54
Olingan qiymatlarni yuqoridagi formulaga qo‗yib, ishchilar yoshi va mehnat
unumdorligi orasidagi bog‗lanish chambarchasligini xarakterlovchi
korrelyatsion
munosabat kattaligini aniqlaymiz:
956
,
0
576
,
0
049
,
0
576
,
0
9
:
19
,
5
9
:
43
,
0
9
:
19
,
5
Xulosada qilib aytib o‗tish kerakki, juft korrelyatsiya usulini qo‗llashni faqat
ikkita misoldagina ko‗rib chiqdik. Biroq bu usul har xil iqtisodiy ko‗rsatkichlar
orasida munosabatni ham o‗rganish uchun qo‗llanilishi mumkin. Bu esa
o‗rganilayotgan holatni, uning o‗zgarishida har bir omilning o‗rni va ahamiyatini
baholashda chuqurroq bilimga ega bo‗lish imkoniyatini beradi.
Korxonaning xo‗jalik faoliyatidagi iqtisodiy holatlari va jarayonlari ko‗p
sonli omillarga bog‗liq. Bu kabi kompleks omillarning o‗zaro bog‗lanishlari
o‗rganilayotgan holatni to‗liqroq xarakterlaydi.
Korrelyatsion tahlil uchun omillarni saralash – eng muhim hisoblanadi.
Chunki tahlilning yakuniy natijalari omillarning qanchalik to‗g‗ri tanlanganligiga
bog‗liq. Nazariya va tahlilning amaliy tajribasi
omillarni tanlashda muhim
ahamiyat kasb etadi. Bunda quyidagi qoidalarga bo‗ysunish kerak:
1. Birinchi navbatda, ko‗rsatkichlar orasidagi sababli bog‗lanishlarni hisobga
olish zarur, negaki, faqat ulargina o‗rganilayotgan holat mohiyatini ochib beradi.
Natijaviy ko‗rsatkichli matematik munosabatlarda joylashgan bu kabi omillarning
tahlili unchalik ahamiyat kasb etmaydi.
2. Ko‗p omilli korrelyatsion model yaratishda amalda qilib bo‗lmaydigan
barcha shart va majburiyatlarni o‗z ichiga olgan, natijaviy ko‗rsatkichlarga hal
qiluvchi ta‘sir o‗tkazadigan eng muhim omillarni tanlab olish zarur. Styudent
bo‗yicha kam jadvalli, ishonchlilik mezoniga ega bo‗lgan omillarni hisobga olish
tavsiya qilinmaydi.
3. Chiziqli turdagi korrelyatsion modellarga egri
chiziqli xarakterga ega
bo‗lgan natijaviy ko‗rsatkich bilan bog‗lanishli omillarni qo‗shish tavsiya
etilmaydi.
4. Korrelyatsion modelga o‗zaro bog‗langan omillarni qo‗shish mumkin
emas. Agar ikkita omil o‗rtasidagi juft korrelyatsiya koeffitsiyenti 0,85 dan ko‗p
bo‗lsa, korrelyatsion tahlil qoidasiga ko‗ra bittasini
chiqarib tashlash kerak, aks
holda, natijaviy ko‗rsatkichni xau holda bo‗lishiga olib keladi.
5. Korrelyatsion modelga funksional xarakterdagi natijaviy ko‗rsatkichda
bog‗lanishli omillarni korrelyatsion modelga qo‗shish tavsiya etilmaydi.
Korrelyatsion model uchun omillarni saralashda analitik guruhlash, parallel
va dinamik qatorlarni solishtirish, chiziqli grafiklar katta yordam beradi. Ular
55
yordamida o‗rganilayotgan ko‗rsatkichlar orasidagi bog‗lanish
mavjudligi, shakli
va yo‗nalishini aniqlash mumkin. Omillarni saralashni Styudent mezoni bo‗yicha
qiymatlarni baholash asosida korrelyatsion tahlil masalasini yechish jarayonida
ham amalga oshirish mumkin.
