Tuesday, May 29, 2007

Хөдөөд арддчилал байна уу?


Ìîíãîëä Àðä÷èëñàí õóâüñãàë ÿëñíààñ õîéø 18 æèë áîëæýý. Àðä÷èëàë ýðèéí öýýíä õ¿ðëýý ãýýä ýíý æèë òîìîîõîí áàÿðûã Àðä÷èëñàí íàì àëü ÷ øàòàíäàà í¿ñýð òýìäýãëýñýí. Èðýõ ñîíãóóëüä ÿëàõ á¿ðýí èòãýëòýéãýýð áèä àæèëëàõ ¸ñòîé ãýæ íàìûí ëèäåð¿¿ä õýëæ áàéãàà ÷ ýíý íü õºäºº îðîí íóòàãò òèéì ÷ àìàð ãýæ áîäîõã¿é áàéíà. Õºäººä ¿íýõýýð àðä÷èëàë áàéíà óó? ãýäýãò ýðãýëçýý òºðºõ þì. Áèä àðä÷èëàëûã ýíý ñóìàíä ìàíäóóëñàí ãýæ öýýæýý äýëäýõ õóó÷öóóë îäîî õèð íü áàéð ñóóðèà àëäàõã¿éí òºëºº þó ÷ õèéõýýñ áóöàõã¿é áàéíà. Òýä Àðä÷èëñàí íàì øèíý÷èëýãäýõ ¸ñòîé ãýñýí äýýä íàìûí óðèàã ÿã ÿìàð óòãààð îéëãîæ áàéãààã ìýäýõýä òóí áýðõ áèç. Ìèíèé áîäëîîð áîë íàìûí ¿çýë áàðèìòëàë, ¿íäñýí àðãà áàðèë ººð÷ëºãäºæ àðä èðãýäýä õàíäñàí õàíäëàãà òýäíèé äóíä îðæ àæèëëàõ ¿éë àæèëëãàà, õýí ÷ õàíäñàí òýäíèé àñóóäëûã øèéäýæ ÷àäàõóéö áàéæ äîòðîî ýâ íýãäýëòýé íýã õàìò îëîí, íýã áàã áîëæ áàéæ øèí÷ëýãäýæ áàéíà ãýæ ÿðèìààð þì. Èéì àëõàì õèéæ áàéæ Àðä÷èëñàí íàì øèíý íàì áîëîõ áàéõ. Ýíý ¿éë àæèëëàãààã ìèíèé òîìü¸îëîîä áàéãàà àðä÷èëàëûí àëòàí õàðààöàé íàð õèéæ ÷àäàõ áîëîâ óó?. Òýäíèéã àðä ò¿ìýí õ¿ëýýæ àâàõ áîëîâ óó?. Òýä õóó÷èí íýð õ¿íä, àëáàí òóøààëûí òºëºº óëàéðäàã øèãýý ë àñóóäëûã õóðöäóóëààä áàéõ þì áîë áàéäàë äýýðäýíý ãýæ ñàíàõã¿é ë áàéíà. Ǻâõºí íàìûí äàðãûí ñîíãóóëèéí àñóóäàë òàâèãäàõàä ë òýíä æèíõýíý àðä÷èëñàí ñîíãóóëü ÿâóóëæ ÷àäàõã¿é ººðèéã íü äýìæèõ õ¿íýý𠺺ðñäèé㺺 õ¿ðýýë¿¿ë÷õýýä õýäýí õýñýã á¿ëã¿¿ä áîëæ õ¿ì¿¿ñèéí òîëãîéã ýðã¿¿ëæ, õóòãàí ¿éì¿¿ëæ áàéãààã íü õàðààä ¿íýõýýð õàðàìñìààð ñàíàãäëàà. Äîîðîîñ íü ãàðàõ øèíý ¿å, çàëóó÷óóäàà òýä ¿íýëýõã¿é áàéãàà íü, õ¿ëýýí çºâøººð÷ ÷àäàõã¿é áàéãàà íü îëíûã ãàéõøðóóëæ áàéíà. պ人ä Àðä÷èëñàí íàìä øèíý çàëóó ¿å ò¿ðýí îðæ èðýõýä õýäèé õóãàöàà áàéãààã õýëýõýä õýö¿¿. Àðä ò¿ìýí òºðèéí ºíäºðëºãò àëü ÷ íàì ÿëñàí ÿëãààã¿é á¿ãä ýðõ ìýäýë ýä ìºíãíèé òºëºº, ººðñäèéíõºº òºëºº ë àæèëëàíà ãýæ ÿðüæ áàéãààã íóóõ þóí.

