Back to the topics list

жижиг талбайн тооцоо

Жижиг талбайн тооцоо

Судалгааны олон салбарт, ялангуяа математик, статистикийн салбарт том биш тодорхой популяцийн параметр, шинж чанарыг тооцоолох хэрэгцээ байнга гардаг. Энэхүү хэрэгцээ нь Жижиг талбайн тооцоо (SAE) гэж нэрлэгддэг арга зүйн тогтолцоог бий болгож байна. SAE арга нь түүврийн хэмжээ хязгаарлагдмал тул уламжлалт судалгааны аргачлал нь нарийн үр дүнд хүрэхгүй байж болох жижиг газарзүйн болон хүн ам зүйн бүс нутагт найдвартай тооцоолол гаргахад зориулагдсан.

Жижиг талбайн тооцоог ойлгох

Жижиг талбайн тооцоолол нь судалгааны өгөгдлийг туслах мэдээлэлтэй хослуулахын тулд статистикийн загваруудыг ашигладаг. Энэхүү туслах мэдээлэл нь захиргааны бүртгэл, тооллогын мэдээлэл эсвэл бусад том мэдээллийн багцаас гарч болно. Эдгээр хоёр эх сурвалжийг нэгтгэснээр жижиг талбайн дундаж, пропорциональ буюу нийт тоо зэрэг үзүүлэлтүүдийг зөвхөн судалгааны шууд тооцооллоор хийх боломжгүй нарийвчлалын зэрэгтэй тооцоолох боломжтой болно.

SAE-ийн үндсэн зарчим нь жижиг талбайн шууд судалгааны тооцоолол нь түүврийн хэмжээ бага тул маш их хувьсах эсвэл найдваргүй байж болох ч туслах өгөгдөл нь тооцооллын үйл явцыг мэдээлэх, сайжруулахад тусалдаг тогтвортой бүтцийг бий болгодог. Энэхүү бүтэц нь ихэвчлэн сонирхол татахуйц жижиг талбар ба илүү их мэдээлэлтэй, илүү өргөн судлагдсан, илүү өргөн хүрээтэй судлагдсан хэсгүүдийн хооронд ижил төстэй байдал эсвэл харилцаа холбоо байдаг гэсэн таамаглал дээр тулгуурладаг.

SAE загваруудын үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүд

Жижиг талбайн тооцооны загварууд нь ерөнхийдөө гурван үндсэн хэсгээс бүрдэнэ.

• Судалгааны шууд тооцоо: Эдгээр тооцооллыг сонирхсон жижиг талбайд цуглуулсан судалгааны мэдээллээс гаргаж авсан болно. Хэдийгээр тэдгээр нь дангаараа найдваргүй боловч тооцооллын үйл явцын үндсэн суурь болж өгдөг.
• Холбоосын загвар: Холболтын загвар нь туслах өгөгдөл болон сонирхсон параметрүүдийн хоорондын хамаарлыг тодорхойлдог. Энэ нь ихэвчлэн шугаман регрессийн загвар хэлбэртэй байдаг ба туслах өгөгдөл нь зорилтот параметрийг урьдчилан таамаглах үүрэг гүйцэтгэдэг.
• Талбайд хамаарах санамсаргүй нөлөө: Өөр өөр жижиг талбайнуудын харилцан адилгүй байдлыг тооцохын тулд SAE загварууд нь туслах өгөгдлөөр тайлбарлагдаагүй бүс бүрийн өвөрмөц шинж чанарыг агуулсан санамсаргүй эффектүүдийг агуулдаг.

Жижиг талбайн тооцооны загваруудын төрлүүд

Жижиг талбайн тооцоололд хэд хэдэн төрлийн загвар ашигладаг бөгөөд үүнд:

• Талбайн түвшний загварууд: Эдгээр загварууд нь бүс нутгийн түвшний судалгааны тооцоог регрессийн загвараар дамжуулан бүсийн түвшний туслах өгөгдөлтэй холбосон хэсгүүдийн нэгдсэн өгөгдлийг ашигладаг.
• Нэгж түвшний загварууд: Нэгж түвшний загварууд нь нэгтгэсэн өгөгдлөөс илүүтэй бие даасан өгөгдлийн бүртгэлтэй ажилладаг. Нийтлэг арга бол тогтмол нөлөө (туслах хувьсагчаас) болон санамсаргүй нөлөөг (бүс нутгийн онцлогт тохирсон хувьсагчийг авахын тулд) хослуулсан холимог загваруудыг ашиглах явдал юм.

Жижиг талбайн тооцооны хэрэглээ

Жижиг талбайн тооцооны аргууд нь янз бүрийн салбарт хэрэглэгдэхүүнийг олдог, тухайлбал:

• Эдийн засаг: Бодлогын шийдвэр гаргахын тулд жижиг бүс нутгийн орлого, ядуурлын түвшинг тооцоолох.
• Эрүүл мэнд: Зорилтот арга хэмжээ авахын тулд газарзүйн жижиг бүс нутаг эсвэл хүн ам зүйн бүлгүүдийн эрүүл мэндийн үр дүн эсвэл үйлчилгээний ашиглалтыг үнэлэх.
• Боловсрол: Сургуулийн дүүрэг эсвэл хөршийн түвшинд боловсролын гүйцэтгэл эсвэл нөөцийн хэрэгцээг үнэлэх.

Эдгээр програмууд нь шууд мэдээлэл цуглуулах арга хангалтгүй байж болох жижиг газруудад өндөр чанартай тооцоо гаргахад SAE аргуудын уян хатан байдал, ашиг тусыг харуулдаг.

Жижиг талбайн тооцооны жишээ

Хотын янз бүрийн хорооллын өрхийн дундаж орлогыг тооцоолох зорилготой судалгааг авч үзье. Зарим хорооллын шууд судалгааны тооцоог маш цөөхөн хариулт дээр үндэслэсэн байж болох бөгөөд энэ нь тодорхойгүй байдлын өндөр түвшинд хүргэдэг. Эдгээр тооцоог сайжруулахын тулд Жижиг талбайн тооцооны загварыг ашиглаж болно:

1. Шууд судалгааны мэдээлэл цуглуулах: Орлогын мэдээллийг цуглуулахын тулд янз бүрийн хороололд судалгаа явуулна.
2. Туслах мэдээлэл цуглуулах: Ажилгүйдлийн түвшин, түрээсийн дундаж үнэ, боловсролын түвшин зэрэг хотын хэмжээнд холбогдох мэдээллийг одоо байгаа бүртгэлээс цуглуул.
3. Загварын бүтээн байгуулалт: Туслах хувьсагчдад үл хамаарах хувьсах байдлыг тооцохын тулд тухайн бүс нутгийн санамсаргүй үр нөлөөг агуулсан хөршийн орлогын тооцоог туслах өгөгдөлтэй холбосон загварыг боловсруулах.
4. Тооцоолол ба дүн шинжилгээ: Өрхийн дундаж орлогын анхны судалгаанд суурилсан тооцоог боловсронгуй болгох, тэдгээрийн үнэн зөв, найдвартай байдлыг сайжруулахын тулд загварыг ашиглана уу.

Энэхүү хялбаршуулсан жишээн дээр туслах өгөгдөл нь шууд судалгааны тооцооллыг тогтворжуулах, сайжруулахад тусалж, зөвхөн шууд судалгааны хариултаас илүү ойр орчмын орлогын түвшинг илүү нарийн харах боломжийг олгодог.

Жижиг талбайн тооцоололд тулгарч буй бэрхшээл, анхаарах зүйлс

SAE нь жижиг хүн амын ойлголтыг сайжруулах хүчирхэг хэрэгслийг санал болгодог ч хэд хэдэн сорилтыг даван туулах шаардлагатай байна:

• Туслах өгөгдлийн чанар: SAE загваруудын найдвартай байдал нь ашигласан туслах өгөгдлийн чанар, хамаарлаас ихээхэн хамаардаг. Чанар муутай эсвэл таарч тохирохгүй туслах өгөгдөл нь буруу тооцоолол хийхэд хүргэдэг.
• Загварын нарийн төвөгтэй байдал: Тохирох SAE загварыг боловсруулах нь статистик загварчлалын арга техник болон судалж буй сэдвийн талаар гүнзгий ойлголттой байхыг шаарддаг. Хэт төвөгтэй загваруудыг тайлбарлах, батлахад хэцүү байдаг.
• Тооцооллын шаардлага: SAE-ийн зарим аргууд, ялангуяа нэгж түвшний өгөгдөлтэй холбоотой аргууд нь тооцооллын хувьд эрчимтэй байж болох бөгөөд өгөгдөл боловсруулах, загварыг тооцоолоход ихээхэн нөөц шаарддаг.

Эдгээр сорилтуудыг үл харгалзан жижиг талбайн үнэлгээний аргуудыг анхааралтай, хязгаарлалтыг нь харгалзан үзвэл жижиг талбайн тооцооны чанар, ашиг тусыг мэдэгдэхүйц сайжруулж, илүү сайн мэдээлэлтэй шийдвэр, бодлогыг хөнгөвчлөх боломжтой.

Дүгнэлт

Жижиг талбайн тооцоолол нь статистикийн салбарт чухал ахиц дэвшил болж, судлаачид болон бодлого боловсруулагчдад цөөн хүн ам эсвэл газарзүйн бүс нутгийн хязгаарлагдмал өгөгдлөөс утга учиртай ойлголт авах боломжийг олгодог. Туслах өгөгдөл, боловсронгуй статистик загваруудыг ухаалгаар ашигласнаар SAE аргууд нь жижиг талбайн хувьд илүү найдвартай, үнэн зөв тооцоололд хүрэх замыг бий болгож, улмаар бидний янз бүрийн үзэгдлийг ойлгох, хариу үйлдэл үзүүлэх чадварыг сайжруулдаг.