciləri məlumatların öz mərkəzinə nəzərən paylanması (səpələnməsinin) dərəcəsini təsvir edir. Buna aid göstəricilər: seçmə əlamətinin dispersiyası, standart kənarlaşma, variasiya genişliyi (maksimal və minimal elementlər arasında fərq), kvartillər arasında variasiya genişliyi (yuxarı və aşağı kvartillər arasında fərq) ekses əmsalı və s. ola bilər. Bu göstəricilər məlumatların əsas hissəsinin mərkəz ətrafında nə dərəcədə sıx toplanmasını əks etdirir.

3. Asimmetriya göstəriciləri. Göstəricilərin üçüncü qrupu məlumatların öz mərkəzi ətrafında paylanmasının simmetrikliyini ifadə edir. Bura aşağıdakılar aiddir: asimmetriya əmsalı, seçmə orta kəmiyyətinə və seçmə kvartilə nəzərən seçmə medianın vəziyyəti, histoqram və s.

4. Paylanma qanununu təsvir edən göstəricilər. Nəhayət, təsviri statistikanın dördüncü qrup göstəriciləri məlumatların paylanma qanunu haqqında təsəvvürü əks etdirir. Bura histoqramların və paylanmanın empirik funksiyalarının qrafikləri, tezlik cədvəlləri aid edilir.

Təsviri statistika göstəricilərinin tətbiq olunması. Yuxarıda sadalanan xarakteristikalardan praktikada ənənəvi olaraq ən çox istifadə olunan seçmə orta kəmiyyət, median və dispersiyadır (yaxud standart kənarlaşma). Bununla yanaşı daha dəqiq və etibarlı nəticələr əldə etmək üçün yuxarıda göstərilən digər xarakteristikaları da nəzərdən keçirmək lazımdır. Seçmə məcmunun alınma şərtləri də böyük əhəmiyyət kəsb edir.

Seçmə məcmuda ümumi kütlədən əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənən müşahidə vahidlərinin mövcudluğuna da diqqət yetirilməsi tələb olunur. Məsələ burasındadır ki, hətta bir, yaxud bir neçə fərqli müşahidə vahidi seçmə məcmunun orta qiymət, dispersiya, standart kənarlaşma, asimmetriya əmsalı və ekses kimi xarakteristikalarını güclü şəkildə təhrif etmiş olsun. Belə müşahidələrin aşkarlanmasının sadə yolu qruplaşmanın kifayət qədər çoxlu sayda intervallara bölünməsilə seçmə məcmunun variasiya sırası, yaxud histoqramın köməyilə təhlilindən ibarətdir. Belə müşahidələrin mövcudluğu haqqında şübhələr o zaman meydana çıxır ki, bütövlükdə məcmu simmetrik olsa da, seçmə orta qiymət seçmə mediandan fərqlənmiş olsun; seçmə elementlərinin minimal və maksimal qiymətlərinə nəzərən medianın vəziyyəti kəskin şəkildə qeyri-simmetrik olsun və s.

Fərqli elementlərin mövcudluğu, yəni kobud (səhv) müşahidələrin olması seçmə göstəricilərinin qiymətini (seçmə üzrə orta qiymət, dispersiya, standart kənarlaşma və s.) güclü şəkildə təhrif etməklə yanaşı, digər səhv nəticələrə də gətirib çıxara bilər.

Qruplaşma. Əksər hallarda (qeydiyyatı sadələşdirmək, yaxud ölçünün yüksək olmayan dəqiqliyi üçün) məlumatlar qruplaşdırılır, yəni ədəd oxu intervallara bölünür, x₁, x₂, ...,x_n seçmə elementlərindən hər intervala düşən n_j sayı müəyyən olunur (burada j – intervalın nömrəsidir). Aydındır ki, olacaqdır.

Bu halda seçmənin orta qiyməti və dispersiyası olaraq aşağıdakı kəmiyyətlərdən istifadə olunur. Seçilmiş intervalların mərkəzini (orta qiymətini) t₁, t₂, ... – işarə etsək, onda seçmənin orta qiyməti əvəzinə kəmiyyətindən istifadə olunur:

,

seçmə üzrə s² dispersiyası isə

düsturu ilə verilir.

Seçmə müayinəsi üzrə təsviri statistikanın aparılması müxtəlif yollarla həyata keçirilir. Bunların bir neçə növünü göstərmək olar.

Nöqtəvi diaqram. Cədvəl şəklində toplanmış məlumatları nəzərdən keçirmək çətin olur. Onların daha əyani şəkildə təsvirinə ehtiyac yaranır. Belə əyani təsvirin formalarından biri nöqtəvi diaqramdır: cədvəl məlumatları ədəd oxu üzərində qeyd olunur. Əgər cədvəldə hər hansı ədəd bir neçə dəfə təkrarlanarsa, onu uyğyn sayda nöqtə ilə təsvir edirlər. Belə diaqram o halda əlverişlidir ki, təsadüfi kəmiyyətin eyni qiyməti müayinədə bir neçə dəfə təkrarlanmış olsun. Əks halda, nöqtəvi diaqram absis oxu üzərində ardıcıl nöqtələrdən ibarət olur. Bütün hallarda nöqtəvi diaqram seçmənin paylanma funksiyasının qrafikini qurmağa yardım etmiş olur.

Histoqram. Məlumatların daha əyani təsviri müşahidə vahidlərinin qruplaşması yolu ilə aparılır. Qruplaşma yaxud təsnifləşmə dedikdə n sayda müşahidənin x₁, x₂, ...,x_n nəticələrinin müəyyən m sayda intervala bölgüsü başa düşülür ki, bu da qruplaşmanın intervalı adlanır. İntervalların ölçüsünü , qruplaşma intarvalının orta qiymətini ilə işarə edək.

Qruplaşmanın j-ci intervalında müşahidələrin n_ij sayı aşağıdakı bərabərsizliyi ödəyən x_i , i=1,...,n kəmiyyətinə bərabər olur

.

Qruplaşmanın j-ci intervalına düşən müşahidələrin tezliyini h_j = n_j/n ilə təyin edək. Qruplaşma intervalının ölçüsünün h_j kəmiyyətinə təsirini aradan qaldırmaq üçün f_j = h_j/Δ_j kəmiyyətindən istifadə olunur.

Seçmənin histoqramı dedikdə, seçmə vahidlərinin düşmə tezliyininin qruplaşmanın uyğun intervalından asılılığının qrafik təsviri başa düşülür. Ordinat oxu üzərində tezliyin özü deyil, tezliyin qruplaşma intervalının uzunluğuna bölünməsindən alınan nəticə götürülür. Əgər qruplaşmanın bütün intervalları eyni uzunluğa malik olarsa Δ kəmiyyətinə bölmə əməli aparılmır və ordinat oxu üzərində n_j, yaxud h_j kəmiyyətlərindən istifadə olunur. Histoqramın təyinatına müvafiq olaraq histoqramın hər bir sütununun sahəsi qruplaşmanın verilən intervalına düşən müşahidələrin tezliyinə bərabərdir (daha dəqiq desək, mütənasibdir).

Aydındır ki, qruplaşmanın interval kəmiyyəti histoqramın ümumi görünüşünə əhəmiyyətli dərəcədə təsir edir. Əgər qruplaşma intervalının uzunluğu kiçikdirsə, onda təsadüfi kənarlaşmaların təsiri əhəmiyyət kəsb edir. Çünki bu zaman hər bir interval çox sayda olmayan müşahidələrdən ibarət olur. Qruplaşma intervalının uzunluğunun müxtəlif qiymətlərində seçmənin histoqramındakı dəyişikliyi görmək olar. Məlumdur ki, qruplaşma intervalının kəmiyyəti nə qədər böyük olarsa, paylanmanın xarakterik cəhətləri bir o qədər çox cəmləşmiş olar.

Əgər qruplaşmış paylanma sonrakı hesablamaların əsasını təşkil edərsə, onda bir qayda olaraq, qruplaşma intervalları böyük olmamalıdır və eyni uzunluğa malik olmalıdır.

Təsviri statistikanın ədədi və qrafik metodlarını SPSS paketi vasitəsi ilə tətbiq etmək olar. Təsviri statistikanın hesablamalarını həyata keçirən əməliyyatlar «Analize» (təhlil) statistik əməliyyat paketinin menyusunun «Descriptive Statistics» (təsviri statistika) bölməsində qruplaşdırılmışdır. «Descriptive Statistics» menyusuna daxil olan əməliyyatların qısa şərhini verək.

Frequencies (tezliklər) – bir, yaxud bir neçə nümunə üzrə ədədi xarakteristikaları: tezlikləri, faizləri, kumulyativ faizləri, orta kəmiyyət, dispersiya, standart kənarlaşma, median, moda, yekun qiyməti, minimal, maksimal qiymətləri, asimmetriya, ekses, asimmetriya və ekses qiymətlərinin standart kənarlaşmasını, kvartil, prosentil, sütun şəkildə diaqramları, histoqramları və s. əldə etməyə imkan yaradır.

Descriptives (təsviri statistika) - bir yaxud bir neçə nümunə üzrə statistikanı təsvir edən əsas kəmiyyətləri: orta qiymət, onun standart kənarlaşması, minimal və maksimal qiymətləri, dispersiya, standart kənarlaşma, variasiya genişliyi, asimmetriya, ekses və digər ədədi xarakteristikaları əks etdirir. Bu əməliyyatın Frequencies əməliyyatından əsas fərqi ondan ibarətdir ki, seçmənin normallaşmış qiymətlərini hesablayır və onları məlumat redaktorunun ayrıca dəyişənlərində saxlayır. Bu əməliyyatı paylanma qanunu normallığa yaxın olan məlumatlara tətbiq etmək daha məqsədəuyğundur.

Explore (kəşfiyyat xarakterli təhlil) – yuxarıdakı iki əməliyyatlardan hər birinin yerinə yetirdikləri hesablamaları aparmaqla yanaşı, bunu bir neçə nümunə üzrə deyil, həm də onların altqrupları üçün həyata keçirməyə imkan verir. Bundan başqa həmin əməliyyat nümunələr üzrə orta kəmiyyətin müxtəlif dayanıqlı qiymətlərini əldə etmək imkanına malikdir.

Crosstabs ( qoşma cədvəllər) – iki və ya bir neçə dəyişən arasında əlaqənin müəyyən edilməsində istifadə olunur. Bu əməliyyat aləti vasitəsilə ikiölçülü və çoxölçülü qoşma cədvəllər qurulur, Pirsonun xi-kvadrat meyarı vasitəsilə dəyişənlərin asılı olmaması hipotezasını yoxlamaq və iki dəyişən arasında əlaqənin müxtəlif dərəcələrini hesablamaq olur. Yuxarıda göstərdiklərimizi ümümiləşdirərək belə nəticəyə gəlmək olar ki, ekonometrik üsullardan istifadə edilməsi tədqiqatın metodoloji təminatının əsas tərkib hissəsi olmalıdır.
Əlavə

Kənd ərazi vahidi üzrə ev təsərrüfatlarının siyahısı

Təsər-rüfatın N-si	Əkin sahəsi (ha)	Təsər-rüfatın N-si	Əkin sahəsi (ha)	Təsər-rüfatın N-si	Əkin sahəsi (ha)	Təsər- rüfatın N-si	Əkin sahəsi (ha)
1	1,09	46	4,47	91	2,46	136	1,88
2	1,21	47	1,18	92	3,67	137	1,61
3	0,56	48	4,56	93	1,69	138	1,54
4	3,56	49	1,52	94	4,86	139	1,69
5	3,93	50	2,6	95	5,59	140	1,67
6	0,66	51	0,85	96	2,62	141	4,85
7	1,65	52	4,8	97	3,9	142	1,68
8	0,73	53	1,69	98	1,64	143	2,9
9	2,3	54	4,38	99	1,77	144	2,9
10	1,16	55	0,98	100	1,1	145	2,86
11	0,72	56	4,45	101	4,11	146	2
12	1,61	57	1,69	102	1,95	147	3,4
13	2,68	58	1,69	103	4,49	148	3,8
14	2,64	59	2,85	104	1,48	149	1,28
15	1,2	60	2,81	105	0,42	150	1,59
16	2,63	61	1,62	106	0,98	151	2,23
17	1,61	62	3,49	107	1,58	152	1,81
18	0,99	63	2,2	108	2,13	153	1,25
19	2,04	64	1,93	109	2,73	154	4,84
20	0,82	65	3,98	110	1,29	155	3,68
21	0,66	66	3,86	111	2,05	156	2,69
22	1,36	67	1,69	112	1,73	157	0,69
23	3,9	68	1,69	113	1,73	158	3,14
24	2,03	69	2,68	114	1,43	159	3,5
25	1,02	70	1,69	115	2,12	160	0,9
26	2,72	71	4,47	116	4,01	161	2,91
27	3,69	72	2,72	117	3,76	162	2,34
28	1,5	73	1,49	118	3,19	163	1,32
29	3,59	74	1,49	119	1,25	164	3,7
30	1,18	75	1,91	120	2,36	165	2,67
31	5,12	76	1,59	121	1,61	166	2,3
32	2,47	77	1,42	122	1,61	167	3,89
33	1,4	78	1,78	123	3,39	168	3,33
34	1,69	79	3,17	124	2,56	169	0,79
35	4,57	80	1,62	125	6,07	170	0,88
36	3,28	81	1,89	126	1,57	171	3,97
37	2,45	82	1,89	127	1,73	172	1,87
38	3,18	83	1,98	128	4,6	173	1,98
39	2,42	84	2,57	129	1,67	174	2
40	0,82	85	0,69	130	1,67	175	1,94
41	3,88	86	3,49	131	1,22	176	1,19
42	3,88	87	4,8	132	4,56	177	0,55
43	1,18	88	4,47	133	1,66	178	2,91
44	1,96	89	2,6	134	4,93	179	3,63
45	3,89	90	2,83	135	1,73	180	1,48
181	3,54	233	2,17	285	1,98	337	0,7
182	1,7	234	2,78	286	1,07	338	0,25
183	3,42	235	1,57	287	3,79	339	0,99
184	1,9	236	2,65	288	1,02	340	0,5
185	2,25	237	1,9	289	1,95	341	2,69