3.7.1. การวิเคราะห์สหสัมพันธ์และการถดถอย
วิธีการกำหนดข้างต้น การวิเคราะห์ปัจจัยใช้สำหรับการพึ่งพาเชิงฟังก์ชัน แต่การพึ่งพาเชิงสุ่ม (สหสัมพันธ์) มีบทบาทสำคัญไม่แพ้กันในการวิจัยทางเศรษฐศาสตร์
เมื่อทำการวิเคราะห์ความสัมพันธ์และการถดถอย จะมีการเปิดเผยการประเมินเชิงปริมาณของความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยและคุณลักษณะด้านประสิทธิภาพ การมีอยู่และลักษณะของความสัมพันธ์ตลอดจนทิศทางและรูปแบบจะถูกเปิดเผย ควรจำไว้ว่าการใช้การพึ่งพาสหสัมพันธ์นั้นมีเหตุผลเฉพาะในการสังเกตจำนวนมากที่เป็นไปตามกฎการแจกแจงแบบปกติเท่านั้น สำหรับการพึ่งพาอาศัยกันอีกประเภทหนึ่งที่มีลักษณะความน่าจะเป็น การใช้วิธีการวิเคราะห์แบบไม่มีพารามิเตอร์เป็นสิ่งที่สมเหตุสมผล
การเชื่อมต่อสหสัมพันธ์ไม่ใช่การขึ้นต่อกันที่แน่นอน (เข้มงวด) แต่การขึ้นต่อกันเหล่านี้มีลักษณะที่สัมพันธ์กัน หากความรู้เกี่ยวกับการพึ่งพาการทำงานทำให้สามารถคำนวณเหตุการณ์ต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ เช่น เวลาพระอาทิตย์ขึ้นและพระอาทิตย์ตกทุกวัน เวลาที่เกิดเหตุการณ์ สุริยุปราคาแม่นยำถึงวินาทีจากนั้นจึงมีความสัมพันธ์ที่มีค่าเท่ากันของลักษณะปัจจัยที่นำมาพิจารณา ความหมายที่แตกต่างกันผลลัพธ์. สิ่งนี้อธิบายได้โดยการมีอยู่ของปัจจัยอื่น ๆ ซึ่งบางครั้งก็ไม่สามารถอธิบายได้ซึ่งส่งผลต่อปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคมที่กำลังศึกษาอยู่ ลักษณะเฉพาะของความสัมพันธ์คือสามารถสังเกตเห็นการสำแดงของพวกมันได้ไม่ใช่ในกรณีที่แยกได้ แต่ในกรณีจำนวนมาก
เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจและสังคม การเงิน และกิจกรรมอื่น ๆ จำเป็นต้องแก้ไขปัญหาหลักสองประการ:
1) ตรวจสอบความเป็นไปได้ของการดำรงอยู่ของความสัมพันธ์ระหว่างตัวบ่งชี้ที่ศึกษาและให้รูปแบบการพึ่งพาทางคณิตศาสตร์เฉพาะแก่ความสัมพันธ์ที่ระบุ
2) สร้างการประมาณการเชิงปริมาณของความใกล้ชิดของความสัมพันธ์เช่น ความแรงของอิทธิพลของลักษณะปัจจัยต่อผลลัพธ์
วิธีที่ได้รับการพัฒนามากที่สุดในสถิติคือวิธีในการศึกษาความสัมพันธ์ของคู่ซึ่งทำให้สามารถระบุผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในลักษณะปัจจัย (x) ต่อผลลัพธ์ (y) เพื่อสะท้อนความสัมพันธ์ที่ระบุในรูปแบบการวิเคราะห์ พวกเขาหันไปใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ในรูปแบบของสมการของการพึ่งพาเส้นตรงและเส้นโค้ง
ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงเส้น จะใช้สมการของแบบฟอร์ม:
ใช่ x =ก 0 +ก 1* x
การพึ่งพาเส้นโค้งได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ของพาราโบลา ไฮเปอร์โบลา เลขชี้กำลัง กำลัง ฯลฯ
เมื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะ "x" และ "y" จำเป็น:
ก) ระบุประเภทของสมการเชิงฟังก์ชัน
b) กำหนดการแสดงออกเชิงตัวเลขของพารามิเตอร์
c) ตรวจสอบพารามิเตอร์ที่คำนวณเพื่อดูลักษณะทั่วไป
d) ประเมินมูลค่าเชิงปฏิบัติของแบบจำลองสมการฟังก์ชันที่ระบุ
e) กำหนดขอบเขตความใกล้ชิดของความสัมพันธ์ (ความสัมพันธ์) ระหว่างปัจจัยและผลลัพธ์ที่แตกต่างจากการพึ่งพาการทำงาน (ยาก) เป็นต้น
ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้วิธีการจัดกลุ่มและการวิเคราะห์สหสัมพันธ์-การถดถอยของผลกระทบของการเปลี่ยนแปลง (รูปแบบ) ในแอตทริบิวต์แฟคเตอร์ "x" บนผลลัพธ์ "y"
แบบจำลองการถดถอยสามารถสร้างได้ทั้งตามค่าแต่ละค่าของแอตทริบิวต์และตามข้อมูลที่จัดกลุ่ม (ตารางที่ 1) ในการระบุความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะตามการสังเกตจำนวนมากเพียงพอจะใช้ตารางความสัมพันธ์โดยบนพื้นฐานของมันคุณสามารถสร้างไม่เพียง แต่สมการถดถอยเท่านั้น แต่ยังกำหนดตัวบ่งชี้ความใกล้ชิดของความสัมพันธ์ด้วย
พารามิเตอร์ที่ต้องการของสมการคัปปลิ้งพบได้โดยใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุด เช่น โดยมีเงื่อนไขว่า:
การคำนวณเหล่านี้แม้จะใช้ข้อมูลเชิงประจักษ์จำนวนมากก็ตาม เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ไม่มีปัญหาหรือเวลามากนัก
ระบบสมการปกติสำหรับการค้นหาพารามิเตอร์ของการถดถอยคู่เชิงเส้นโดยใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุดมีรูปแบบดังนี้
;
n คือปริมาตรของประชากรที่ศึกษา (จำนวนหน่วยการสังเกต)
และเป็นค่าสัมประสิทธิ์และเป็นเงื่อนไขอิสระ
ในสมการการถดถอย พารามิเตอร์จะแสดงอิทธิพลเฉลี่ยของปัจจัยที่ไม่สามารถระบุได้ (ไม่ได้เลือกสำหรับการวิจัย) ที่มีต่อคุณลักษณะที่มีประสิทธิผล พารามิเตอร์ - ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยที่แสดงค่าเฉลี่ยของลักษณะผลลัพธ์ที่เปลี่ยนแปลงเมื่อลักษณะปัจจัยเปลี่ยนแปลงตามหน่วยการวัดของมันเอง ในการค้นหาพารามิเตอร์ของระบบสมการปกติ จะใช้วิธีการกำหนด ขั้นแรก ลองจินตนาการถึงระบบนี้ในรูปแบบเมทริกซ์:
= = 
ปัจจัยกำหนด และ ได้รับโดยการแทนที่องค์ประกอบของคอลัมน์แรก () และคอลัมน์ที่สอง () ด้วยเงื่อนไขอิสระตามลำดับ เราได้รับวิธีนี้:
= = 
= = 
= 
= 
ระบบสมการปกติสำหรับการค้นหาพารามิเตอร์ของการถดถอยคู่กึ่งลอการิทึมโดยใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุดมีรูปแบบดังนี้
พารามิเตอร์ของระบบสมการพบในทำนองเดียวกัน:
ที่ การวิเคราะห์ทางสถิติการเชื่อมต่อสหสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้น สามารถใช้สมการถดถอยได้ ฟังก์ชันเลขชี้กำลัง:
.
ในการแก้สมการ ให้ใช้ลอการิทึม:
โดยคำนึงถึงข้อกำหนดของวิธีกำลังสองน้อยที่สุด ระบบสมการปกติจึงถูกรวบรวม:
ด้วยการใช้วิธีการกำหนดกับระบบจะมีการสร้างอัลกอริธึมสำหรับการคำนวณพารามิเตอร์ของสมการ:
;
การตรวจสอบความเพียงพอของแบบจำลองที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานของสมการถดถอยเริ่มต้นด้วยการตรวจสอบความสำคัญของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยแต่ละรายการ นั่นคือจำเป็นต้องตรวจสอบพารามิเตอร์ของสมการเพื่อหาความเป็นปกติก่อนจึงจะใช้แบบจำลองผลลัพธ์
ถ้า n (จำนวนกลุ่ม) น้อยกว่า 30 ดังนั้น:
;
.
พารามิเตอร์โมเดลจะถือว่าเป็นเรื่องปกติหาก:
โดยที่ คือค่าตารางที่กำหนดโดยการแจกแจงของนักเรียน (t – distribution) โดยปกติจะมีความน่าจะเป็น α=0.05 และ v=n-2
การวัดความแน่นและทิศทางของการเชื่อมต่อเป็นงานสำคัญในการศึกษาและหาปริมาณความสัมพันธ์ระหว่างปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคม
ความแรงของการเชื่อมต่อในความสัมพันธ์เชิงเส้นวัดโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้น
ในทางปฏิบัติมีการใช้การปรับเปลี่ยนสูตรต่างๆในการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์นี้:
,
เมื่อทำการคำนวณตามค่าสุดท้ายของตัวแปรดั้งเดิม ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้นสามารถคำนวณได้โดยใช้สูตร:
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้นจะแตกต่างกันไปตั้งแต่ –1 ถึง +1 สัญญาณของการถดถอยและสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เกิดขึ้นพร้อมกัน
หากค่าที่คำนวณได้เป็น (ตาราง) สมมติฐาน =0 จะถูกปฏิเสธ ซึ่งระบุถึงความสำคัญของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้น และดังนั้นจึงระบุนัยสำคัญทางสถิติของการพึ่งพาระหว่างปัจจัย “x” และ “y”
เพื่อระบุระดับความใกล้ชิดของการเชื่อมต่อโดยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้น จะใช้มาตราส่วน Chaddock:
ตารางที่ 3.17
ลักษณะของความแข็งแรงพันธะในระดับแชดด็อก
ผลหารของการหารความแปรปรวนของปัจจัย (σ 2 ух) ด้วยความแปรปรวนทั้งหมด (σ 2 у) เป็นตัวบ่งชี้ (R) ซึ่งระบุระดับความใกล้ชิดของความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะ "x" และ "y" โดยที่ไม่มี การพึ่งพาเชิงเส้น
ร 2 = ; แล้ว R= = 
ตัวบ่งชี้ R2 เรียกว่าดัชนีการกำหนด ซึ่งบ่งชี้ว่าค่าของคุณลักษณะผลลัพธ์ถูกกำหนดโดยอิทธิพลของแฟกทอเรียลเท่าใด ยิ่งค่า R2 ใกล้ถึงเอกภาพมากเท่าใด การพึ่งพาอาศัยกันก็จะยิ่งแข็งแกร่งขึ้นเท่านั้น
ความเพียงพอของแบบจำลองทั้งหมดได้รับการตรวจสอบโดยใช้การทดสอบ F ของฟิชเชอร์ และค่าของข้อผิดพลาดในการประมาณโดยเฉลี่ย
โดยที่ m คือจำนวนพารามิเตอร์สมการ (สำหรับ และ เช่น m=2)
V 1 =n-m; วี 2 =ม-1
ค่าของข้อผิดพลาดในการประมาณโดยเฉลี่ยถูกกำหนดโดยสูตรที่แสดงระดับอิทธิพลของปัจจัยที่ไม่สามารถนับได้ต่อการเปลี่ยนแปลงในลักษณะผลลัพธ์ หากข้อผิดพลาดในการประมาณไม่เกิน 12-15% สมการการถดถอยที่สร้างขึ้นสามารถนำมาใช้ในการคำนวณทางเศรษฐศาสตร์ได้
การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ความยืดหยุ่นบางส่วนช่วยให้เราสามารถระบุได้ว่าแอตทริบิวต์ที่มีประสิทธิผลเปลี่ยนแปลงไปกี่เปอร์เซ็นต์เมื่อคุณลักษณะของปัจจัยเปลี่ยนแปลงไปหนึ่งเปอร์เซ็นต์
เราจะพิจารณาการใช้วิธีการวิเคราะห์ความสัมพันธ์และการถดถอยของอิทธิพลของการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ปัจจัย "x" ต่อผลลัพธ์ "y" โดยใช้ตัวอย่างเฉพาะ
ตัวอย่างที่ 32 มีข้อมูลเกี่ยวกับต้นทุนการซ่อมอุปกรณ์ Y (พันรูเบิล) ในแผนกขององค์กรและอายุการใช้งาน X
เราตรวจสอบข้อมูลที่มีอยู่โดยใช้สมการเส้นตรงและกำหนดพารามิเตอร์:
= 
= 
≈-1,576
= 
= 
≈0,611
ตารางที่ 4.18
การคำนวณการพึ่งพาผลิตภาพแรงงานของคนงานต่ออัตราส่วนกะโดยใช้ความสัมพันธ์เชิงเส้น
σ 2 у = = σ у =1.48
σ 2 xy = = σ xy =1.31
σ 2 ε = = σ ε =0.69
σ 2 x = = σ x =2.14
= 
.
= 
.
ถูกสังเกต ดังนั้นพารามิเตอร์ของสมการจึงเป็นเรื่องปกติ
≈0,89.
ตามมาตราส่วน Chaddock ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยและคุณลักษณะผลลัพธ์นั้นอยู่ในระดับสูง จากค่า = 0.792 พบว่า 79.2% ของการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดในต้นทุนการซ่อมแซมอุปกรณ์อธิบายได้จากการเปลี่ยนแปลงในลักษณะปัจจัย (อายุการใช้งาน)
ความสำคัญของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้นได้รับการตรวจสอบตามการทดสอบของนักเรียน:
= 
≈3,69
Þ 
เนื่องจากค่าที่คำนวณได้คือ ความสัมพันธ์ระหว่างอายุการใช้งานของอุปกรณ์และค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมจึงควรได้รับการพิจารณาอย่างมีนัยสำคัญ จึงสังเคราะห์ตามสมการได้ 
แบบจำลองทางคณิตศาสตร์สามารถนำไปใช้ในทางปฏิบัติได้
การใช้แบบจำลองผลลัพธ์นั้นเป็นไปได้เมื่อกำหนดจำนวนค่าซ่อมมาตรฐาน (ตามแผน) โดยพิจารณาจากอายุการใช้งานที่ทราบของอุปกรณ์
ตามกฎแล้ว เพื่อระบุการขึ้นต่อกัน ไม่ใช่หนึ่งรายการ แต่หลายรายการ แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ซึ่งเลือกคำอธิบายการพึ่งพาภายใต้การศึกษาอย่างเพียงพอที่สุด
ตารางประกอบด้วยการคำนวณเพื่อสร้างฟังก์ชันเซมิลอการิทึม: Y = a 0 + a 1 log x
การแทนที่ค่าของพารามิเตอร์ที่คำนวณได้ ( และ ) ลงในสมการการถดถอยที่เราได้รับ:
Y=-4.903+9.217 แอลจี x
ตารางที่ 3.19
การคำนวณการพึ่งพาผลิตภาพแรงงานของคนงานต่ออัตราส่วนกะโดยใช้การพึ่งพาแบบกึ่งลอการิทึม
การตรวจสอบความเพียงพอของแบบจำลองที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานของสมการถดถอยเริ่มต้นด้วยการตรวจสอบความสำคัญของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยแต่ละรายการ เมื่อต้องการทำเช่นนี้ ให้คำนวณพารามิเตอร์ที่ต้องการก่อน:
σ 2 ε = = σ ε =0.83
จากการคำนวณข้างต้น เราจะกำหนดค่าที่แท้จริงของเกณฑ์ t
= 
.
= 
.
ลองพิจารณาว่าการแจกแจงนักเรียนแบบตารางที่ระดับนัยสำคัญ α=0.05 t เท่ากับ 2.306
การคำนวณของเราแสดงให้เห็นว่าสภาวะความไม่เท่าเทียมกัน
16.7>2.306<67.2 соблюдаются, следовательно параметры уравнения типичны.