Sunday, April 22, 2007

Scores...

Scores…

Save as valtabies - Идэвхжүүлнэ.

Method

- Regression - Идэвхжүүлнэ.

Display factor score score coetficient matrix- Идэвхжүүлнэ.

Зураг-6

Rotamion...

Rotamion…
Method

Varimax- Идэвхжүүлнэ.
Display

- Loading plots- Идэвхжүүлнэ.

Зураг-5

Extraction...

Extraction…
Display

- Scree plot - Идэвхжүүлнэ.

Зураг-4

Descriptives...




Descriptives…
-
Univariate – Идэвхижүүлнэ.

Correlation Matrix

Cofficients- Идэвхжүүлүүлнгэ

Зураг-3


Хүчин зүйлийн шинжилгээний харилцах хайрцаг

Зураг-2

Variabies: Хувьсагчийн нэр бичигдэнэ.

Хүчин зүйлийн шинжилгээг цэсээс сонгох


Зураг-1





Хүчин зүйлийн шинжилгээ

Хоёр хүчин зүйлийн шинжилгээ

FACTOR ANALYSIS-олон шинж тэмдэгийг хүчин зүйл гэж нэрлэгдэх цөөн шинж тэмдгээр солиход хүчин зүйлийн шинжилгээг хэрэглэдэг. Ингэхдээ хүчин зүйлүүд хоорондоо хамаарал багатай , харин нэг хүчин зүйлд орсон шинж тэмдгүүд хоорондоо илүү холбоотой байна гэж үзнэ.

Хүчин зүйлийн шинжилгээний олон аргуудаас varimax эргүүлэлт бүхий гүл бүрдүүлэгчийн аргыг хэрэглэе.

Үүүний тулд цэсээс дараах котандыг сонгож хэрэглэнэ.

SPSS программын хэрэглээ- 2

Судалгааны мэдээллийн шинжилгээ хийх SPSS программын хэрэглээ-2

Судалгааны мэдээллийг боловсруулахад зориулсан олон тооны программ зохиогдсон ба тэдгээрээ сүүлийн үед нилээд өргөн хэрэглэгдээд байгаа нь SPSS программ юм. SPSS программын гол давуу тал нь нийгэм, хүмүүнлэгийн ухааныханд зориулсан хэрэглэхэд хялбар Windows-ын ажилладаг бусад програттуудтай мэдээлэл солилцох өргөн боломжтой.

Monday, April 16, 2007

Хүчин зүйлийн шинжилгээний дүн



Хүчин зүйлийн шинжилгээний дүн.

Communalities


Initial

Extraction

Delgermaa

1,000

,834

Gandi

1,000

,813

Tuya

1,000

,884

Dolgormaa

1,000

,712

Arvin

1,000

,660

Uyanga

1,000

,817

Bolormaa

1,000

,824

Oyunbileg

1,000

,822

Lhavgabud

1,000

,673

Tselmeg

1,000

,899

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

1

2,318

23,179

23,179

2,318

23,179

23,179

2

1,700

16,996

40,174

1,700

16,996

40,174

3

1,461

14,608

54,782

1,461

14,608

54,782

4

1,369

13,691

68,473

1,369

13,691

68,473

5

1,090

10,901

79,374

1,090

10,901

79,374

6

,785

7,849

87,224




7

,527

5,273

92,497




8

,400

3,996

96,493




9

,309

3,086

99,579




10

,042

,421

100,000




Extraction Method: Principal Component Analysis.

Component Matrix(a)


Component

1

2

3

4

5

Delgermaa

,654

-,314

,436

-,147

-,310

Gandi

-,067

,691

-,292

,291

,401

Tuya

,298

,680

,182

,240

-,492

Dolgormaa

-,646

,383

,342

-,155

,081

Arvin

-,491

-,364

,375

-,317

,214

Uyanga

-,482

-,400

,101

,617

,182

Bolormaa

,497

-,344

,070

,658

,145

Oyunbileg

,430

-,188

-,710

-,219

,222

Lhavgabud

,487

,147

,161

-,445

,436

Tselmeg

-,487

-,216

-,591

-,145

-,495

Extraction Method: Principal Component Analysis.

a 5 components extracted.

Descriptive Statistics


Mean

Std. Deviation

Analysis N

Delgermaa

2,96

2,546

28

Gandi

2,96

1,972

28

Tuya

4,39

2,514

28

Dolgormaa

5,89

2,299

28

Bolormaa

5,18

1,945

28

Arvin

4,86

2,592

28

Uyanga

5,71

2,760

28

Tselmeg

6,61

2,644

28

Oyunbileg

7,68

2,262

28

Lhavgabud

8,43

1,913

28

Correlation Matrix



Delgermaa

Gandi

Tuya

Dolgormaa

Bolormaa

Arvin

Uyanga

Tselmeg

Oyunbileg

Lhavgabud

Correlation

Delgermaa

1,000

-,428

,095

-,374

,248

-,074

-,291

-,371

,024

,148


Gandi

-,428

1,000

,227

,089

-,085

-,204

-,084

-,195

,047

-,065


Tuya

,095

,227

1,000

-,018

,008

-,395

-,319

-,216

-,244

-,036


Dolgormaa

-,374

,089

-,018

1,000

-,418

,209

,077

-,013

-,434

-,141


Bolormaa

,248

-,085

,008

-,418

1,000

-,237

,203

-,332

,115

-,031


Arvin

-,074

-,204

-,395

,209

-,237

1,000

,129

-,019

-,236

-,181


Uyanga

-,291

-,084

-,319

,077

,203

,129

1,000

,091

-,318

-,334


Tselmeg

-,371

-,195

-,216

-,013

-,332

-,019

,091

1,000

,059

-,376


Oyunbileg

,024

,047

-,244

-,434

,115

-,236

-,318

,059

1,000

,101


Lhavgabud

,148

-,065

-,036

-,141

-,031

-,181

-,334

-,376

,101

1,000

Component Matrix(a)


Component

1

2

3

4

5

Delgermaa

,654

-,314

,436

-,147

-,310

Gandi

-,067

,691

-,292

,291

,401

Tuya

,298

,680

,182

,240

-,492

Dolgormaa

-,646

,383

,342

-,155

,081

Arvin

-,491

-,364

,375

-,317

,214

Uyanga

-,482

-,400

,101

,617

,182

Bolormaa

,497

-,344

,070

,658

,145

Oyunbileg

,430

-,188

-,710

-,219

,222

Lhavgabud

,487

,147

,161

-,445

,436

Tselmeg

-,487

-,216

-,591

-,145

-,495

Extraction Method: Principal Component Analysis.

a 5 components extracted.

Descriptive Statistics


Mean

Std. Deviation

Analysis N

Delgermaa

2,96

2,546

28

Gandi

2,96

1,972

28

Tuya

4,39

2,514

28

Dolgormaa

5,89

2,299

28

Bolormaa

5,18

1,945

28

Arvin

4,86

2,592

28

Uyanga

5,71

2,760

28

Tselmeg

6,61

2,644

28

Oyunbileg

7,68

2,262

28

Lhavgabud

8,43

1,913

28

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings


Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

1

2,318

23,179

23,179

2,318

23,179

23,179

1,731

17,311

17,311

2

1,700

16,996

40,174

1,700

16,996

40,174

1,625

16,254

33,565

3

1,461

14,608

54,782

1,461

14,608

54,782

1,589

15,885

49,450

4

1,369

13,691

68,473

1,369

13,691

68,473

1,551

15,505

64,956

5

1,090

10,901

79,374

1,090

10,901

79,374

1,442

14,419

79,374

6

,785

7,849

87,224







7

,527

5,273

92,497







8

,400

3,996

96,493







9

,309

3,086

99,579







10

,042

,421

100,000







Extraction Method: Principal Component Analysis.