Sanab o‗tilgan shartlarni hisobga olgan holda va omillarni saralash usullarini
qo‗llagan holda ko‗p omilli korrelyatsion modelning rentabellik darajasi (
Y
) uchun
uning darajasiga katta ta‘sir ko‗rsatuvchi quyidagi omillar tanlab olingan.
x
1
– material unumi, so‗m;
x
2
– jamg‗arma unumi, so‗m;
x
3
–mehnat unumdorligi (bir ishchining o‗rtacha yillik ishlab chiqarishi),
ming so‗m;
x
4
– korxona aylanma mablag‗ining aylanish davomiyligi, kun;
x
5
– yuqori sifatli mahsulotning solishtirma og‗irligi %.
Modomiki, korrelyatsion bog‗lanish ko‗p sonli kuzatuvlarda to‗laligicha
namoyon bo‗lar ekan, ma‘lumotlarni tanlab olish hajmi yetarlicha katta bo‗lishi
kerak, negaki ko‗p sonli kuzatuvlardagina boshqa omillarning ta‘siri tekislanadi.
O‗rganilayotgan obyektlar majmui qanchalik ko‗p bo‗lsa,
natijalar tahlili
shunchalik aniq bo‗ladi.
Bu shartni hisobga olgan holda sanab o‗tilgan omillarning rentabellik
darajasiga ta‘siri 40 ta korxona misolida o‗rganiladi.
Har bir omil va natijaviy ko‗rsatkichlardan yig‗ilgan boshlang‗ich
ma‘lumotlar aniqligi, bir turdaligi va me‘yoriy taqsimot
qonunlariga mos kelishi
tekshirilgan bo‗lishi kerak.
Birinchi navbatda uning obyektiv mavjudligiga mos holda ma‘lumotning
aniqliligiga ishonch hosil qilish kerak. Negaki aniq bo‗lmagan ma‘lumotdan
foydalanish tahlil natijalarining noaniqligiga va noto‗g‗ri xulosalar chiqarishga olib
keladi.
Ma‘lumot o‗rtacha darajada taqsimlanishi bo‗yicha bir turda bo‗lishi kerak.
Agar obyektlar guruhlari o‗rtacha darajadan katta farq qilsa, bu boshlang‗ich
ma‘lumotlarning bir turda emasligidan dalolat beradi.
Ma‘lumotning bir turda bo‗lish mezoni bu har bir omilli va natijaviy
ko‗rsatkichlarda hisoblanadigan o‗rta kvadratik og‗ish va variatsiya koeffitsiyenti
hisoblanadi.
O‗rta kvadratik og‗ish alohida qiymatlarni o‗rta
arifmetik qiymatlardan
absolyut og‗ishini ko‗rsatadi. Uning qiymati ushbu formuladan topiladi:
.
2
n
x
x
i
56
Variatsiya koeffitsiyenti alohida qiymatlarni o‗rta arifmetik qiymatlardan
nisbiy og‗ishi chegarasini ko‗rsatadi. U quyidagi formula bo‗yicha hisoblanadi
100
x
V
Variatsiya koeffitsiyenti qanchalik katta bo‗lsa,
shuncha tarqoqlik nisbatan
ko‗p va o‗rganilayotgan obyektlarning to‗g‗rilanishi kam bo‗ladi. Variatsion
qatorlarning o‗zgarishi quyidagicha qabul qilingan: 10%
dan oshib ketmasa – arzimas, 10-20% - o‗rtacha, 20% dan ko‗p bo‗lsa katta,
lekin 33% dan oshib ketmasligi kerak. Variatsiya 33% dan oshib ketsa bu
ma‘lumotlarning bir turda emasligidan darak beradi va bir turda bo‗lmagan
ma‘lumotlarni chiqarib tashlash kerak bo‗ladi. Bular
odatda tanlov qatorlarining
boshida yoki oxirida bo‗ladi.
2.25-jadval
Dostları ilə paylaş: