Back to the topics list

kichik maydonni baholash

Kichik maydonni baholash

Ko'pgina tadqiqot sohalarida, xususan, matematika va statistika sohalarida, katta bo'lmagan aniq populyatsiyalarning parametrlarini yoki xususiyatlarini baholashga tez-tez ehtiyoj paydo bo'ladi. Ushbu zarurat Kichik maydonlarni baholash (SAE) deb nomlanuvchi metodologik asosni o'ynaydi. SAE texnikasi an'anaviy so'rov usullari cheklangan tanlanma o'lchamlari tufayli aniq natijalarni bermasligi mumkin bo'lgan kichik geografik yoki demografik hududlar uchun ishonchli hisob-kitoblarni ishlab chiqarish uchun mo'ljallangan.

Kichik maydonni baholashni tushunish

Kichkina hududni baholash o'zining asosiy qismida so'rov ma'lumotlarini yordamchi ma'lumotlar bilan birlashtirish uchun statistik modellardan foydalanishni o'z ichiga oladi. Ushbu yordamchi ma'lumot ma'muriy yozuvlardan, aholini ro'yxatga olish ma'lumotlaridan yoki boshqa katta ma'lumotlar to'plamidan olinishi mumkin. Ushbu ikkita manbani birlashtirgan holda, faqat to'g'ridan-to'g'ri tadqiqot hisob-kitoblari orqali erishib bo'lmaydigan aniqlik darajasi bilan kichik maydonlar uchun o'rtacha, nisbatlar yoki umumiy hisoblar kabi parametrlarni baholash mumkin bo'ladi.

SAEning asosiy printsipi shundaki, kichik hudud uchun to'g'ridan-to'g'ri so'rov baholari kichik tanlanma hajmi tufayli juda o'zgaruvchan yoki ishonchsiz bo'lishi mumkin bo'lsa-da, yordamchi ma'lumotlar baholash jarayonini xabardor qilish va yaxshilashga yordam beradigan barqaror tuzilmani ta'minlashi mumkin. Ushbu tuzilma ko'pincha qiziqishning kichik maydoni va ko'proq ma'lumotlar mavjud bo'lgan kengroq, kengroq o'rganilgan sohalar o'rtasida o'xshashlik yoki munosabatlar mavjudligi haqidagi taxminga tayanadi.

SAE modellarining asosiy komponentlari

Kichik maydonlarni baholash modellari odatda uchta asosiy komponentdan iborat:

• To'g'ridan-to'g'ri so'rov taxminlari: Bu taxminlar kichik qiziqish maydoni uchun to'plangan so'rov ma'lumotlaridan olingan. O'z-o'zidan ishonchsiz bo'lishiga qaramay, ular baholash jarayoni uchun asos bo'lib xizmat qiladi.
• Bog'lanish modeli: Bog'lanish modeli yordamchi ma'lumotlar va qiziqish parametrlari o'rtasidagi munosabatni belgilaydi. U ko'pincha chiziqli regressiya modeli shaklini oladi, bu erda yordamchi ma'lumotlar maqsadli parametr uchun bashorat qiluvchi bo'lib xizmat qiladi.
• Hududga xos tasodifiy ta'sirlar: Turli kichik hududlar o'rtasidagi o'zgaruvchanlikni hisobga olish uchun SAE modellari har bir hududning yordamchi ma'lumotlar bilan izohlanmagan o'ziga xos xususiyatlarini qamrab oladigan tasodifiy effektlarni o'z ichiga oladi.

Kichik maydonlarni baholash modellarining turlari

Kichik maydonlarni baholashda bir necha turdagi modellar qo'llaniladi, jumladan:

• Hudud darajasidagi modellar: Bu modellar hududlar uchun jamlangan ma'lumotlardan foydalanadi, regressiya modellari orqali hudud darajasidagi so'rov baholarini hudud darajasidagi yordamchi ma'lumotlar bilan bog'laydi.
• Birlik darajasidagi modellar: Birlik darajasidagi modellar yig'ilgan ma'lumotlardan ko'ra individual ma'lumotlar yozuvlari bilan ishlaydi. Ruxsat etilgan effektlarni (yordamchi o'zgaruvchilardan) va tasodifiy effektlarni (hududga xos o'zgaruvchanlikni qo'lga kiritish uchun) birlashtirgan aralash modellardan foydalanish umumiy yondashuvdir.

Kichik maydonlarni baholashni qo'llash

Kichik maydonlarni baholash usullari turli sohalarda ilovalarni topadi, masalan:

• Iqtisodiyot: Siyosiy qarorlar qabul qilish uchun kichik hududlar uchun daromad yoki qashshoqlik darajasini baholash.
• Salomatlik: Maqsadli aralashuvlar uchun kichik geografik hududlarda yoki demografik guruhlarda salomatlik natijalarini yoki xizmatlardan foydalanishni baholash.
• Ta'lim: maktab tumani yoki mahalla darajasida ta'lim samaradorligini yoki resurslarga bo'lgan ehtiyojni baholash.