ร 2 = ; แล้ว R= = 
= 
ตามมาตราส่วน Chaddock ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยและคุณลักษณะผลลัพธ์นั้นอยู่ในระดับสูง
เรามาตรวจสอบความเพียงพอของแบบจำลองโดยใช้การทดสอบ F ของฟิชเชอร์และค่าของข้อผิดพลาดในการประมาณโดยเฉลี่ย
ดัชนีสหสัมพันธ์ถือว่าเป็นเรื่องปกติหาก 17.3>5.32 เนื่องจากตรงตามเงื่อนไข ดังนั้นแบบจำลองนี้จึงสามารถนำไปใช้ในการคำนวณทางเศรษฐศาสตร์ได้เช่นกัน
เพื่อระบุว่าแบบจำลองที่คำนวณใดที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างต้นทุนการซ่อมอุปกรณ์และอายุการใช้งานได้แม่นยำกว่า เราจะคำนวณค่าของข้อผิดพลาดในการประมาณโดยเฉลี่ย
สำหรับความสัมพันธ์เชิงเส้น:
=0,1*2,16*100%=21,6%
สำหรับความสัมพันธ์แบบกึ่งลอการิทึม:
=0,1*2,52*100%=25,2%
ข้อผิดพลาดในการประมาณสำหรับการพึ่งพาเชิงเส้นนั้นต่ำกว่าการพึ่งพาครึ่งลอการิทึม ดังนั้นควรใช้สมการในการคำนวณ:
3.7.2. วิธีแบบไม่อิงพารามิเตอร์สำหรับการประมาณความสัมพันธ์
ในการอธิบายลักษณะความสัมพันธ์หลายมิติเชิงปริมาณระหว่างปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคม จะใช้วิธีกาแล็กซีสหสัมพันธ์ โดยคำนวณจากค่าสัมประสิทธิ์การเชื่อมต่อแบบไม่อิงพารามิเตอร์
1. ค่าสัมประสิทธิ์สมาคมและภาระผูกพัน
ตารางเสริมสำหรับการคำนวณ
ความสัมพันธ์จะถือว่าได้รับการยืนยันหากค่าสัมประสิทธิ์การเชื่อมโยงมากกว่าหรือเท่ากับ 0.5 และค่าสัมประสิทธิ์เหตุฉุกเฉินมากกว่าหรือเท่ากับ 0.3
2. ค่าสัมประสิทธิ์เหตุฉุกเฉินร่วมกันของเพียร์สัน-ชูโพรฟ
k 1 และ k 2 - จำนวนค่า (กลุ่ม)
ยิ่งค่าสัมประสิทธิ์เข้าใกล้ 1 มากเท่าใด ความสัมพันธ์ก็จะยิ่งแข็งแกร่งขึ้นเท่านั้น
ตัวอย่างที่ 34มีข้อมูลเกี่ยวกับการกระจายตัวของคนงานในสถานประกอบการตามประเภทค่าจ้างและภาษี
ตารางที่ 3.21
ข้อมูลการกระจายตัวของคนงานตามขนาด ค่าจ้าง
และประเภทภาษี
เมื่อใช้ข้อมูลตาราง เราคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ของเหตุการณ์ฉุกเฉินร่วมกันของ Pearson และ Chuprov
การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์เพียร์สันและชูโพรฟบ่งชี้ว่ามีความสัมพันธ์ในระดับปานกลางระหว่าง หมวดหมู่ภาษีและจำนวนค่าจ้าง
3. จัดอันดับค่าสัมประสิทธิ์การเชื่อมต่อ
ค่าสัมประสิทธิ์สเปียร์แมน
n- จำนวนการสังเกต
Rx, Ry - อันดับของค่าข้อเท็จจริง
สัมประสิทธิ์เคนดัลล์
S - ผลรวมของความแตกต่างระหว่างจำนวนลำดับและจำนวนการผกผันตามเกณฑ์ที่สอง
ตัวอย่างที่ 35เมื่อศึกษาการพึ่งพาผลิตภาพแรงงานต่ออัตราส่วนกะของคนงานได้รับข้อมูลสำหรับ 10 องค์กร (ตารางที่ 3.22.)
จากข้อมูลในตารางที่ 3.22 ลองหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อันดับสเปียร์แมนและเคนดัลล์กัน มาจัดทำตารางอันดับตามตัวบ่งชี้ผลิตภาพแรงงานและอัตราการเปลี่ยนแปลง
จากการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สเปียร์แมนแสดงให้เห็น ความสัมพันธ์ระหว่างอัตราส่วนกะและประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานยังอ่อนแอ
ลองคำนวณโดยใช้ตัวอย่างเดียวกัน ค่าสัมประสิทธิ์ความสอดคล้อง. ในการทำเช่นนี้คุณต้องทำสิ่งต่อไปนี้:
1) สร้างอนุกรมอันดับของปัจจัย X
2) เราจะจัดเรียงค่าผลิตภาพแรงงาน (Y) ตามค่า X
3) ในการคำนวณตัวบ่งชี้อันดับ P จำเป็นต้องกำหนดจำนวนค่า y มากกว่าค่าที่กำลังศึกษา
4) ในการคำนวณตัวบ่งชี้ของอันดับ Q จำเป็นต้องกำหนดจำนวนค่าของปรากฏการณ์เล็ก ๆ ที่กำลังศึกษาอยู่
ตารางที่ 3.22.
การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์อันดับของการสื่อสาร
| เอ็น | ปัจจัยการเปลี่ยนแปลง (x) | ตั้งแต่ | การเปรียบเทียบอันดับ | ได=R x -R y | ฉัน 2 | |||
| ที่ | เอ็กซ์ | รับ | รี่ | |||||
| 1. | 19,00 | 1,54 | 10,20 | 1,20 | ||||
| 2. | 18,00 | 1,42 | 10,50 | 1,26 | ||||
| 3. | 21,00 | 1,51 | 10,80 | 1,27 | ||||
| 4. | 21,50 | 1,50 | 11,00 | 1,28 | -1 | |||
| 5. | 22,00 | 1,37 | 18,00 | 1,30 | -4 | |||
| 6. | 19,10 | 1,28 | 19,00 | 1,37 | -3 | |||
| 7. | 10,50 | 1,27 | 19,10 | 1,42 | ||||
| 8. | 10,20 | 1,26 | 21,00 | 1,50 | ||||
| 9. | 11,00 | 1,30 | 21,50 | 1,51 | ||||
| 10. | 10,80 | 1,20 | 22,00 | 1,54 | -2 |
ตารางที่ 3.23.
การคำนวณสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเคนดัลล์
| ค่าสัมประสิทธิ์การเปลี่ยนแปลงอันดับ (x) | ตัวชี้วัดผลิตภาพแรงงาน | ร | ถาม |
| 1,20 | 10,8 | ||
| 1,26 | 10,2 | ||
| 1,27 | 10,5 | ||
| 1,28 | 19,1 | ||
| 1,30 | 11,0 | ||
| 1,37 | 22,0 | ||
| 1,42 | 18,0 | ||
| 1,50 | 21,5 | ||
| 1,51 | 21,0 | ||
| 1,54 | 19,0 | ||
| ทั้งหมด |
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Kendall บ่งชี้ความสัมพันธ์ปานกลางระหว่างอัตราส่วนกะและประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน
การมีอยู่และทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างค่าตัวเลขของปัจจัยและลักษณะผลลัพธ์สามารถตัดสินได้โดยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สัญญาณที่เสนอโดยนักวิทยาศาสตร์ชาวเยอรมัน G. Fechner
การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์นี้ขึ้นอยู่กับระดับความสอดคล้องในทิศทางของการเบี่ยงเบนของค่าแต่ละค่าของลักษณะ Xi และУiจากค่าเฉลี่ย จากนั้นหาผลรวมของการจับคู่และไม่ตรงกันของอักขระแล้วพิจารณา สัมประสิทธิ์เฟชเนอร์ตามสูตร:
, ที่ไหน
n с – จำนวนการแข่งขันของสัญญาณเบี่ยงเบน
n n – จำนวนเครื่องหมายเบี่ยงเบนไม่ตรงกัน
ค่าสัมประสิทธิ์ Fechner รับค่าตั้งแต่ –1 ถึง +1 ค่าสัมประสิทธิ์ลบบ่งบอกถึงความสัมพันธ์แบบผกผัน และค่าบวกบ่งบอกถึงความสัมพันธ์โดยตรง การเชื่อมต่อจะถือว่าได้รับการยืนยันหากค่าของสัมประสิทธิ์นี้มากกว่า 0.5
ตัวอย่างที่ 36
จากข้อมูลในตารางเกี่ยวกับอัตราส่วนพลังงานต่อการทำงาน อัตราส่วนเงินทุนต่อแรงงาน และผลิตภาพแรงงาน เราจะกำหนดค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของสัญญาณ Fechner
ตารางที่ 3.24.