Component Matrix(a)


Component

1

2

3

4

5

Delgermaa

,654

-,314

,436

-,147

-,310

Dolgormaa

-,646

,383

,342

-,155


Arvin

-,491

-,364

,375

-,317

,214

Lhavgabud

,487

,147

,161

-,445

,436

Gandi


,691

-,292

,291

,401

Tuya

,298

,680

,182

,240

-,492

Oyunbileg

,430

-,188

-,710

-,219

,222

Tselmeg

-,487

-,216

-,591

-,145

-,495

Bolormaa

,497

-,344


,658

,145

Uyanga

-,482

-,400

,101

,617

,182

Extraction Method: Principal Component Analysis.

a 5 components extracted.

Rotated Component Matrix(a)


Component

1

2

3

4

5

Oyunbileg

,892





Dolgormaa

-,685

-,148


,322

-,342

Tuya

-,244

,903




Arvin

-,397

-,682


-,140

-,134

Tselmeg

,196

-,128

-,860


-,322

Lhavgabud

,229


,748


-,235

Gandi


,307

,179

,828


Delgermaa


,197

,324

-,819

,112

Bolormaa

,232

,132

,154

-,161

,838

Uyanga

-,310

-,380

-,350

,184

,648

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a Rotation converged in 9 iterations.

Component Transformation Matrix

Component

1

2

3

4

5

1

,554

,453

,547

-,388

,193

2

-,251

,646

,249

,558

-,382

3

-,770

-,031

,458

-,422

,137

4

-,144

,316

-,233

,267

,868

5

,128

-,525

,612

,537

,211

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

Component Score Coefficient Matrix


Component

1

2

3

4

5

Delgermaa

-,048

,115

,096

-,520

,012

Gandi

,053

,130

,169

,577

,074

Tuya

-,208

,605

-,090

-,075

-,054

Dolgormaa

-,366

-,063

,083

,145

-,190

Bolormaa

,081

,047

,058

-,016

,570

Arvin

-,203

-,418

,122

-,102

-,084

Uyanga

-,153

-,193

-,144

,130

,486

Tselmeg

,184

,040

-,585

-,091

-,235

Oyunbileg

,554

-,130

,013

,138

-,084

Lhavgabud

,108

-,165

,508

,048

-,175

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores.

Component Score Coefficient Matrix


Component

1

2

3

4

5

Delgermaa

-,048

,115

,096

-,520

,012

Gandi

,053

,130

,169

,577

,074

Tuya

-,208

,605

-,090

-,075

-,054

Dolgormaa

-,366

-,063

,083

,145

-,190

Bolormaa

,081

,047

,058

-,016

,570

Arvin

-,203

-,418

,122

-,102

-,084

Uyanga

-,153

-,193

-,144

,130

,486

Tselmeg

,184

,040

-,585

-,091

-,235

Oyunbileg

,554

-,130

,013

,138

-,084

Lhavgabud

,108

-,165

,508

,048

-,175

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores.

Component Score Covariance Matrix

Component

1

2

3

4

5

1

1,000

,000

,000

,000

,000

2

,000

1,000

,000

,000

,000

3

,000

,000

1,000

,000

,000

4

,000

,000

,000

1,000

,000

5

,000

,000

,000

,000

1,000

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores.

Эргүүлэгт хийсэн матрицаас судалгаанд оруулсан мэдээллийн эерэг,сөрөг шинжүүдийн хүчин зүйлүүдээр тодорхойлж өгдөг

Ашигласан ном:

- Череиков А.А “ Основы статистичекогүг анализа в программой системе SPSS”, Москва, 1994

- SPSS Base 8.0 Applications Guide”, Chicago, 1998.

- “SPSS Base 8.0 User’s Guide”, Chicago, 1998