Войти Регистрация

Docx

  • Рефераты
  • Дипломные работы
  • Прочее
    • Презентации
    • Рефераты
    • Курсовые работы
    • Дипломные работы
    • Диссертациии
    • Образовательные программы
    • Инфографика
    • Книги
    • Тесты

Информация о документе

Цена 13000UZS
Размер 119.9KB
Покупки 0
Дата загрузки 30 Апрель 2025
Расширение docx
Раздел Курсовые работы
Предмет Экономика

Продавец

Bohodir Jalolov

Assotsiatsiya koeffitsienti

Купить
1 MUNDARIJA
KIRISH .............................................................................................................................................. 3
I BOB. ASSOTSIATSIYA KOEFFITSIENTI HAQIDA UMUMIY TUSHUNCHALAR .................................... 5
1.1 Assotsiatsiya koeffitsienti va uning ahamiyati ........................................................................... 5
1.2 Assotsiatsiya koeffitsientining turlari va qo’llanilishi ................................................................. 7
1.3 Assotsiatsiya koeffitsientlarining qo’llanilishi va foydalari ...................................................... 10
II BOB: ASSOTSIATSIYA KOEFFITSIENTLARINI HISOBLASH USULLARI ............................................. 15
2.1 Assotsiatsiya koeffitsientlarining turlari va ularning hisoblanishi ............................................ 15
2.2 Assotsiatsiya koeffitsientlarini tahlil qilish usullari .................................................................. 18
III BOB. ASSOTSIATSIYA KOEFFITSIENTI AMALIYOTDA .................................................................. 24
3.1 Assotsiatsiya koeffitsientlarining amaliyotdagi qo’llanishi va tahlili ........................................ 24
3.2 Assotsiatsiya koeffitsientlarining statistik tahlil va qarorlar qabul qilishdagi roli .................... 27
3.3 Assotsiatsiya koeffitsientlarining amaliyotda qo’llanilishi va statistik metodologiyadagi o’rni
................................................................................................................................................................... 30
XULOSA ......................................................................................................................................... 34
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO’YXATI ................................................................................... 36
2 KIRISH
Biostatistika   —   bu   biologik   va   tibbiy   sohalarda   statistik   metodlarni
qo’llashga   bag’ishlangan   ilmiy   soha   bo’lib,   u   sog’liqni   saqlash,   epidemiologiya,
genetikasi,   farmatsevtika,   va  boshqa  ilmiy  va  amaliy  sohalarda   keng  qo’llaniladi.
Biostatistik   metodlar   yordamida   ilmiy   tadqiqotlar   va   tajribalar   natijalari   tahlil
qilinadi,   turli   omillar   o’rtasidagi   aloqalar   aniqlanadi   va   prognozlar   tuziladi.
Biostatistika   nafaqat   tadqiqotlar   o’tkazishda,   balki   klinik   sinovlar,   sog’liqni
saqlash   sohasida   qarorlar   qabul   qilishda,   epidemiologik   kuzatuvlar   va   xavf-
xatarlarni baholashda ham muhim ahamiyatga ega.
Biostatistikada   statistik   metodlar   va   ularning   turli   tahlil   turlari,   jumladan
assotsiatsiya   koeffitsientlari   yordamida   o’zgartirilayotgan   o’zgaruvchilar
o’rtasidagi aloqalar o’rganiladi. Assotsiatsiya koeffitsienti, ma'lum bir o’zgaruvchi
bilan   boshqa   bir   o’zgaruvchi   o’rtasidagi   munosabatni   o’lchovchi   parametrdir.   Bu
koeffitsientning   yordamida   ikki   o’zgaruvchi   orasidagi   aloqaning   kuchini   va
yo’nalishini aniqlash mumkin. Biostatistikada bu metodlarning qo’llanilishi orqali
sog’liqni saqlash tizimi, kasalliklar va ularning oldini olish, klinik sinovlar va ilmiy
tadqiqotlar samaradorligi baholanadi.
Assotsiatsiya koeffitsienti, odatda, turli xil statistik tahlillarda ishlatiladigan
asbob   bo’lib,   ikki   o’zgaruvchi   o’rtasidagi   bog’liqlik   darajasini   aniqlash
imkoniyatini   beradi.   Bu,   o’z   navbatida,   tadqiqotchilarga   statistik   ma'lumotlarni
to’plashda, analiz qilishda va qarorlar qabul qilishda foydalidir. Ayniqsa, ijtimoiy
sog’liqni   saqlash   va   epidemiologiyada   assotsiatsiya   koeffitsientlarining   tahlili
jiddiy   ahamiyatga   ega,   chunki   bu   koeffitsientlar   yordamida   kasalliklarning
3 tarqalishi, xavf omillarini aniqlash va sog’liqni saqlashni yaxshilash yo’nalishlarini
belgilash mumkin.
Bu   kurs   ishida   assotsiatsiya   koeffitsientlari,   ularning   statistik
metodologiyadagi   o’rni,   turlari,   hisoblash   usullari   va   amaliyotdagi   qo’llanilishi
keng   yoritiladi.   Ushbu   ishda   assotsiatsiya   koeffitsientlarining   biostatistikada
qo’llanilishiga   alohida   e'tibor   qaratilgan.   Asosiy   maqsad   —   assotsiatsiya
koeffitsientlarining   tahliliy   imkoniyatlari,   ularning   qo’llanilish   sohalari   va
statistikada qo’llanilishiga oid nazariy va amaliy jihatlarni to’liq tahlil qilishdir.
Kurs   ishining   davomida   assotsiatsiya   koeffitsientlari   haqida   nazariy
tushuncha   berilib,   ular   turli   statistik   modellarda   qanday   qo’llaniladi,   qanday
ahamiyatga   ega   va   bu   koeffitsientlarni   hisoblashda   nimalarga   e'tibor   berish
kerakligi   haqida   batafsil   ma'lumotlar   keltiriladi.   Kurs   ishi   davomida   assotsiatsiya
koeffitsientlari yordamida statistik tahlilni amalga oshirish va amaliyotda qo’llash
usullarini   yoritish,   natijalarni   to’g’ri   talqin   qilish   hamda   ularning   samaradorligini
oshirishga qaratilgan tavsiyalarni berish maqsad qilingan.
Ushbu   ishni   yozish   orqali   assotsiatsiya   koeffitsientlarining   statistika   va
biostatistikadagi   o’rni   va   ahamiyatini   yanada   chuqurroq   tushunishga   erishiladi,
shuningdek, bu metodlarni amaliyotda qo’llash orqali aniq va samarali natijalarga
erishish mumkinligini ko’rsatish maqsad qilinmoqda.
4 I BOB. ASSOTSIATSIYA KOEFFITSIENTI HAQIDA UMUMIY
TUSHUNCHALAR
1.1 Assotsiatsiya koeffitsienti va uning ahamiyati
Assotsiatsiya   koeffitsienti   statistikada   o’zgaruvchilar   orasidagi   aloqani
aniqlash   va   baholash   uchun   ishlatiladigan   asosiy   o’lchovlardan   biridir.   Bu
koeffitsient   ikkita   yoki   undan   ortiq   o’zgaruvchi   o’rtasidagi   aloqani   o’lchashda
muhim   ahamiyatga   ega.   U   o’zgaruvchilar   o’rtasida   mavjud   bo’lgan   ijobiy   yoki
salbiy   bog’lanishni,   shuningdek,   ularning   o’zaro   ta’sirining   kuchini   aniqlash
imkonini beradi.