การคำนวณสัมประสิทธิ์ Fechner
| หมายเลของค์กร | อัตราส่วนกำลัง (x 1) | อัตราส่วนทุนต่อแรงงาน (x 2) | ผลิตภาพแรงงาน (y) | x 1 - x 1sr | x 2 - x 2sr | ว้าว พุธแล้ว | x 1 ปี | x 2 ปี | x 1 x 2 |
| 1. | 1,3 | 1,5 | -3,0 | -0,4 | -0,9 | กับ | กับ | กับ | |
| 2. | 1,5 | 2,0 | -2,0 | -0,2 | -0,4 | กับ | กับ | กับ | |
| 3. | 1,7 | 2,5 | 0,0 | 0,0 | 0,1 | กับ | กับ | กับ | |
| 4. | 1,7 | 2,6 | 0,0 | 0,0 | 0,2 | กับ | กับ | กับ | |
| 5. | 1,5 | 2,0 | -2,0 | -0,2 | -0,4 | กับ | กับ | กับ | |
| 6. | 1,2 | 1,2 | -3,0 | -0,5 | -1,2 | กับ | กับ | กับ | |
| 7. | 1,6 | 2,2 | 0,0 | -0,1 | -0,2 | เอ็น | กับ | เอ็น | |
| 8. | 2,0 | 3,0 | 3,0 | 0,3 | 0,6 | กับ | กับ | กับ | |
| 9. | 1,9 | 3,0 | 2,0 | 0,2 | 0,6 | กับ | กับ | กับ | |
| 10. | 2,6 | 4,0 | 5,0 | 0,9 | 1,6 | กับ | กับ | กับ | |
| ทั้งหมด | 17,0 | 24,0 | |||||||
| เฉลี่ย | 1,7 | 2,4 |
จากการคำนวณพบว่ามีความสัมพันธ์เป็นสัดส่วนโดยตรงสูงระหว่างการจัดหาพลังงานและผลิตภาพแรงงาน (0.8) การพึ่งพาที่สูงมากได้พัฒนาระหว่างอัตราส่วนทุนต่อแรงงานและผลิตภาพแรงงาน (1.0) การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะของปัจจัยยังบ่งชี้ว่ามีการพึ่งพาในระดับสูง (อัตราส่วนพลังงานและอัตราส่วนเงินทุน 0.8)
3.7.3. การวิเคราะห์ความแปรปรวน
การวิเคราะห์ความแปรปรวนขึ้นอยู่กับการระบุการมีอยู่และการประเมินความสำคัญของความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะโดยการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่ม การวิเคราะห์ประเภทนี้มักใช้ร่วมกับการจัดกลุ่มการวิเคราะห์ ในการวิเคราะห์ความแปรปรวนข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มตามค่าตัวเลขของคุณลักษณะของปัจจัย จากนั้นจะคำนวณค่าเฉลี่ยของลักษณะที่มีประสิทธิผลในกลุ่มต่างๆ และสันนิษฐานว่าความแตกต่างของค่านั้นขึ้นอยู่กับความแตกต่างในลักษณะของปัจจัยเท่านั้น ภารกิจคือการประเมินความสำคัญของค่าเบี่ยงเบนกำลังสองระหว่างค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์ที่ได้รับในกลุ่มนั่นคือตามอัตราส่วนสหสัมพันธ์เชิงประจักษ์:
d 2 x -ระหว่างความแปรปรวนกลุ่ม
s 2 – ความแปรปรวนทั้งหมด
ความสัมพันธ์สหสัมพันธ์เชิงประจักษ์แสดงลักษณะอิทธิพลของลักษณะเฉพาะที่เป็นรากฐานของการจัดกลุ่มต่อการเปลี่ยนแปลงของลักษณะผลลัพธ์ โดยจะแปรผันจาก 0 ถึง 1 หากค่าของความสัมพันธ์เชิงประจักษ์เป็น 0 ลักษณะการจัดกลุ่มจะไม่มีผลกระทบต่อลักษณะผลลัพธ์ และถ้ามันเท่ากับ 1 นั่นหมายความว่าลักษณะเฉพาะที่เป็นผลลัพธ์จะเปลี่ยนแปลงไปภายใต้อิทธิพลของลักษณะการจัดกลุ่มเท่านั้น
ความแปรปรวนแบ่งออกเป็นผลรวม ผลรวมระหว่างกลุ่ม และผลต่างภายในกลุ่ม
ความแปรปรวนรวมวัดความแปรผันของคุณลักษณะในประชากรทั้งหมดภายใต้อิทธิพลของปัจจัยทั้งหมดที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงนี้:
ความแปรปรวนระหว่างกลุ่มแสดงถึงลักษณะการเปลี่ยนแปลงที่เป็นระบบ เช่น ความแตกต่างในคุณค่าของลักษณะที่ศึกษาซึ่งเกิดขึ้นภายใต้อิทธิพลของลักษณะปัจจัยที่เป็นพื้นฐานของกลุ่ม
, ที่ไหน
ดังนั้นให้จัดกลุ่มค่าเฉลี่ยและตัวเลขสำหรับแต่ละกลุ่ม
ความแปรปรวนภายในกลุ่มสะท้อนถึงความแปรผันแบบสุ่ม กล่าวคือ ความแปรผันนั้นไม่ได้ขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงในคุณลักษณะตัวประกอบที่เป็นพื้นฐานของการจัดกลุ่ม
ค่าเฉลี่ยของความแปรปรวนภายในกลุ่มถูกกำหนดโดยสูตร:
มีกฎหมายที่เชื่อมโยงการกระจายตัวประเภทนี้:
ตัวอย่างที่ 37
เรามาวิเคราะห์ความแปรปรวนของผลิตภาพแรงงานของคนงานโดยใช้ข้อมูลในตาราง 4.25
ตารางที่ 3.25.
การคำนวณความแปรปรวนตามข้อมูลผลิตภาพของผู้ปฏิบัติงาน
| กลุ่มคนงาน | ผลิตภาพแรงงาน (ชิ้นส่วนต่อกะ) x | จำนวนคนงาน | |
| จำนวนคนงานที่ได้รับการฝึกอบรมด้านเทคนิค | |||
| ทั้งหมด | |||
| จำนวนคนงานที่ยังไม่ผ่านการฝึกอบรมด้านเทคนิค | |||
การวิเคราะห์สุ่มเป็นเทคนิคในการศึกษาปัจจัยที่มีความเกี่ยวข้องกับตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผล ไม่สมบูรณ์ มีความน่าจะเป็น (สหสัมพันธ์) ซึ่งต่างจากตัวบ่งชี้เชิงฟังก์ชัน ถ้าด้วยการพึ่งพาการทำงาน (สมบูรณ์) กับการเปลี่ยนแปลงในอาร์กิวเมนต์จะมีการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในฟังก์ชันอยู่เสมอด้วยการเชื่อมต่อที่สัมพันธ์กันการเปลี่ยนแปลงในอาร์กิวเมนต์สามารถให้ค่าหลายค่าของการเพิ่มขึ้นของฟังก์ชันขึ้นอยู่กับการรวมกัน ของปัจจัยอื่น ๆ ที่กำหนดตัวบ่งชี้นี้ ตัวอย่างเช่น ผลิตภาพแรงงานในระดับเดียวกันของอัตราส่วนทุนต่อแรงงานอาจแตกต่างกันในองค์กรต่างๆ ขึ้นอยู่กับการผสมผสานที่เหมาะสมของปัจจัยอื่นๆ ที่ส่งผลต่อตัวบ่งชี้นี้
การสร้างแบบจำลองสุ่มเป็นส่วนเสริมและเจาะลึกของการวิเคราะห์ปัจจัยที่กำหนดขึ้นในระดับหนึ่ง ในการวิเคราะห์ปัจจัย โมเดลเหล่านี้ถูกใช้ด้วยเหตุผลหลักสามประการ:
- · จำเป็นต้องศึกษาอิทธิพลของปัจจัยที่ไม่สามารถสร้างแบบจำลองปัจจัยที่กำหนดอย่างเคร่งครัด (เช่น ระดับการก่อหนี้ทางการเงิน)
- · จำเป็นต้องศึกษาอิทธิพลของปัจจัยที่ซับซ้อนซึ่งไม่สามารถรวมกันเป็นรูปแบบที่กำหนดอย่างเคร่งครัดเดียวกัน
- · จำเป็นต้องศึกษาอิทธิพลของปัจจัยที่ซับซ้อนซึ่งไม่สามารถแสดงในตัวบ่งชี้เชิงปริมาณตัวเดียวได้ (เช่น ระดับความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี)
แตกต่างจากวิธีกำหนดอย่างเคร่งครัด วิธีการสุ่มต้องมีข้อกำหนดเบื้องต้นหลายประการสำหรับการนำไปปฏิบัติ:
- · การมีอยู่ของชุด;
- · ปริมาณการสังเกตที่เพียงพอ
- ความสุ่มและความเป็นอิสระของการสังเกต
- ความสม่ำเสมอ;
- · การมีอยู่ของการกระจายลักษณะที่ใกล้เคียงกับปกติ
- · การมีอยู่ของเครื่องมือทางคณิตศาสตร์พิเศษ
การสร้างแบบจำลองสุ่มนั้นดำเนินการในหลายขั้นตอน:
- · การวิเคราะห์เชิงคุณภาพ (การกำหนดวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ การกำหนดประชากร การกำหนดลักษณะที่มีประสิทธิภาพและปัจจัย การเลือกช่วงเวลาที่ดำเนินการวิเคราะห์ การเลือกวิธีการวิเคราะห์)
- · การวิเคราะห์เบื้องต้นประชากรแบบจำลอง (การตรวจสอบความเป็นเนื้อเดียวกันของประชากร ไม่รวมการสังเกตที่ผิดปกติ การชี้แจงขนาดตัวอย่างที่ต้องการ การสร้างกฎการกระจายของตัวบ่งชี้ที่ศึกษา)
- · การสร้างแบบจำลองสุ่ม (การถดถอย) (การชี้แจงรายการปัจจัย การคำนวณค่าประมาณของพารามิเตอร์สมการถดถอย การแจงนับตัวเลือกแบบจำลองที่แข่งขันกัน)