Ushbu ilovalar to'g'ridan-to'g'ri ma'lumotlarni yig'ish usullari etarli bo'lmasligi mumkin bo'lgan kichik hududlar uchun yuqori sifatli hisob-kitoblarni ta'minlashda SAE usullarining moslashuvchanligi va foydaliligini namoyish etadi.

Kichik maydonni baholashga misol

Shaharning turli mahallalaridagi uy xo'jaliklarining o'rtacha daromadini baholashga qaratilgan tadqiqotni ko'rib chiqaylik. Ba'zi mahallalar uchun to'g'ridan-to'g'ri so'rov baholari juda kam javoblarga asoslangan bo'lishi mumkin, bu esa yuqori darajadagi noaniqlikka olib keladi. Ushbu hisob-kitoblarni yaxshilash uchun Kichik maydonni baholash modelidan foydalanish mumkin:

1. To'g'ridan-to'g'ri so'rov ma'lumotlarini to'plash: Daromad ma'lumotlarini to'plash uchun turli mahallalarda so'rovlar o'tkazing.
2. Yordamchi ma'lumotlarni to'plash: mavjud yozuvlardan ishsizlik darajasi, o'rtacha ijara narxlari va ta'lim darajasi kabi shahar bo'ylab tegishli ma'lumotlarni to'plang.
3. Modelni qurish: mahallaning daromadlari hisob-kitoblarini yordamchi ma'lumotlar bilan bog'laydigan modelni ishlab chiqing, ehtimol yordamchi o'zgaruvchilar tomonidan ushlanmagan o'zgaruvchanlikni hisobga olish uchun hududga xos tasodifiy ta'sirlarni o'z ichiga oladi.
4. Baholash va tahlil: Uy xo'jaliklarining o'rtacha daromadlari bo'yicha dastlabki so'rovga asoslangan hisob-kitoblarni aniqlashtirish, ularning aniqligi va ishonchliligini oshirish uchun modeldan foydalaning.

Ushbu soddalashtirilgan misolda yordamchi ma'lumotlar to'g'ridan-to'g'ri so'rov natijalarini barqarorlashtirish va yaxshilashga yordam beradi, bu esa faqat to'g'ridan-to'g'ri so'rov javoblari orqali mavjud bo'lgandan ko'ra mahallalar bo'ylab daromad darajasining yanada nozik ko'rinishini taklif qiladi.

Kichik maydonlarni baholashda muammolar va mulohazalar

SAE kichik populyatsiyalarni tushunishni kuchaytirish uchun kuchli vositalarni taklif qilsa-da, bir nechta muammolarni hal qilish kerak:

• Yordamchi ma'lumotlarning sifati: SAE modellarining ishonchliligi ko'p jihatdan ishlatiladigan yordamchi ma'lumotlarning sifati va dolzarbligiga bog'liq. Sifatsiz yoki noto'g'ri mos keladigan yordamchi ma'lumotlar noto'g'ri hisob-kitoblarga olib kelishi mumkin.
• Modelning murakkabligi: Tegishli SAE modellarini ishlab chiqish statistik modellashtirish usullarini va o'rganilayotgan mavzuni chuqur tushunishni talab qiladi. Haddan tashqari murakkab modellarni talqin qilish va tasdiqlash qiyin bo'lishi mumkin.
• Hisoblash talablari: Ba'zi SAE usullari, ayniqsa birlik darajasidagi ma'lumotlarni o'z ichiga olgan usullar, hisoblash intensiv bo'lishi mumkin, ma'lumotlarni qayta ishlash va modelni baholash uchun katta resurslarni talab qiladi.

Ushbu qiyinchiliklarga qaramay, ehtiyotkorlik bilan va ularning cheklovlarini hisobga olgan holda qo'llanilganda, Kichik maydonlarni baholash usullari kichik domenlar uchun baholarning sifati va foydaliligini sezilarli darajada oshirishi mumkin, bu esa yaxshi ma'lumotga ega bo'lgan qarorlar va siyosatlarni osonlashtiradi.

Xulosa

Kichik hududni baholash statistika sohasidagi muhim yutuqlarni ifodalaydi, bu tadqiqotchilar va siyosatchilarga kichik populyatsiyalar yoki geografik hududlardagi cheklangan ma'lumotlardan mazmunli tushunchalar olish imkonini beradi. Yordamchi ma'lumotlar va murakkab statistik modellardan oqilona foydalanish orqali SAE usullari kichik hududlar uchun yanada ishonchli va aniq hisob-kitoblarga erishish yo'lini taqdim etadi va shu bilan bizning turli hodisalarni tushunish va ularga javob berish qobiliyatini yaxshilaydi.