Assotsiatsiya   koeffitsienti,   odatda,   ikkita   o’zgaruvchining   o’zgarishlari
orasidagi   bog’lanish   darajasini   aniqlashda   foydalaniladi.   Bu   o’zgaruvchilar
orasidagi   aloqaning   mavjudligini,   kuchini   va   yo’nalishini   o’lchaydi.   Agar
assotsiatsiya   koeffitsienti   ijobiy  bo’lsa,  bu  ikkala   o’zgaruvchi  bir   vaqtning  o’zida
o’sadi yoki kamayadi. Agar manfiy bo’lsa, bitta o’zgaruvchi o’sishi bilan boshqasi
kamayadi. 0 qiymat esa aloqaning yo’qligini ko’rsatadi.
Assotsiatsiya koeffitsientining turlari
1.   Pearsonning   korrelyatsiya   koeffitsienti   (r):   Bu   eng   keng   tarqalgan   va
asosiy assotsiatsiya koeffitsientidir. U, asosan, ikkita o’zgaruvchi orasidagi lineyali
aloqani o’lchaydi.
5 2.   Spearmanning   rank   korrelyatsiya   koeffitsienti   (ρ):   Bu   koeffitsient,
Pearson   koeffitsienti   bilan   taqqoslaganda,   o’zgaruvchilarning   ranglari   (o’rinlari)
asosida ishlaydi va no-lineyali aloqalarni o’lchashda ishlatiladi.
3.   Kendall’s   Tau:   Bu   koeffitsient,   Spearman   koeffitsienti   bilan   o’xshash
bo’lib, ikkita o’zgaruvchi orasidagi aloqani o’lchash uchun ishlatiladi.
Iqtisodiyot,   sog’liqni   saqlash   va   ijtimoiy   sohalarda   assotsiatsiya
koeffitsientining qo’llanilishi
Assotsiatsiya   koeffitsienti   ko’plab   sohalarda   muhim   ahamiyatga   ega.   Bu
koeffitsientni hisoblash orqali turli sohalarda o’zgaruvchilar o’rtasidagi  aloqalarni
tahlil   qilish   mumkin.   Iqtisodiyotda,   sog’liqni   saqlashda   va   ijtimoiy   fanlarda
assotsiatsiya   koeffitsienti   aloqalarni   aniqlashda   keng   qo’llaniladi.   Misol   uchun,
iqtisodiy   o’sish   va   ish   haqlari   o’rtasidagi   bog’lanishni   o’rganishda   assotsiatsiya
koeffitsienti   yordamida   ushbu   ikki   o’zgaruvchi   orasidagi   aloqaning   kuchi   va
yo’nalishini aniqlash mumkin.
O’zbekistonda   2020-yildan   so’nggi   davrda   iqtisodiyot,  sog’liqni   saqlash   va
ijtimoiy   sohalarda   assotsiatsiya   koeffitsienti   yordamida   olib   borilgan   tahlillar
quyidagi natijalarni ko’rsatdi:
Iqtisodiyotda:   2020-yildan   boshlab   O’zbekistonning   iqtisodiy   o’sishi   va
ishsizlik darajasi o’rtasida musbat aloqaning kuchayganligi ko’rsatilgan.
Sog’liqni   saqlashda:   Chekishning   yurak   xastaliklari   bilan   bog’lanishini
o’rganishda   assotsiatsiya   koeffitsienti   0.68   ni   tashkil   etgan,   bu   kuchli   aloqani
ko’rsatadi.
6 Ijtimoiy tahlil: Psixologik holat va ijtimoiy stress darajasi o’rtasidagi aloqani
o’rganishda assotsiatsiya koeffitsienti 0.75 ni tashkil etdi.
Assotsiatsiya koeffitsienti ikki o’zgaruvchi o’rtasidagi bog’lanishni o’lchash
va   tushunish   uchun   juda   muhim   statistik   vositadir.   Uning   ahamiyati   nafaqat
iqtisodiyotda,   balki   sog’liqni   saqlash,   ijtimoiy   fanlar,   marketing   va   boshqa
sohalarda ham sezilarli  darajada ortgan. Assotsiatsiya  koeffitsientining yordamida
iqtisodiy,   tibbiy   va   ijtimoiy   tizimlarda   muhim   tahlillar   amalga   oshiriladi.
Statistikaning   bu   ko’rsatkichi   yordamida   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   bog’lanish
osonlikcha aniqlanadi, va bu tahlilning amaliyotdagi ahamiyatini ta’minlaydi.
1.2 Assotsiatsiya koeffitsientining turlari va qo’llanilishi
Assotsiatsiya koeffitsienti — bu statistik tahlil metodlaridan biri bo’lib, ikki
yoki   undan   ortiq   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   bog’lanishning   mavjudligi,   kuchi   va
yo’nalishini aniqlashga xizmat qiladi. U o’zgaruvchilar orasidagi o’zaro aloqaning
aniq   yoki   tasodifiyligini   aniqlashga   yordam   beradi   va   ma'lumotlarning   to’g’ri
interpretatsiyasini   ta'minlaydi.   Assotsiatsiya   koeffitsientlari   ma'lumotlarni   tahlil
qilish va ular o’rtasidagi aloqalarni aniqlashda ishlatiladi, bu esa tahlilchilar uchun
to’g’ri qarorlar qabul qilishga imkon beradi.
Assotsiatsiya   koeffitsientlarining   turli   turlari   mavjud,   ularning   har   biri
ma'lum bir statistika o’lchovlariga mos keladi. Ular asosan quyidagi ko’rinishlarga
bo’linadi:
1. Pearsonning korrelyatsiya koeffitsienti
7 Pearsonning   korrelyatsiya   koeffitsienti,   yoki   Pearson   r,   o’zgaruvchilar
o’rtasidagi lineyali aloqani o’lchash uchun ishlatiladi. Bu koeffitsientning qiymati -
1   dan   +1   gacha   bo’ladi.   Agar   r   =   +1   bo’lsa,   o’zgaruvchilar   o’rtasida   mukammal
ijobiy   lineyali   aloqaning   mavjudligini   bildiradi,   r   =   -1   bo’lsa,   bu   esa   mukammal
salbiy   lineyali   aloqani   anglatadi.   Pearson   koeffitsienti   0   ga   teng   bo’lsa,   demak
o’zgaruvchilar o’rtasida hech qanday lineyali bog’lanish yo’q.
Pearson   r,   asosan,   o’zgaruvchilar   orasidagi   bog’lanishni   lineyali   tarzda
o’lchash   uchun   qo’llaniladi,   masalan,   ikki   uzluksiz   o’zgaruvchi   orasidagi   aloqani
aniqlashda.   Masalan,   yosh   va   daromad   o’rtasidagi   bog’lanishni   tahlil   qilishda
Pearsonning korrelyatsiya koeffitsienti ishlatiladi.
2. Spearmanning o’zaro bog’lanish koeffitsienti
Spearmanning   o’zaro   bog’lanish   koeffitsienti   (rho   yoki   ρ)
o’zgaruvchilarning   tartiblangan   qiymatlari   o’rtasidagi   bog’lanishni   o’lchashda
ishlatiladi.   U   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   o’zaro   munosabatni   lineyali   bo’lmagan
holatda o’lchaydi. Spearman koeffitsienti qiymati -1 dan +1 gacha bo’ladi, bunda
+1   o’zgaruvchilarning   to’liq   ijobiy   tartibli   aloqasini   bildiradi,   -1   esa   to’liq   salbiy
tartibli aloqani anglatadi, 0 esa hech qanday aloqaning yo’qligini bildiradi.
Bu   koeffitsient,   ayniqsa,   o’zgaruvchilarning   miqdoriy   ma'lumotlarga   ega
bo’lmagan   va   faqat   ularning   tartibi   asosida   o’lchangan   bo’lsa,   ishlatiladi.   Misol
uchun, talabalar o’rtasida umumiy baholar va kursni tugatishdagi muvaffaqiyatlilik
o’rtasidagi bog’lanish, Spearman koeffitsienti yordamida o’lchanishi mumkin.
3. Kendall’s tau koeffitsienti
8 Kendall’s   tau   koeffitsienti   ham   o’zgaruvchilarning   tartiblangan   qiymatlari
o’rtasidagi   o’zaro   bog’lanishni   o’lchashda   ishlatiladi.   Ammo   Spearmanning
koeffitsienti   bilan   taqqoslaganda,   Kendall’s   tau   noaniqliklar   va   kichik   namunalar
bilan ishlashda yanada ishonchliroq hisoblanadi. U o’zgaruvchilarning to’g’ri yoki
teskari tartibdagi bog’lanishini aniqlaydi.
Kendall’s   tau   koeffitsienti,   ko’proq   statistik   ishonchlilikni   talab   qiladigan
tadqiqotlarda   qo’llaniladi,   ayniqsa,   kichik   namunalar   asosida   olib   boriladigan
tahlillarda.
4. Kramerning V koeffitsienti
Kramerning V koeffitsienti kategoriya o’zgaruvchilari orasidagi bog’lanishni
o’lchashda   ishlatiladi.   Bu   koeffitsient,   odatda,   nomial   o’zgaruvchilar   orasidagi
bog’lanishlarni aniqlash uchun ishlatiladi. Masalan, biron bir ish joyidagi erkak va
ayollar   o’rtasidagi   o’rtacha   maoshlarni   taqqoslash   yoki   biror   mavzudagi
talabalarning fikrlarini tahlil qilishda ishlatilishi mumkin.
Kramer’s   V   koeffitsienti,   o’zgaruvchilar   orasidagi   bog’lanishning   kuchini
o’lchashda   yordam   beradi,   va   0   dan   1   gacha   bo’lgan   qiymatga   ega   bo’ladi.   0
qiymati   o’zgaruvchilar   o’rtasida   hech   qanday   aloqaning   yo’qligini   bildirsa,   1
qiymat esa to’liq bog’lanishni anglatadi.
Assotsiatsiya koeffitsientining qo’llanilish sohalari
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   statistika,   tibbiyot,   iqtisodiyot,   sotsiologiya,
psixologiya   va   boshqa   ko’plab   sohalarda   keng   qo’llaniladi.   Ular   yordamida
9 ijtimoiy, iqtisodiy yoki tibbiy tadqiqotlarda o’zgaruvchilar orasidagi bog’lanishlar
aniq o’lchanadi va bu tahlil natijalariga asoslanib qarorlar qabul qilinadi.
Misol   uchun,   tibbiyotda   assotsiatsiya   koeffitsientlari   bemorlar   orasida   turli
kasalliklar o’rtasidagi bog’lanishni aniqlash uchun ishlatiladi. Ekonomik tahlillarda
esa   iqtisodiy   ko’rsatkichlar   orasidagi   aloqalarni   o’rganish   va   kelajakdagi
prognozlarni ishlab chiqish uchun qo’llaniladi. Shuningdek, marketing va sotuvlar
tahlilida   ham   assotsiatsiya   koeffitsientlaridan   foydalanib,   mijozlar   va   mahsulotlar
orasidagi aloqalarni o’rganish mumkin.
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   statistik   tahlil   metodlari   orasida   juda   muhim
o’rin   tutadi.   Ular   yordamida   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   aloqani   o’lchash   va   tahlil
qilishning   turli   usullari   mavjud.   Har   bir   koeffitsient   o’ziga   xos   qo’llanilish
sohasiga   ega   bo’lib,   ular   statistik   tadqiqotlarda   ma'lumotlarning   to’g’ri   tahlil
qilinishini   ta'minlaydi.   Bularning   barchasi   tadqiqotlar   va   qarorlar   qabul   qilish
jarayonlarida   o’zgaruvchilar   orasidagi   aloqalarni   aniqlash   va   prognozlashda
muhim rol o’ynaydi.
1.3 Assotsiatsiya koeffitsientlarining qo’llanilishi va foydalari
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   statistik   tahlilning   samarali   va   muhim
vositalaridan   biri   bo’lib,   ular   ikki   yoki   undan   ortiq   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi
aloqalarni   o’lchashda   qo’llaniladi.   Ular   yordamida   o’zgaruvchilar   orasidagi
bog’lanish   kuchini,   yo’nalishini   va   shaklini   aniqlash   mumkin.   Bu   koeffitsientlar
10 ko’plab   sohalarda   —   iqtisodiyotda,   tibbiyotda,   sotsiologiyada,   psixologiyada,
marketingda va boshqa sohalarda keng qo’llaniladi.
Assotsiatsiya   koeffitsientlarining   asosiy   maqsadi   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi
aloqani   aniqlashdir.   Ular   yordamida   turli   tizimlar   yoki   jarayonlar   orasidagi
bog’lanishlar tahlil qilinadi va shunga asoslanib turli prognozlar va qarorlar qabul
qilinadi.   Masalan,   iqtisodiy   sohada   iqtisodiy   ko’rsatkichlar   o’rtasidagi   aloqani
aniqlash   orqali   iqtisodiy   o’sishning   kelajakdagi   prognozlarini   ishlab   chiqish
mumkin. Yoki tibbiyotda biror kasallikning boshqa kasalliklar bilan bog’lanishini
o’rganish orqali yangi davolash usullarini ishlab chiqish mumkin.
Assotsiatsiya koeffitsientlarining qo’llanilishi sohalari
1.   Iqtisodiyot   va   moliya   Iqtisodiyotda   assotsiatsiya   koeffitsientlari   ko’plab
iqtisodiy   ko’rsatkichlar   o’rtasidagi   aloqalarni   aniqlashda   qo’llaniladi.   Masalan,
inflyatsiya darajasi va ishsizlik o’rtasidagi bog’lanishni tahlil qilishda Pearson yoki
Spearman   koeffitsientlari   ishlatilishi   mumkin.   Bu   bog’lanishlarni   aniqlash   orqali
iqtisodchilar   iqtisodiy   o’sishni   prognozlash,   siyosiy   yoki   iqtisodiy   strategiyalarni
ishlab   chiqish   mumkin.   Yana   bir   misol   —   o’zgaruvchilar   orasidagi   aloqani
aniqlash   orqali   markaziy   bankning   pul-kredit   siyosatini   optimallashtirish   va
iqtisodiy o’sishning barqarorligini ta'minlash mumkin.
2.   Tibbiyot   Tibbiyotda   assotsiatsiya   koeffitsientlari   ko’plab   tibbiy
tadqiqotlar   va   klinik   izlanishlarda   qo’llaniladi.   Masalan,   biror   kasallik   va   uning
muayyan simptomlari  o’rtasidagi  bog’lanishni  aniqlashda Spearman yoki  Pearson
koeffitsientlari   ishlatiladi.   Shuningdek,   yangi   dori   vositalarining   samaradorligini
baholashda o’zgaruvchilar o’rtasidagi bog’lanishlarni aniqlashda bu koeffitsientlar
11 yordam beradi. Bunda kasallikning rivojlanish darajasi, dori vositalarining ta'siri va
bemorlar o’rtasidagi boshqa o’zgaruvchilarni tahlil qilish muhim ahamiyatga ega.
3.   Sotsiologiya   va   psixologiya   Sotsiologiya   va   psixologiyada   assotsiatsiya
koeffitsientlari   ijtimoiy   va   psixologik   holatlar   o’rtasidagi   aloqalarni   o’rganishda
qo’llaniladi.   Masalan,   odamlarning   ijtimoiy   faoliyati   va   psixologik   holatlari
o’rtasidagi   bog’lanishni   tahlil   qilishda   Spearman   yoki   Kendall   koeffitsientlaridan
foydalanish   mumkin.   Bunday   tahlillar   yordamida   jamiyatdagi   muammolarni
aniqlash  va  ularga  qarshi   kurashish   strategiyalarini  ishlab  chiqish  mumkin. Misol
uchun,   odamlarning   ijtimoiy   tarmoqlardagi   faolligi   va   ularning   ruhiy   salomatligi
o’rtasidagi   aloqalarni   o’rganish   psixologlar   va   sotsiologlar   uchun   muhim   bo’lishi
mumkin.
4. Marketing va biznes Marketingda assotsiatsiya koeffitsientlari mijozlar va
mahsulotlar  o’rtasidagi   aloqalarni   o’rganishda  qo’llaniladi. Misol   uchun, mijozlar
tomonidan   afzal   ko’rilgan   mahsulotlar   va   ularning   ijtimoiy-demografik
xususiyatlari   o’rtasidagi   aloqani   tahlil   qilishda   assotsiatsiya   koeffitsientlaridan
foydalanish   mumkin.   Bu   orqali   kompaniyalar   o’z   mijozlari   ehtiyojlarini   aniqroq
tushunib,   mahsulotni   yaxshilash   yoki   yangi   marketing   strategiyalarini   ishlab
chiqish imkoniyatiga ega bo’ladilar.
Assotsiatsiya koeffitsientlarining afzalliklari va cheklovlari
Afzalliklari:
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   yordamida   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   aloqalar
osonlik bilan o’lchanadi va vizual tarzda tahlil qilinadi.
12 Ular  yordamida turli  sohalarda bog’lanishlarni  aniqlash, o’zgaruvchilarning
to’g’ri kombinatsiyalarini yaratish va samarali qarorlar qabul qilish mumkin.
Statistik   tahlil   jarayonida   assotsiatsiya   koeffitsientlari   aniq   va   oddiy
hisoblanadi,   shuning   uchun   ular   foydalanuvchilarga   ma'lumotlarni   samarali   tahlil
qilishda yordam beradi.
Cheklovlari:
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   faqat   o’zgaruvchilar   orasidagi   aloqaning
kuchini   o’lchaydi,   ammo   sabab-oqibat   munosabatlarini   aniqlashda   cheklangan.
Ya'ni,   assotsiatsiya   o’rnatilgan   o’zgaruvchilar   orasidagi   bog’lanish   sabablarini
o’rganmaydi.
Ular   faqat   statistik   tahlil   natijasini   ko’rsatadi,   ammo   amaliy   tahlilni
o’zgartirish   yoki   qarorlar   qabul   qilishda   qo’llaniladigan   boshqa   faktorlarga   to’liq
e'tibor bermaydi.
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   statistik   tahlilning   samarali   vositalaridan   biri
bo’lib,   ular   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   aloqalarni   o’lchash,   aniqlash   va   tahlil
qilishda   ishlatiladi.   Ular   iqtisodiyot,   tibbiyot,   psixologiya,   marketing   va   boshqa
ko’plab   sohalarda   qo’llanilib,   qarorlar   qabul   qilishda   yordam   beradi.   Biroq,   bu
koeffitsientlar   faqat   aloqani   o’lchaydi   va   sabab-oqibat   munosabatlarini   aniqlash
uchun boshqa metodlarni qo’llash kerakligini unutmaslik zarur.
13 14 II BOB: ASSOTSIATSIYA KOEFFITSIENTLARINI HISOBLASH
USULLARI
2.1 Assotsiatsiya koeffitsientlarining turlari va ularning hisoblanishi
Assotsiatsiya   koeffitsienti   ikki   yoki   undan   ortiq   o’zgaruvchilar   orasidagi
bog’lanish   kuchini   o’lchashda   ishlatiladi.   Statistik   tahlilda   assotsiatsiya
koeffitsientlarining   turli   xillari   mavjud   bo’lib,   har   biri   o’ziga   xos   usullarga   va
qo’llanilish   sohalariga   ega.   Assotsiatsiya   koeffitsientlarining   hisoblanishi   va
ularning   turli   xillari   statistik   tahlilning   asosiy   qismlaridan   biridir.   Bu   bobda
assotsiatsiya   koeffitsientlarining   turli   usullari   va   ularni   qanday   hisoblash   haqida
batafsil ma’lumotlar beriladi.
Assotsiatsiya koeffitsientlarining asosiy turlari quyidagilardir:
1.   Pearsonning   korrelyatsiya   koeffitsienti   (r)   Pearsonning   korrelyatsiya
koeffitsienti   eng   keng   tarqalgan   assotsiatsiya   koeffitsientlaridan   biridir   va   ikki
o’zgaruvchi   orasidagi   chiziqli   aloqani   o’lchaydi.   Bu   koeffitsient   -1   bilan   +1
orasidagi   qiymatga   ega   bo’lib,   -1   va   +1   qiymatlari   o’rtasida   har   qanday   qiymat
o’zgaruvchilar   orasidagi   aloqaning   kuchini   va   yo’nalishini   ko’rsatadi.   Agar
koeffitsient   1   bo’lsa,   demak,   o’zgaruvchilar   o’rtasida   mukammal   to’g’ri   aloqalar
mavjud,   agar   -1   bo’lsa,   demak,   ular   o’rtasida   mukammal   teskariga   aloqalar
mavjud.   0   qiymatida   esa   o’zgaruvchilar   o’rtasida   hech   qanday   aloqaning   mavjud
emasligi bildiradi.
Hisoblash formulasi:
15 2.  Spearmanning   korrelyatsiya  koeffitsienti  (ρ)  Spearmanning  korrelyatsiya
koeffitsienti   rank   (tartib)   korrelyatsiyasi   bo’lib,   ikkita   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi
aloqani   aniqlashda   ishlatiladi.   Bu   koeffitsient   asosan   o’zgaruvchilarning   tartiblari
o’rtasidagi aloqani o’lchaydi. Agar o’zgaruvchilar orasida nisbatan liney (chiziqli)
bo’lmagan,   lekin   tartibga   asoslangan   bog’lanish   mavjud   bo’lsa,   Spearman
koeffitsienti   foydalidir. U  shuningdek,  o’zgaruvchilarning  noaniq o’zgarishlari  va
tartiblaridagi farqlarni ham hisobga oladi.
Hisoblash formulasi:
3.   Kendall's   Tau   Kendall's   Tau   koeffitsienti   ikkita   o’zgaruvchi   orasidagi
aloqani o’lchashda ishlatiladi va u o’zgaruvchilar o’rtasidagi tartibni o’rganadi. Bu
koeffitsient,   ayniqsa,   kichik   namunalar   uchun   va   ikki   o’zgaruvchi   orasidagi
aloqaning   kuchini   aniqroq   ko’rsatishda   foydalidir.   Kendall's   Tau   koeffitsienti
o’zgaruvchilar orasidagi aloqani to’g’ri va teskari tartiblarga asoslanib hisoblaydi.
Hisoblash formulasi:
16 4.   Cramér's   V   Cramér's   V   koeffitsienti   ikkita   nominal   (kategoriyalangan)
o’zgaruvchi orasidagi aloqani o’lchashda ishlatiladi. Cramér's V koeffitsienti 0 va
1   orasida   qiymatga   ega   bo’lib,   0   qiymatida   o’zgaruvchilar   o’rtasida   aloqaning
yo’qligini, 1 qiymatida esa ular o’rtasida mukammal aloqani ko’rsatadi.
Hisoblash formulasi:
Assotsiatsiya   koeffitsientlarini   hisoblashda   qo’llaniladigan   usullar   va
parametrlar
Assotsiatsiya   koeffitsientlarini   hisoblash   uchun   statistik   dasturlar   (masalan,
SPSS,   R,   Python,   Stata)   va   matematik   formulalar   mavjud.   Ushbu   dasturlar
yordamida   koeffitsientlarni   tez   va   aniq   hisoblash   mumkin.   Bunday   dasturlar   o’z
ichiga   ko’plab   statistik   tahlil   vositalarini   oladi,   shu   jumladan,   o’zgaruvchilar
orasidagi   aloqani   o’lchash   uchun   assotsiatsiya   koeffitsientlarini   hisoblash
imkoniyatini ham beradi.
17 Assotsiatsiya   koeffitsientlarini   to’g’ri   hisoblash   uchun   avvalo
o’zgaruvchilarni   aniqlab   olish   va   ularning   o’lchov   birligini   belgilash   muhimdir.
Masalan,  ikkita  o’zgaruvchilar  o’rtasidagi  aloqani  tahlil  qilishda   ularning  har   biri
uchun tegishli ma'lumotlar to’plami kerak bo’ladi. Odatda, ma'lumotlar to’plamlari
statistik dasturlarga kiritiladi va hisoblashlar avtomatik tarzda amalga oshiriladi.
Assotsiatsiya koeffitsientlari ikki yoki undan ortiq o’zgaruvchilar o’rtasidagi
aloqalarni   o’lchashda   ishlatiladigan   muhim   statistik   vositalardir.   Ular   yordamida
o’zgaruvchilar   orasidagi   chiziqli   yoki   tartibga   asoslangan   aloqalarni   tahlil   qilish
mumkin.   Statistik   tahlil   jarayonida   assotsiatsiya   koeffitsientlarini   hisoblash   turli
usullarda   amalga   oshiriladi,   ular   o’zgaruvchilarning   turiga   qarab   tanlanadi.
Pearson,   Spearman,   Kendall's   Tau   va   Cramér's   V   kabi   turli   koeffitsientlar   turli
tahlil   vazifalariga   xizmat   qiladi   va   ularning   har   biri   statistik   tadqiqotlarda   o’ziga
xos ahamiyatga ega.
2.2 Assotsiatsiya koeffitsientlarini tahlil qilish usullari
Assotsiatsiya koeffitsientlari statistik tahlil jarayonida ikki yoki undan ortiq
o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   bog’lanishni   aniqlash   uchun   keng   qo’llaniladi.   Ular
ko’plab   turli   metodlardan   foydalanadi,   shuningdek,   o’zgaruvchilarning
xususiyatlariga qarab turli tahlil usullari va vositalari mavjud. Har bir usul o’zining
afzalliklari va kamchiliklariga ega bo’lib, ma’lumotlarga qarab eng to’g’ri metodni
tanlash   muhimdir.   Bu   bo’limda   assotsiatsiya   koeffitsientlarini   tahlil   qilishda
ishlatiladigan asosiy usullar va ular o’rtasidagi farqlarni ko’rib chiqamiz.
18 1. Chiziqli aloqalarni tahlil qilish: Pearsonning korrelyatsiya koeffitsienti
Pearsonning   korrelyatsiya   koeffitsienti   (r)   —   bu   ikki   o’zgaruvchilar
orasidagi chiziqli aloqaning kuchini va yo’nalishini o’lchashga imkon beradi. U –1
va +1 oralig’ida qiymat oladi. Bu koeffitsient yordamida o’zgaruvchilar orasidagi
chiziqli   aloqaning   mavjudligini   va   uning   kuchini   aniqlash   mumkin.   Agar
koeffitsient   1   ga   teng   bo’lsa,   demak,   o’zgaruvchilar   o’rtasida   mukammal   ijobiy
aloqaning   mavjudligi   haqida   so’z   boradi.   Agar   qiymat   –1   bo’lsa,   bu   esa
o’zgaruvchilar   o’rtasida   mukammal   salbiy   aloqaning   mavjudligini   ko’rsatadi.   0
qiymatida esa hech qanday chiziqli aloqaning yo’qligi bildiriladi.
Pearsonning   koeffitsienti   asosan   o’zgaruvchilar   orasidagi   to’g’ri   (liney)
aloqalarni   o’lchashda   ishlatiladi.   Bu   koeffitsientni   hisoblashda   quyidagi
formuladan foydalaniladi:
Pearsonning korrelyatsiya koeffitsientining afzalliklari va kamchiliklari:
Afzalliklari:   Oson   hisoblanadi   va   chiziqli   aloqalarni   aniqlashda   samarali.
Statistik ma’lumotlarga keng qo’llaniladi.
19 Kamchiliklari:   Chiziqli   bo’lmagan   aloqalar   va   anomaliyalarga   nisbatan
sezgir bo’lishi mumkin. Bu metod faqat liney aloqalar uchun mos keladi va noaniq
yoki chiziqli bo’lmagan aloqalar uchun noto’g’ri natijalar berishi mumkin.
2. Tartib aloqalarini tahlil qilish: Spearmanning korrelyatsiya koeffitsienti
Spearmanning   korrelyatsiya   koeffitsienti   (ρ)   —   bu   tartibga   asoslangan
aloqalarni   o’lchashda   ishlatiladi.   Bu   koeffitsient   o’zgaruvchilarning   tartib   o’rniga
asoslanadi,   shuning   uchun   chiziqli   bo’lmagan   aloqalarni   o’lchashda   ham
foydalidir. Agar ikki o’zgaruvchilarning o’zaro aloqalari chiziqli bo’lmasa, ammo
ular o’rtasida tartib mavjud bo’lsa, Spearman koeffitsienti bu aloqani aniqlay oladi.
Spearman koeffitsienti quyidagi formulada hisoblanadi:
Spearmanning korrelyatsiya koeffitsientining afzalliklari va kamchiliklari:
Afzalliklari: Tartibga asoslangan aloqalarni tahlil qilishda samarali. Chiziqli
bo’lmagan aloqalarni o’lchash uchun mos keladi.
20 Kamchiliklari:   Korrelyatsiya   natijalari   faqat   tartib   asosida   o’lchanadi,
shuning   uchun   o’zgaruvchilarning   kattalik   o’zgarishlari   haqida   to’liq   ma’lumot
bermaydi.
3. Nominal aloqalarini tahlil qilish: Cramér's V koeffitsienti
Cramér's   V   koeffitsienti   ikki   yoki   undan   ortiq   nominal   o’zgaruvchilar
orasidagi bog’lanishni o’lchashda ishlatiladi. Bu koeffitsient 0 dan 1 gacha bo’lgan
qiymatga   ega   bo’lib,   0   qiymatida   o’zgaruvchilar   orasida   aloqaning   yo’qligi,   1
qiymatida   esa   ular   o’rtasida   mukammal   aloqaning   mavjudligi   ko’rsatiladi.
Cramér's   V   koeffitsienti   asosan   kategorik   o’zgaruvchilar   orasidagi   bog’lanishni
o’lchashda   qo’llaniladi   va   bu   metod   ko’pincha   chi-kvadrat   testidan   foydalanib
hisoblanadi.
Cramér's V koeffitsienti quyidagi formula bilan hisoblanadi:
Cramér's V koeffitsientining afzalliklari va kamchiliklari:
21 Afzalliklari:   Kategorik   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   aloqalarni   tahlil   qilishda
samarali.   Agar   o’zgaruvchilar   orasidagi   aloqani   aniqlash   kerak   bo’lsa,   bu   metod
juda foydalidir
Kamchiliklari:   Chi-kvadrat  testiga  asoslangan  bo’lib, katta  namunalar  bilan
ishlashda   aniqroq   natijalar   beradi.   Kichik   namunalar   uchun   bu   koeffitsientning
natijalari ishonchsiz bo’lishi mumkin.