- · การประเมินความเพียงพอของแบบจำลอง (การตรวจสอบนัยสำคัญทางสถิติของสมการโดยรวมและพารามิเตอร์แต่ละตัว การตรวจสอบความสอดคล้องของคุณสมบัติอย่างเป็นทางการของการประมาณการโดยมีวัตถุประสงค์ของการศึกษา)
- · การตีความทางเศรษฐศาสตร์และการใช้งานแบบจำลองในทางปฏิบัติ (การกำหนดเสถียรภาพเชิงพื้นที่และชั่วคราวของความสัมพันธ์ที่สร้างขึ้น การประเมิน คุณสมบัติในทางปฏิบัติรุ่น)
การวิเคราะห์ Stochastic มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการเชื่อมต่อทางอ้อม เช่น ปัจจัยทางอ้อม (หากไม่สามารถระบุสายโซ่ต่อเนื่องของการเชื่อมต่อโดยตรงได้) สิ่งนี้นำไปสู่ข้อสรุปที่สำคัญเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างการวิเคราะห์เชิงกำหนดและการวิเคราะห์สุ่ม: เนื่องจากต้องศึกษาการเชื่อมต่อโดยตรงก่อน การวิเคราะห์สุ่มจึงเป็นลักษณะเสริม การวิเคราะห์แบบสุ่มทำหน้าที่เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์เชิงลึกของปัจจัยที่ไม่สามารถสร้างแบบจำลองที่กำหนดได้
การสร้างแบบจำลองสุ่มของระบบแฟคเตอร์ของความสัมพันธ์ แต่ละฝ่ายกิจกรรมทางเศรษฐกิจขึ้นอยู่กับลักษณะทั่วไปของรูปแบบของการเปลี่ยนแปลงในค่าของตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจ - ลักษณะเชิงปริมาณของปัจจัยและผลลัพธ์ของกิจกรรมทางเศรษฐกิจ พารามิเตอร์เชิงปริมาณของความสัมพันธ์จะถูกระบุโดยการเปรียบเทียบค่าของตัวบ่งชี้ที่ศึกษาในชุดของวัตถุหรือช่วงเวลาทางเศรษฐกิจ ดังนั้นข้อกำหนดเบื้องต้นประการแรกสำหรับการสร้างแบบจำลองสุ่มคือความสามารถในการเขียนชุดการสังเกตนั่นคือความสามารถในการวัดพารามิเตอร์ของปรากฏการณ์เดียวกันซ้ำ ๆ ภายใต้เงื่อนไขที่ต่างกัน
ในการวิเคราะห์แบบสุ่ม โดยที่แบบจำลองถูกรวบรวมบนพื้นฐานของชุดข้อมูลเชิงประจักษ์ ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการได้รับแบบจำลองจริงคือความบังเอิญของลักษณะเชิงปริมาณของการเชื่อมต่อในบริบทของการสังเกตเบื้องต้นทั้งหมด ซึ่งหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงในค่าของตัวบ่งชี้ควรเกิดขึ้นภายในขอบเขตของการกำหนดด้านคุณภาพของปรากฏการณ์ที่ไม่คลุมเครือซึ่งเป็นลักษณะที่เป็นตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจแบบจำลอง (ภายในช่วงของการเปลี่ยนแปลงไม่ควรมีการก้าวกระโดดเชิงคุณภาพ ลักษณะของปรากฏการณ์ที่สะท้อน) ซึ่งหมายความว่าข้อกำหนดเบื้องต้นประการที่สองสำหรับการบังคับใช้แนวทางสุ่มกับการสร้างแบบจำลองการเชื่อมต่อคือความสม่ำเสมอในเชิงคุณภาพของประชากร (สัมพันธ์กับการเชื่อมต่อที่กำลังศึกษา)
รูปแบบการศึกษาการเปลี่ยนแปลงของตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ (การเชื่อมต่อแบบจำลอง) ปรากฏในรูปแบบที่ซ่อนอยู่ มันเกี่ยวพันกับองค์ประกอบแบบสุ่ม (จากมุมมองของการวิจัย) ของการแปรผันและความแปรปรวนร่วมของตัวบ่งชี้ กฎ จำนวนมากระบุว่าเฉพาะในประชากรจำนวนมากเท่านั้นที่ความสัมพันธ์ปกติดูมีเสถียรภาพมากกว่าความบังเอิญแบบสุ่มของทิศทางของการแปรผัน (สุ่มถึง
รูปแบบต่างๆ) จากนี้เป็นไปตามสมมติฐานที่สามของการวิเคราะห์สุ่มซึ่งเป็นมิติที่เพียงพอ (จำนวน) ของชุดการสังเกตที่ช่วยให้สามารถระบุรูปแบบที่ศึกษา (การเชื่อมต่อแบบจำลอง) ด้วยความน่าเชื่อถือและความแม่นยำที่เพียงพอ ระดับของความน่าเชื่อถือและความแม่นยำของแบบจำลองจะถูกกำหนด โดยมีวัตถุประสงค์ในทางปฏิบัติในการใช้แบบจำลองในการจัดการกิจกรรมการผลิตและกิจกรรมทางเศรษฐกิจ
ข้อกำหนดเบื้องต้นประการที่สี่ของแนวทางสุ่มคือความพร้อมของวิธีการที่ทำให้สามารถระบุพารามิเตอร์เชิงปริมาณของตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจจากข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงในระดับของตัวบ่งชี้ เครื่องมือทางคณิตศาสตร์ของวิธีการที่ใช้บางครั้งกำหนดข้อกำหนดเฉพาะเกี่ยวกับวัสดุเชิงประจักษ์ที่กำลังสร้างแบบจำลอง การปฏิบัติตามข้อกำหนดเหล่านี้เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญสำหรับการบังคับใช้วิธีการและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ที่ได้รับ
คุณสมบัติหลักของการวิเคราะห์ปัจจัยสุ่มคือในการวิเคราะห์สุ่มเป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างแบบจำลองผ่านการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ (ทางทฤษฎี) จำเป็น การวิเคราะห์เชิงปริมาณข้อมูลเชิงประจักษ์
วิธีการวิเคราะห์ปัจจัยสุ่ม
วิธีความสัมพันธ์คู่
วิธีการวิเคราะห์สหสัมพันธ์และการถดถอย (สุ่ม) ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อกำหนดความใกล้ชิดของความสัมพันธ์ระหว่างตัวบ่งชี้ที่ไม่ขึ้นอยู่กับการใช้งาน เช่น การเชื่อมต่อจะไม่ปรากฏในแต่ละกรณี แต่ในการพึ่งพาอาศัยกันบางอย่าง
ด้วยความช่วยเหลือของความสัมพันธ์ ปัญหาหลักสองประการได้รับการแก้ไข:
- 1) รวบรวมแบบจำลองของปัจจัยปฏิบัติการ (สมการถดถอย)
- 2) ให้การประเมินเชิงปริมาณของความใกล้ชิดของการเชื่อมต่อ (สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์)
โมเดลเมทริกซ์ แบบจำลองเมทริกซ์คือการแสดงแผนผังของปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจหรือกระบวนการโดยใช้นามธรรมทางวิทยาศาสตร์ วิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในที่นี้คือการวิเคราะห์ "อินพุต-เอาต์พุต" ซึ่งสร้างขึ้นตามรูปแบบตารางหมากรุก และทำให้สามารถนำเสนอความสัมพันธ์ระหว่างต้นทุนและผลลัพธ์การผลิตในรูปแบบที่กะทัดรัดที่สุด
การเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์เป็นวิธีการหลักในการแก้ปัญหาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและกิจกรรมทางเศรษฐกิจ
วิธีการวิจัยการดำเนินงาน วิธีการวิจัยการดำเนินงานมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา ระบบเศรษฐกิจรวมถึงการผลิตและกิจกรรมทางเศรษฐกิจขององค์กรเพื่อกำหนดการรวมกันขององค์ประกอบที่เชื่อมต่อระหว่างโครงสร้างของระบบที่จะกำหนดสิ่งที่ดีที่สุดได้ดีที่สุด ตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจจากความเป็นไปได้หลายประการ
ทฤษฎีเกม. ทฤษฎีเกมเป็นสาขาหนึ่งของการวิจัยการดำเนินงานเป็นทฤษฎีแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับการตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุดภายใต้เงื่อนไขของความไม่แน่นอนหรือความขัดแย้งของหลายฝ่ายที่มีความสนใจต่างกัน
สวัสดีผู้อ่านเว็บไซต์ทุกคน! วันนี้เราจะมาดูกันดีกว่า หัวข้อที่น่าสนใจสาขาวิชาสังคมศึกษา: การเขียนแผน โพสต์นี้จะรวมอยู่แล้ว พร้อมทำงานและในตอนท้ายของโพสต์นี้ จะมีการมอบหมายงานให้รวบรวมเนื้อหา โดยวิธีการที่ฉันแนะนำ สมัครรับบทความใหม่เพื่อไม่ให้พลาดสิ่งที่น่าสนใจ
จริง
ความจริงคืออะไร?