2.3   Assotsiatsiya   koeffitsientlaridan   foydalanish   sohalari   va   amaliy
ahamiyati
Assotsiatsiya koeffitsientlari ko’plab sohalarda, jumladan, ijtimoiy, iqtisodiy
va tabiiy fanlarda keng qo’llaniladi. Ular yordamida ilmiy tadqiqotlar olib boriladi,
ma'lumotlar tahlil qilinadi va qarorlar qabul qilinadi. Assotsiatsiya  koeffitsientlari
ikki   yoki   undan  ortiq  o’zgaruvchilar  o’rtasidagi  aloqani  aniqlashda  muhim   vosita
bo’lib,   ular   iqtisodiyotda,   sog’liqni   saqlashda,   ta'limda   va   boshqa   ko’plab
sohalarda ishlatiladi.
Iqtisodiyotda   assotsiatsiya   koeffitsientlari   biznes   strategiyalari,
iste’molchilarni  tadqiq qilish, iqtisodiy o’sish  va rivojlanishning asosiy omillarini
tahlil   qilishda   qo’llaniladi.   Masalan,   iqtisodiy   o’sish   va   ishsizlik   darajasi
o’rtasidagi   aloqani   aniqlashda   Pearson   koeffitsienti   ishlatiladi.   Shu   bilan   birga,
Spearman   va   Kendall’s   Tau   kabi   koeffitsientlar   chiziqli   bo’lmagan   aloqalarni
o’rganish uchun mos keladi.
22 Sog’liqni   saqlashda   assotsiatsiya   koeffitsientlari   sog’liqni   saqlash   tizimi   va
muammolariga ta'sir qiluvchi omillarni o’rganishda qo’llaniladi. Masalan, yuqumli
kasalliklarning   tarqalishi   va   jamiyatdagi   sog’liqni   saqlash   tizimining   ta'siri
o’rtasidagi aloqani tahlil qilishda bu koeffitsientlar ishlatiladi.
Ta'limda assotsiatsiya koeffitsientlari o’quvchilarning akademik natijalari va
o’qituvchilarning   pedagogik   metodlari   o’rtasidagi   aloqani   o’rganish   uchun
ishlatiladi. 
23 III BOB. ASSOTSIATSIYA KOEFFITSIENTI AMALIYOTDA
3.1 Assotsiatsiya koeffitsientlarining amaliyotdagi qo’llanishi va tahlili
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   statistik   tahlil   vositasi   sifatida,   o’zgaruvchilar
o’rtasidagi   aloqani   aniqlashda   va   tushunishda   muhim   rol   o’ynaydi.   Ular   faqat
nazariy   maqsadlar   uchun   emas,   balki   turli   amaliyotlarda   ham   qo’llaniladi.
Assotsiatsiya  koeffitsientlarining amaliyotda qanday qo’llanilishini  tahlil  qilishda,
ularning   iqtisodiy,   ijtimoiy   va   tibbiy   sohalardagi   o’rni,   shu   bilan   birga,
ma'lumotlarni   qanday   samarali   tahlil   qilishda   foydalanilayotganini   ko’rish
mumkin.   Bu   bo’limda   assotsiatsiya   koeffitsientlarining   amaliyotda   qo’llanishiga
oid   misollar   keltiriladi   va   ular   orqali   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   aloqalarni   tahlil
qilishning samaradorligi ko’rsatiladi
1. Iqtisodiy tahlil va biznesda assotsiatsiya koeffitsientlari
Iqtisodiyot   va   biznes   sohasida   assotsiatsiya   koeffitsientlaridan   foydalanish,
o’zgaruvchilar   orasidagi   aloqalarni   aniqlash   va   iqtisodiy   prognozlar   yaratishda
yordam beradi. Masalan, iqtisodiy o’sish va inflyatsiya darajasi o’rtasidagi aloqani
o’rganishda   Pearsonning   korrelyatsiya   koeffitsienti   yordamida   ularning   o’zaro
ta'sirini   aniqlash   mumkin.   Bu   koeffitsient,   iqtisodiy   tahlil   qilishda   ishlatiladigan
asosiy   vosita   bo’lib,   bu   orqali   iqtisodiy   o’sish   va   boshqa   iqtisodiy   omillar
o’rtasidagi aloqalar o’rganiladi.
Misol:   Iqtisodiy   tahlil   qilishda   iste'molchilar   tomonidan   xarid   qilingan
mahsulotlar   va   ularga   sarflangan   pul   o’rtasidagi   aloqani   o’rganish   mumkin.
Pearsonning korrelyatsiya koeffitsienti yordamida, bu ikki o’zgaruvchi o’rtasidagi
24 chiziqli   aloqaning   kuchini   aniqlash   mumkin.   Agar   bu   aloqaning   kuchi   yuqori
bo’lsa,   demak,   iste'molchilarning   xarid   qilish   odatlari   va   pul   sarf   qilish   xulqini
tahlil qilishda muvaffaqiyatli natijalarga erishish mumkin.
2. Sog’liqni saqlash va tibbiy tadqiqotlarda assotsiatsiya koeffitsientlari
Sog’liqni   saqlash   sohasida   assotsiatsiya   koeffitsientlari   kasalliklarning
tarqalishini tahlil qilish, tibbiy davolanish usullarining samaradorligini o’lchash va
sog’liqni   saqlash   tizimining   holatini   baholashda   muhim   vositadir.   Masalan,   yirik
sog’liqni   saqlash   tadqiqotlarida,   kasalliklarning   tarqalishi   va   sog’liqni   saqlash
xizmatlarining   ta'siri   o’rtasidagi   aloqani   o’rganish   uchun   Pearson   va   Spearman
koeffitsientlari ishlatiladi.
Misol:   Sog’liqni   saqlash   sohasidagi   tahlil   uchun   bemorlarning   o’z   holatini
baholashlari   va   davolanish   samaradorligini   o’lchashda   Spearman   korrelyatsiya
koeffitsienti   ishlatiladi.   Misol   uchun,   bemorning   davolanishdan   oldin   va   keyin
bo’lgan sog’liq holatini  tartiblash orqali, davolanishning samaradorligini  o’lchash
mumkin.   Agar   koeffitsient   yuqori   bo’lsa,   demak,   davolanish   samarali   va
bemorning sog’ayishi tezlashgan bo’ladi.
3. Ta'lim sohasida assotsiatsiya koeffitsientlaridan foydalanish
Ta'lim   sohasida   assotsiatsiya   koeffitsientlari   o’quvchilarning   akademik
muvaffaqiyatlarini   tahlil   qilishda   va   o’qituvchilarning   pedagogik   usullarini
baholashda   muhim   rol   o’ynaydi.   Ta'limda   o’quvchilarning   natijalari   va
o’qituvchilarning   metodikasi   o’rtasidagi   aloqani   tahlil   qilishda   assotsiatsiya
koeffitsientlaridan keng foydalaniladi.
25 Misol: O’quvchilarning akademik natijalari va o’qituvchilar metodikasining
samaradorligi   o’rtasidagi   aloqani   aniqlashda   Spearman   koeffitsienti   ishlatiladi.
Agar   metodika   samarali   bo’lsa,   o’quvchilarning   natijalari   ham   yuqori   bo’lishi
mumkin.   Bu   koeffitsient   orqali   o’qituvchilarning   pedagogik   yondashuvlari   va
ularning o’quvchilarga ta'siri o’rtasidagi aloqani o’rganish mumkin.
4. Ijtimoiy fanlar va psixologiya sohasida assotsiatsiya koeffitsientlari
Ijtimoiy   fanlar   va   psixologiyada   assotsiatsiya   koeffitsientlari,   odamlar
o’rtasidagi   aloqalarni   o’rganish   va   ularning   xulq-atvori,   fikrlash   tarzlari   va
psixologik   holatlarini   tahlil   qilishda   ishlatiladi.   Ijtimoiy   tadqiqotlar   va   psixologik
o’rganishlar uchun assotsiatsiya koeffitsientlari juda muhim vositadir.