ประเภทของความจริง
- แน่นอน;
- ญาติ.
เกณฑ์ความจริง
— ความสอดคล้องกับความรู้ที่สั่งสมมา
- การมีอยู่ ตรรกะที่เป็นทางการ;
– การยืนยันการทดลอง
การรับรู้เป็นกิจกรรมที่มุ่งบรรลุความรู้ใหม่
หลากหลายวิธีในการทำความเข้าใจโลก
1) คำจำกัดความของความรู้ความเข้าใจ
2) รูปแบบความรู้
- ราคะ;
- มีเหตุผล.
3) ประเภทของความรู้:
- ตำนาน;
- ทุกวัน;
— วิทยาศาสตร์;
- ศิลปะ;
- ทางสังคม.
4) ระดับ ความรู้ทางวิทยาศาสตร์
— เชิงประจักษ์;
— เชิงทฤษฎี
ธนาคารในฐานะสถาบันการเงิน
1) ขอบเขตกิจกรรมของธนาคาร
— ดึงดูดเงินฟรี
- การให้เงินเป็นเครดิต
2) การจัดองค์กรสมัยใหม่ ระบบธนาคาร
— ระดับบนสุด – ธนาคารกลาง
- ระดับต่ำ: - ธนาคารพาณิชย์ฯลฯ
3) หน้าที่ของธนาคารกลาง
— เสถียรภาพ;
— โครงสร้าง.
4) วิถีอิทธิพลของรัฐต่อกลไกเศรษฐกิจ
- โดยตรง
— การควบคุมทางอ้อม
5) กลไกการกำกับดูแลของรัฐ เศรษฐกิจตลาด
— นโยบายการคลัง
— การเงิน;
- กฎระเบียบทางกฎหมาย
6) แนวคิดทางทฤษฎีพื้นฐาน (*เป็นทางเลือก)
— การเงิน
- ลัทธิเคนส์
เงินเฟ้อ
1) คำจำกัดความ;
2) ประเภทของอัตราเงินเฟ้อ
— อุปสงค์เงินเฟ้อ;
— อุปทานเงินเฟ้อ
3) ประเภทของอัตราเงินเฟ้อขึ้นอยู่กับหัวข้อราคาที่สูงขึ้น
— กำลังคืบคลาน;
- ควบ;
- ภาวะเงินเฟ้อรุนแรง
4) สาเหตุของภาวะเงินเฟ้อ
— การเติบโตของการใช้จ่ายภาครัฐและการกู้ยืมจำนวนมากระหว่างการปล่อยเงิน
- การผูกขาดของบริษัทขนาดใหญ่ในการกำหนดราคา
- สกุลเงินอ่อนค่าเมื่อ ระดับสูงนำเข้า;
– เพิ่มภาษีของรัฐ อากร ฯลฯ
5) ภาวะเงินฝืด-การลดลง ระดับทั่วไปราคา
นี่คือแผนการเพื่อสังคม เพื่อนรัก! ทีนี้ลองวางแผนของคุณเองสำหรับหัวข้อต่างๆ:
1. สถาบันสังคม
2. ปัญหาสังคมและประชากร
3. ความสอดคล้องและพฤติกรรมเบี่ยงเบน
พบกันในโพสต์ถัดไป!
เป้าหมายและวัตถุประสงค์:
- เพื่อแนะนำสาระสำคัญของวัฒนธรรมทางวัตถุและจิตวิญญาณ เพื่อแสดงแนวทางการพัฒนาวัฒนธรรมทางจิตวิญญาณ ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความหลากหลายของวัฒนธรรม
- พัฒนาความสามารถในการอธิบายความเชื่อมโยงภายในและภายนอกของวัตถุทางสังคมที่กำลังศึกษาและวิเคราะห์ สรุป แก้ปัญหาความรู้ความเข้าใจและปัญหา ประเมินการตัดสิน มีส่วนร่วมในการอภิปราย ทำงานกับเอกสาร
- เพื่อสร้างทัศนคติต่อคุณค่าทางจิตวิญญาณ เคารพในวัฒนธรรมทั้งในอดีตและปัจจุบัน
ดาวน์โหลด:
ดูตัวอย่าง:
ครูสอนประวัติศาสตร์ MBOU โรงเรียนมัธยมหมายเลข 6 Klepinina I.V.
บทที่ 3 วัฒนธรรมทางจิตวิญญาณ บทที่ 78 – 80
บทที่ 1.
หัวข้อ: การพัฒนาจิตวิญญาณของสังคม.
เป้าหมายและวัตถุประสงค์:
- เพื่อแนะนำสาระสำคัญของวัฒนธรรมทางวัตถุและจิตวิญญาณ เพื่อแสดงแนวทางการพัฒนาวัฒนธรรมทางจิตวิญญาณ ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความหลากหลายของวัฒนธรรม
- พัฒนาความสามารถในการอธิบายความเชื่อมโยงภายในและภายนอกของวัตถุทางสังคมที่กำลังศึกษาและวิเคราะห์ สรุป แก้ปัญหาความรู้ความเข้าใจและปัญหา ประเมินการตัดสิน มีส่วนร่วมในการอภิปราย ทำงานกับเอกสาร
- เพื่อสร้างทัศนคติต่อคุณค่าทางจิตวิญญาณ เคารพในวัฒนธรรมทั้งในอดีตและปัจจุบัน
อุปกรณ์: แบบแผน, แพ็คเกจเอกสาร
ในระหว่างเรียน
กิจกรรมครู | กิจกรรมนักศึกษา |
คำอุปมาเกี่ยวกับความยากจนและความมั่งคั่ง คำถาม: อะไรสำคัญกว่าในชีวิต เพื่อลูกชายและพ่อ? จิตวิญญาณคืออะไร? แผนการเรียน:
| การมีส่วนร่วมในการสนทนา จดหัวข้อและแผนงานลงในสมุดบันทึก |
วัฒนธรรมเป็นปรากฏการณ์ของชีวิตทางสังคม เรามักจะพบกับแนวคิดเรื่อง "วัฒนธรรม" บ่อยครั้ง มีคำจำกัดความมากมายของแนวคิดนี้ “วัฒนธรรม” ในภาษาสังคมศึกษาหมายถึงอะไร? นักเรียนจะได้รับไดอะแกรม: สไลด์ 2 – 5 และคำถาม สรุป: ในระดับสังคมและจิตวิทยา วัฒนธรรมทางจิตวิญญาณทำหน้าที่เป็นระบบทัศนคติทางสังคม อุดมคติ ค่านิยม และบรรทัดฐานที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อชี้นำบุคคลในโลกรอบตัวเขา ดังนั้นธรรมชาติและแก่นแท้ของวัฒนธรรมทางจิตวิญญาณจึงสามารถแสดงได้ดังนี้ สไลด์หมายเลข 6 | ศึกษาเนื้อหาของแผนภาพและตอบคำถามเกี่ยวกับแผนภาพเหล่านั้น
|
ข2. การพัฒนาจิตวิญญาณของสังคม ฟังอุปมาและเดาว่าเกิดอะไรขึ้น การพัฒนาจิตวิญญาณสังคม? อุปมาเกี่ยวกับเส้นทางสู่ปัญญาของบุคคล อุปมาเรื่องเส้นทางไหม | ฟังอุปมาและเตรียมการสนทนา หลังจากอภิปรายแล้ว จะมีการร่างแผนภาพขึ้นมา สไลด์หมายเลข 7 |
B 3. วัฒนธรรมย่อยและวัฒนธรรมต่อต้าน ทำไมไม่มีวัฒนธรรมเดียว? สไลด์หมายเลข 13 ความแตกต่างระหว่างวัฒนธรรมย่อยและวัฒนธรรมต่อต้าน แบ่งออกเป็นสามกลุ่มและทำความคุ้นเคยกับเนื้อหาเพิ่มเติม การมอบหมายงาน: ให้ข้อโต้แย้งเพื่อยืนยันว่าเรื่องราวบ่งบอกถึงการมีอยู่ของแนวคิดเรื่องวัฒนธรรมต่อต้านในตัวพวกเขา บทสรุป: | ตอบคำถามหน้า 292 ของหนังสือเรียนถ้าตอบยาก ทำงานร่วมกับเพิ่มเติม เนื้อหาเป็นกลุ่ม เลือก แนวคิดหลัก– การยืนยันคำตอบ ผลงานของแต่ละกลุ่ม |
การบ้าน: §28 หน้า 289 – 293 รู้แนวคิด: สไลด์หมายเลข 12 ว. 1-7 |
วัสดุสำหรับบทเรียน
วันหนึ่งพ่อของครอบครัวร่ำรวยตัดสินใจรับเขาไป ลูกชายคนเล็กไปที่หมู่บ้าน
- คำอุปมาเรื่อง Hing Shi - หกก้าวสู่ปัญญา
วันหนึ่ง เมื่อนักเรียนขอให้ Hing Shi เล่าถึงเส้นทางสู่ปัญญาของมนุษย์ เขาบอกพวกเขาว่า:
วิถีแห่งปัญญาคนย่อมคล้ายวิถีไหมที่เกิดจากตัวหนอนไหม ค่อย ๆ กลายเป็นผืนผ้าที่สวยงามและแข็งแรง เช่นเดียวกับหนอนผีเสื้อที่เดินหกก้าวเพื่อกลายเป็นไหม มนุษย์ก็เดินทางไปสู่ปัญญาเช่นเดียวกัน
แบบนี้? - นักเรียนประหลาดใจ - บอกเราหน่อยอาจารย์
ขั้นแรกคือขั้นเกิด“” Hing Shi เริ่มต้น “เหมือนหนอนผีเสื้อ คน ๆ หนึ่งเข้ามาในโลกนี้อย่างเปลือยเปล่าและทำอะไรไม่ถูก”ขั้นตอนที่สองคือขั้นตอนการสะสมใบหม่อนจะถูกรวบรวมไว้จนกว่าหนอนผีเสื้อจะโตและป้องกันจากกลิ่นและเสียงที่ฉุนในทำนองเดียวกันบุคคลจะได้รับการดูแลและความรู้จากคนรอบข้าง เช่นเดียวกับหนอนผีเสื้อ เขากินสิ่งที่ตัวเขาเองไม่ได้รวบรวม และก้าวขั้นที่สอง
ขั้นตอนที่สามคือขั้นตอนรังไหมหลังจากที่หนอนผีเสื้อเติบโตเพียงพอแล้ว มันก็จะถูกย้ายไปยังตะแกรงพิเศษ ซึ่งมันเริ่มที่จะทอเส้นไหมและค่อยๆ ห่อหุ้มตัวเองในรังไหมบุคคลที่เติบโตขึ้นมาพบว่าตัวเองอยู่ในสถานที่ที่ถูกกำหนดไว้ในชีวิต และเริ่มที่จะค่อยๆ ดึงเอามุมมอง ความเชื่อ และข้อสรุปที่เนียนละเอียด เมื่อเวลาผ่านไป เข้าไปพัวพันกับสิ่งเหล่านั้น และสร้างโลกของตัวเองรอบตัวเขา คล้ายกับรังไหม
ในขั้นตอนนี้ หลายคนหยุดนิ่งอยู่จนตายในสถานที่ที่ตนจัดสรรไว้ ห่อหุ้มความเชื่อและข้อสรุปของตนไว้ ซึ่งทำให้พวกเขามีความผาสุกที่เป็นมายาและความหวังเพื่อความถาวร
ขั้นที่สี่เป็นก้าวแห่งความหลุดพ้นที่ยากลำบากก้าวแห่งชัยชนะของสิ่งใหม่เหนือสิ่งเก่าแล้วความเสื่อมโทรมของวิถีชีวิตปกติก็เกิดขึ้น ในระหว่างขั้นตอนนี้ ตัวหนอนจะถูกฆ่าด้วยไอน้ำ และแกะรังไหมอย่างระมัดระวังก่อนอื่น บุคคลที่ได้ตัดสินใจที่จะเข้าสู่ขั้นตอนที่สี่ จะทำลายหนอนผีเสื้อที่ไม่ใช้งานภายในตัวเขาเอง จากนั้นจึงเริ่มค่อยๆ เปลี่ยนรังไหมแห่งความเชื่อและข้อสรุปของเขาให้กลายเป็นสายใยแห่งความรู้ที่บางแต่ไม่พันกันอีกต่อไป
ขั้นตอนที่ห้าคือขั้นตอนการรวมตัวประกอบด้วยด้ายเส้นเล็กที่บางและขาดง่ายหลายเส้นผูกเป็นเส้นไหมที่แข็งแรงกว่าเส้นเดียว บุคคลเมื่อทำตามขั้นตอนนี้ จะเสริมกำลังและเชื่อมโยงสายความรู้ของเขาเข้าด้วยกัน ส่งผลให้เกิดสิ่งที่เราเรียกว่าปัญญาหยาง ลี่ หนึ่งในลูกศิษย์ของปราชญ์ทนไม่ไหวและถามว่า:
- ขั้นตอนที่หกคือขั้นตอนของการเชื่อมโยงและความสามัคคี- ปราชญ์ตอบ - เมื่อนำด้ายที่แข็งแรงและแข็งแรงมาถักทอเข้าด้วยกันเป็นผ้าไหมที่เรียบเนียนสวยงาม
- พระอาจารย์ เหตุใดจึงมีขั้นที่ 6 ในเมื่อปัญญาบรรลุขั้นที่ 5 แล้ว?บุคคลที่ทำตามขั้นตอนนี้ถักทอสายใยแห่งปัญญาของเขาให้เป็นผืนผ้าทั่วไปโดยเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับสายใยแห่งปัญญาของผู้อื่นสนับสนุนและเสริมสร้างความเข้มแข็งให้กับพวกเขา
ซึ่งหมายความว่าในขั้นตอนนี้สติปัญญาจะแข็งแกร่งขึ้น เช่นเดียวกับขั้นตอนที่ 5” Young Li กล่าว
แต่ในวันที่หกเท่านั้นที่จะเริ่มเกิดผล” ฮิงซือยิ้ม
งานมอบหมายสำหรับกลุ่มที่ 1
มันเป็นช่วงทศวรรษ 1960 เกิดปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “วัฒนธรรมต่อต้าน” ปรากฏขึ้น ในรูปแบบที่ได้รับการพัฒนามากที่สุด ปรากฏการณ์นี้ปรากฏในมหาวิทยาลัยชั้นนำในสหรัฐอเมริกาและ ยุโรปตะวันตก. วัฒนธรรมต่อต้านแสดงออกในรูปแบบที่รุนแรงและสอดคล้องกันมากที่สุดในขบวนการฮิปปี้ แทนที่ลัทธิการเงินที่ครอบงำ ความเป็นอยู่ที่ดีของวัสดุพวกเขาส่งเสริมลัทธิแห่งความเรียบง่าย ความสอดคล้องตามค่านิยม ("เป็นเหมือนคนอื่นๆ") ถูกแทนที่ด้วยความซาบซึ้งอย่างสูงต่อความสามารถที่จะแตกต่างจากผู้อื่น ใช้ชีวิตเป็นหนึ่งเดียวโดยไม่ต้องมองผู้อื่น การปฏิวัติค่านิยมครั้งนี้นำมาซึ่งการปฏิวัติรูปแบบการบริโภค กางเกงยีนส์อดีตชาวอเมริกัน ชุดทำงาน, เริ่มถูกใช้โดยนักเรียนที่ร่ำรวยเป็นเสื้อผ้าในชีวิตประจำวันและแม้กระทั่งวันหยุดสุดสัปดาห์ ซึ่งพวกเขาเข้าเรียนในมหาวิทยาลัย เดินไปตามถนน และไปคอนเสิร์ต ตอนนั้นมันดูเหมือนกับกางเกงขายาวบุนวมและรองเท้าบูทสักหลาดในตอนนี้ มหาวิทยาลัยรัสเซีย. ไม่ใช่แค่ยีนส์เท่านั้นที่มีมูลค่า แต่ยีนส์ที่หลุดลุ่ยจนเป็นรูด้วย พวกฮิปปี้ได้นำแฟชั่นมาสู่ ผมยาวในผู้ชาย ผมของผู้หญิงที่หลวมได้เปลี่ยนจากการเป็นคุณลักษณะในห้องนอนไปเป็นทรงผมสุดสัปดาห์ มีการนำรองเท้าบูทหยาบของคนงานและทหารมาใช้ ในเวลาเดียวกัน เป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ที่เจริญรุ่งเรืองของตะวันตก ที่ผู้หญิงคุกเข่าลงให้ทุกคนเห็น โดยสวมกระโปรงสั้นที่น่าตกใจ การสวมกางเกงที่สาวๆ หายากจนบัดนี้กลายมาเป็นแพร่หลายโดยเฉพาะใน ในที่สาธารณะ. ความสุขุมเป็นบรรทัดฐานของชีวิตต่อต้านการใช้ยาเสพติด (ที่นี่เป็นที่ที่การแพร่ระบาดของการติดยาเสพติดเริ่มขึ้น กวาดไปทางตะวันตก และตอนนี้ดินแดน อดีตสหภาพโซเวียต). เพลงที่ติดหูของคนรุ่นเก่ากลายเป็นแฟชั่น พวกฮิปปี้ชอบความเร่ร่อนและขอทาน ในช่วงเวลาที่ทางการของอเมริกาเรียกร้องให้คนหนุ่มสาวแสดงความกล้าหาญในการทำสงครามต่อต้านคอมมิวนิสต์ในเวียดนาม สโลแกนฮิปปี้กลายเป็น "สร้างความรัก ไม่ใช่สงคราม" องค์ประกอบของวัฒนธรรมต่อต้านคือสิ่งที่เรียกว่า "การปฏิวัติทางเพศ" ซึ่งหมายถึงการทำลายข้อห้ามที่มีมานานหลายศตวรรษ ความสัมพันธ์ทางเพศ. ตั้งแต่นั้นมา การกอด การจูบบนถนน และการมีเพศสัมพันธ์นอกการแต่งงาน ได้กลายเป็นคุณลักษณะของวัฒนธรรมย่อยใหม่
วัฒนธรรมต่อต้านในสหภาพโซเวียตงานมอบหมายสำหรับกลุ่มที่ 2
"Hipsters" ปรากฏในสหภาพโซเวียตในปี 1950 พวกเขาฝึกฝนสไตล์การแต่งกายและพฤติกรรม (ดังที่พวกเขากล่าวไว้ในตอนนั้นว่า "สไตล์กดดัน") ซึ่งเป็นการประท้วงสไตล์เสื้อผ้าสีเทาที่โดดเด่น ไม่เด่นสะดุดตา พฤติกรรมสุภาพเรียบร้อย และความคล้ายคลึงกับผู้อื่น ซึ่งถูกกำหนดโดยการใช้ชีวิตเพียงเล็กน้อยและอุดมการณ์นักพรต พวกผู้ชายสวมแจ็กเก็ตตารางหมากรุกสีสดใส เสื้อเชิ้ตสีสดใสพอๆ กัน ผูกเน็คไทกับต้นปาล์มและลิงที่น่าทึ่ง เต้นบูกี้วูกี หวีผมหน้าใหญ่ของพวกเขา และฟังเพลงที่ "ไม่ใช่ของเรา" สิ่งนี้ถูกมองว่าเป็นความท้าทายโดยตรงต่อวัฒนธรรมโซเวียต
พวกเขาต่อสู้กับพวกอย่างไร้ความปราณี: พวกเขาถูกจับโดยกองกำลังปฏิบัติการของ Komsomol ซึ่งบางครั้งก็ถูกทุบตีและภาพล้อเลียนของพวกเขาในความถี่และปริมาณที่แข่งขันกันในนิตยสาร Krokodil พร้อมภาพล้อเลียนของจักรวรรดินิยม
การเปลี่ยนแปลงของวัฒนธรรมต่อต้านตะวันตกในทศวรรษ 1960 ในสหภาพโซเวียต ในไม่ช้าแฟชั่นของวัฒนธรรมต่อต้านเยาวชนตะวันตกก็แทรกซึมเข้าไปในสหภาพโซเวียต: อันดับแรกไปที่เมืองหลวงแล้วจึงไปที่ต่างจังหวัด ในช่วงปลายทศวรรษ 1960 ในสหภาพโซเวียต กางเกงยีนส์ ดนตรีร็อค และผมยาวกลายเป็นแฟชั่น อย่างไรก็ตาม ในขณะที่ยังคงรักษารูปแบบดั้งเดิมเอาไว้ วัฒนธรรมต่อต้านก็สูญเสียเนื้อหาดั้งเดิมไป หากในโลกตะวันตกมันเป็นความท้าทายต่อวัฒนธรรมกระฎุมพี ในสหภาพโซเวียตก็เป็นสังคมนิยมอย่างเป็นทางการ แบบฟอร์มที่ยืมมาเหล่านี้ยังคงเนื้อหาที่ต่อต้านวัฒนธรรมไว้หลังจากข้ามพรมแดน: เจ้าหน้าที่โซเวียตมองว่าพวกเขาเป็นอิทธิพลของ "ชนชั้นกระฎุมพี" และพยายามอย่างเต็มที่เพื่อต่อสู้กับพวกเขา ซึ่งยิ่งทำให้ลักษณะนิสัยและการต่อต้านวัฒนธรรมของพวกเขาแข็งแกร่งขึ้น การต่อสู้ครั้งนี้ดำเนินต่อไปจนถึงช่วงครึ่งหลังของทศวรรษ 1980 การนำคุณลักษณะของวัฒนธรรมนี้ไปใช้ประโยชน์ในเชิงพาณิชย์เริ่มต้นในสหภาพโซเวียตในช่วงปลายทศวรรษ 1980 เท่านั้น
ในตอนแรกความท้าทายต่อลัทธิบริโภคนิยมในวัฒนธรรมต่อต้านสหภาพโซเวียตกลายเป็นสัญลักษณ์ที่โดดเด่นที่สุด กางเกงยีนส์ในอเมริกาแสดงให้เห็นถึงการปฏิเสธลัทธิแห่งความมั่งคั่งในสหภาพโซเวียต - ในทางกลับกัน แต่เดิมมันเป็นสัญลักษณ์ของความมั่งคั่งสูง
เสียงสะท้อนของการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมครั้งใหญ่ในทศวรรษ 1960 และปัจจุบันได้รับการยอมรับอย่างง่ายดายในวัฒนธรรมการบริโภคของทั้งตะวันตกและอดีตสาธารณรัฐสหภาพโซเวียต ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา ยังไม่มีวัฒนธรรมต่อต้านเพิ่มขึ้นอย่างครอบคลุมและกว้างขวางขนาดนี้ แนวโน้มของมันปรากฏขึ้นเป็นครั้งคราวในเสื้อผ้า ดนตรี และโดยทั่วไปในวิถีชีวิต แต่สิ่งเหล่านี้ไม่เป็นระเบียบในธรรมชาติและครอบงำกลุ่มคนที่ค่อนข้างจำกัดด้วยอิทธิพลของพวกเขา
หนึ่งในขบวนการต่อต้านวัฒนธรรมที่มั่นคงและเห็นได้ชัดเจนที่สุดในช่วงทศวรรษ 1980-1990 กลายเป็นพังก์ที่นำเสนอสไตล์เสื้อผ้าและดนตรีที่ท้าทายให้กับโลก ผมยืนขนาดใหญ่ของพวกเขาทาสีด้วยสีที่สว่างที่สุดเสื้อผ้าที่ดูอึดอัดสามารถพบได้บนท้องถนน เมืองใหญ่หลายประเทศทั่วโลก อย่างไรก็ตาม นี่เป็นปรากฏการณ์ที่จำกัดมาก โดยกระจุกตัวอยู่ในพื้นที่ที่นักท่องเที่ยวรวมตัวกันเป็นหลัก
Metalheads และการเคลื่อนไหวที่สอดคล้องกันในหิน กลายเป็นปรากฏการณ์ที่มีจำกัดเช่นเดียวกัน