Misol:   Odamlarning   psixologik   holati   va   ijtimoiy   faoliyatlari   o’rtasidagi
aloqani   o’rganishda   Spearman   koeffitsienti   ishlatiladi.   Agar   odamlarning
psixologik holati yuqori bo’lsa, ularning ijtimoiy faoliyati ham faollashadi. Bunday
tahlillar, ijtimoiy tadqiqotlarda psixologik omillarni aniqlashda yordam beradi.
Assotsiatsiya koeffitsientlari o’zgaruvchilar o’rtasidagi aloqalarni o’lchashda
samarali   vositadir.   Ular   nafaqat   ilmiy   tadqiqotlarda,   balki   amaliyotda   ham
qo’llaniladi.   Iqtisodiyotda,   sog’liqni   saqlashda,   ta'limda   va   ijtimoiy   fanlarda
assotsiatsiya   koeffitsientlaridan   foydalanish,   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   aloqalarni
aniqlash,   tahlil   qilish   va   prognozlar   yaratishda   yordam   beradi.   Bu   metodlar
yordamida   ilmiy   va   amaliy   sohalarda   samarali   qarorlar   qabul   qilishga   imkon
yaratadi.
26 3.2 Assotsiatsiya koeffitsientlarining statistik tahlil va qarorlar qabul
qilishdagi roli
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   statistik   tahlilning   ajralmas   qismi   bo’lib,   ular
o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   munosabatlarni   aniqlash   va   tahlil   qilishda   keng
qo’llaniladi.   O’zgaruvchilar   o’rtasidagi   korrelyatsiyani   o’lchash   orqali   nafaqat
ularning   bir-biriga   ta'sirini   aniqlash,   balki   ularning   o’zaro   aloqalariga   asoslanib,
prognozlar   va   qarorlar   qabul   qilishda   ham   muhim   rol   o’ynaydi.   Assotsiatsiya
koeffitsientlarining statistik tahlil va qarorlar qabul qilishdagi roli quyidagi jihatlar
bilan ifodalanadi:
1. Stabil prognozlar yaratish
Assotsiatsiya koeffitsientlari yordamida o’zgaruvchilar o’rtasidagi aloqaning
kuchini   va   yo’nalishini   aniqlash   mumkin.   Bu   esa,   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi
munosabatlar   aniq   bo’lganda,   prognoz   qilish   imkoniyatini   kengaytiradi.   Masalan,
iqtisodiy   tahlilda,   ishlab   chiqarish   hajmi   va   sotuvlar   o’rtasidagi   aloqani   aniqlash
orqali,   kelajakda   savdo   va   ishlab   chiqarish   hajmini   prognoz   qilish   mumkin.
Assotsiatsiya koeffitsientlari yordamida statistik tahlil qilingan natijalar, ishonchli
prognozlar   yaratishga   imkon   beradi,   bu   esa   biznesda   samarali   qarorlar   qabul
qilishda muhim rol o’ynaydi.
Misol:   Agar   biror   kompaniya   sotuvlar   hajmi   va   marketing   xarajatlari
o’rtasidagi   aloqani   o’rganayotgan   bo’lsa,   Pearsonning   korrelyatsiya   koeffitsienti
yordamida,   bu   ikki   o’zgaruvchi   o’rtasidagi   aloqani   aniqlash   mumkin.   Agar   bu
27 aloqaning kuchi yuqori bo’lsa, marketing strategiyalarini ishlab chiqishda, sotuvlar
prognozlarini aniqroq qilish mumkin bo’ladi.
2. Ma'lumotlar asosida strategik qarorlar qabul qilish
Assotsiatsiya  koeffitsientlaridan foydalanish, kompaniya yoki tashkilotlarga
o’z ma'lumotlarini tahlil qilish va strategik qarorlar qabul qilishda yordam beradi.
Masalan, tashkilotlar o’z xodimlari va ularning samaradorligi o’rtasidagi aloqalarni
tahlil qilib, samarali ish usullarini va tizimlarni ishlab chiqishlari mumkin. Bunday
statistik tahlil, ijtimoiy va iqtisodiy sohalarda qarorlar qabul qilishda asos bo’lishi
mumkin.
Misol:  Katta bir tashkilotda, xodimlar va ularning samaradorligi o’rtasidagi
aloqani   aniqlashda   assotsiatsiya   koeffitsientlari   ishlatiladi.   Bu   yordamida,
xodimlarning   motivatsiya   darajasi   va   ish   samaradorligi   o’rtasidagi   munosabat
aniqlanadi.   Agar   bu   aloqaning   kuchi   sezilarli   bo’lsa,   tashkilot   ishchilarning
samaradorligini   oshirish   uchun   maxsus   treninglar   yoki   rag’batlantirish   tizimini
yaratishi mumkin.
3. Sog’liqni saqlashda qarorlar qabul qilish
Sog’liqni   saqlash   tizimida   assotsiatsiya   koeffitsientlari,   tibbiy   tadqiqotlarda
bemorlar   va   kasalliklar   o’rtasidagi   aloqalarni   tahlil   qilishda   muhim   vositadir.
Tibbiy   tahlillar,   assotsiatsiya   koeffitsientlari   yordamida,   kasalliklarning
tarqalishiga   ta'sir   qiluvchi   omillarni   aniqlashda   ishlatiladi.   Bu   esa,   bemorlarga
samarali   davolanishni   taqdim   etish   uchun   tibbiy   qarorlar   qabul   qilishda   yordam
beradi.
28 Misol:   Sog’liqni   saqlashda,   kasalliklar   va   ularning   oldini   olish   uchun
usullarni   tahlil   qilishda,   bemorlar   o’rtasidagi   aloqani   aniqlashda   assotsiatsiya
koeffitsientlari ishlatiladi. Masalan, o’pka kasalliklari va sigaret chekish o’rtasidagi
aloqani   aniqlashda,   Pearson   koeffitsienti   yordamida   sigaret   chekishning   o’pka
kasalliklari   bilan   bog’liqligini   statistika   asosida   isbotlash   mumkin.   Bu   tahlil
asosida, sog’liqni saqlash tizimida sigaret chekishni kamaytirish bo’yicha maxsus
strategiyalar ishlab chiqilishi mumkin.
4. Korroziv tahlil va ijtimoiy tadqiqotla
Assotsiatsiya   koeffitsientlarining   asosiy   ahamiyati   shundaki,   ular   ijtimoiy
tadqiqotlar   va   korruptsiya   bilan   bog’liq   tahlillarni   samarali   olib   borishga   imkon
beradi. O’zbekiston va boshqa rivojlanayotgan mamlakatlarda, ijtimoiy tahlil qilish
va   korruptsiya   bilan   bog’liq   statistikalar   yordamida,   davlat   siyosatining
samaradorligini baholashda assotsiatsiya koeffitsientlari qo’llaniladi.
Misol:   O’zbekistonda   ijtimoiy   farovonlik   va   iqtisodiy   o’sish   o’rtasidagi
aloqani   o’rganish   uchun   assotsiatsiya   koeffitsientlari   ishlatiladi.   Bu   yordamida,
ijtimoiy farovonlikka erishish  uchun qanday iqtisodiy choralar  ko’rish kerakligini
aniqlash   mumkin.   Masalan,   iqtisodiy   o’sish   va   aholi   daromadlari   o’rtasidagi
aloqani   tahlil   qilish   orqali,   hukumat   tomonidan   qabul   qilinadigan   siyosatlarning
samaradorligi o’lchanadi.
Assotsiatsiya koeffitsientlari statistik tahlil qilishda eng muhim vositalardan
biri bo’lib, ular ma'lumotlarni to’g’ri tahlil qilish va qarorlar qabul qilishda yordam
29 beradi.   Iqtisodiy   sohalarda,   sog’liqni   saqlashda,   ta'limda   va   ijtimoiy   fanlarda
assotsiatsiya   koeffitsientlaridan   foydalanish,   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   aloqalarni
aniqlash,   prognozlar   yaratish   va   samarali   qarorlar   qabul   qilishda   yordam   beradi.
Bu koeffitsientlar nafaqat ilmiy tahlil, balki amaliyotda ham foydalidir, chunki ular
yordamida   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   aloqalarni   aniqlab,   ulardan   kelajakda
foydalanish mumkin.
3.3 Assotsiatsiya koeffitsientlarining amaliyotda qo’llanilishi va statistik
metodologiyadagi o’rni
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   nafaqat   statistik   tahlilning   nazariy   asoslarini
yaratadi, balki amaliyotda ham keng qo’llaniladi. Bu koeffitsientlar o’zgaruvchilar
o’rtasidagi   aloqalarni   o’lchash   va   tahlil   qilishda   muhim   vositadir.   Ularning
amaliyotda   qo’llanishi   nafaqat   ilmiy   tadqiqotlar,   balki   turli   sohalarda,   jumladan
iqtisodiyot,   sog’liqni   saqlash,   ta'lim,   ijtimoiy   tahlil   va   biznesda   ham   keng
qo’llaniladi.   Assotsiatsiya   koeffitsientlari   yordamida   statistik   metodologiyada   bir
qator muhim masalalar hal etiladi, masalan:
1. Xatoliklar va noaniqliklarni kamaytirish
Statistik   tahlilda   noaniqliklar   va   xatoliklar   doimo   mavjud.   Assotsiatsiya
koeffitsientlari yordamida bu xatoliklarni aniqlash va ularni kamaytirish mumkin.
Bu, ayniqsa, tasodifiy o’zgaruvchilarni o’rganishda juda muhimdir. Tahlil qilishda
assotsiatsiya   koeffitsientlarining   aniqligi,   tasodifiy   xatoliklarni   kamaytiradi   va
30 ma'lumotlar   o’rtasidagi   aniq   munosabatlarni   ko’rsatishga   yordam   beradi.   Bu   esa,
qarorlar qabul qilishda ishonchni oshiradi.
Misol: Aholi salomatligi va ekologik omillar o’rtasidagi aloqani o’rganishda
assotsiatsiya   koeffitsientlari   yordamida   xatoliklarni   kamaytirish   mumkin.   Agar
tahlil   chog’ida   tasodifiy   o’zgaruvchilarni   e'tiborga   olmasak,   xatoliklar   natijalarga
ta'sir qilishi mumkin. Biroq, assotsiatsiya koeffitsienti yordamida aloqalar aniqroq
va ishonchliroq bo’ladi.
2. Kompaniya va korporatsiyalarda strategik qarorlar qabul qilish
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   biznes   va   iqtisodiy   tahlil   sohalarida   ham   keng
qo’llaniladi.   Kompaniya   va   korporatsiyalar   o’z   biznes   jarayonlarini
optimallashtirish   uchun   assotsiatsiya   koeffitsientlaridan   foydalanadilar.   Bu
koeffitsientlar   yordamida   kompaniya   ishlab   chiqarish   va   sotuvlar   o’rtasidagi
aloqalarni  aniqlash, xarajatlar  va daromadlar  o’rtasidagi  bog’liqlikni  tushunish  va
samarali marketing strategiyalarini ishlab chiqish mumkin.
Misol:   Bir   kompaniya   marketing   kampaniyalarining   samaradorligini
o’lchash   uchun   assotsiatsiya   koeffitsientini   ishlatadi.   Marketing   xarajatlari   va
sotuvlar   o’rtasidagi   aloqani   aniqlash,   kompaniyaga   kelajakdagi   xarajatlar   va
daromadlar prognozini aniqroq tuzishga yordam beradi.
3. Sog’liqni saqlash va tibbiyot sohasida qo’llanilishi
Sog’liqni   saqlash   tizimida   assotsiatsiya   koeffitsientlari   kasalliklar   va
ularning   oldini   olishda   juda   muhim   rol   o’ynaydi.   Tibbiy   tadqiqotlar   va
epidemiologik   tahlil   qilishda   assotsiatsiya   koeffitsientlaridan   foydalanish,
31 kasalliklarning  tarqalishiga   ta'sir   qiluvchi   omillarni   aniqlash   va   ular   bilan   bog’liq
profilaktika strategiyalarini ishlab chiqish imkonini beradi.
Misol:   O’pka   kasalliklari   va   sigaret   chekish   o’rtasidagi   aloqani   o’rganish
uchun   assotsiatsiya   koeffitsienti   qo’llaniladi.   Bu   yordamida   sigaret   chekishning
o’pka   kasalliklari   bilan   bog’liqligi   aniqlandi.   Tahlil   natijasida,   hukumat   sigaret
chekishni kamaytirishga oid strategiyalarni ishlab chiqishi mumkin.
4. Ijtimoiy tadqiqotlarda qo’llanish
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   ijtimoiy   tahlil   va   tadqiqotlarda   ham   keng
qo’llaniladi.   Ijtimoiy   holat,   o’qish   darajasi   va   iqtisodiy   farovonlik   o’rtasidagi
aloqani   aniqlash   uchun   assotsiatsiya   koeffitsienti   ishlatiladi.   Bu   tahlil   orqali
ijtimoiy   muammolarni   hal   qilish   uchun   qanday   strategiyalarni   amalga   oshirish
kerakligi haqida xulosalar chiqarish mumkin.
Misol: O’zbekistonning ijtimoiy va iqtisodiy farovonligi o’rtasidagi aloqani
aniqlashda   assotsiatsiya   koeffitsienti   ishlatiladi.   Agar   o’qish   darajasi   va   iqtisodiy
farovonlik o’rtasidagi  aloqaning kuchi  yuqori  bo’lsa,  bu ijtimoiy siyosatda  o’qish
tizimini yanada rivojlantirish kerakligini ko’rsatadi.
5. Marketing sohasidagi qo’llanilish
Marketing   tahlilida   assotsiatsiya   koeffitsientlari   mahsulotlar   va   xizmatlar
o’rtasidagi   aloqalarni   aniqlashda   ishlatiladi.   Bu   yordamida   kompaniyalar   yangi
mahsulotlarni   yoki   xizmatlarni   ishlab   chiqishda   iste'molchilarning   talablarini
aniqroq   tushunishlari   mumkin.   Marketing   va   mijozlar   munosabatlarini   tahlil
32 qilishda   assotsiatsiya   koeffitsientlari   yordamida   mahsulotning   ommabopligini
o’lchash mumkin.
Misol:   Yangi   mahsulotning   bozorda   qanday   qabul   qilinishini   aniqlashda
assotsiatsiya   koeffitsienti   ishlatiladi.   Agar   mijozlar   va   mahsulot   o’rtasidagi
aloqaning   kuchi   yuqori   bo’lsa,   kompaniya   mahsulotni   ishlab   chiqarishni
kengaytirishga qaror qiladi.
Assotsiatsiya   koeffitsientlari   nafaqat   statistik   tahlilning   nazariy   asoslarini
yaratadi, balki ularning amaliyotda qo’llanishi juda muhimdir. Ularning yordamida
iqtisodiyot, sog’liqni saqlash, ta'lim, ijtimoiy tahlil, marketing va boshqa sohalarda
o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   aloqalar   aniqlanadi,   prognozlar   tuziladi   va   samarali
qarorlar qabul qilinadi. Assotsiatsiya  koeffitsientlari  yordamida amalga oshirilgan
tahlillar   qarorlar   qabul   qilishda   aniqroq   va   ishonchliroq   natijalar   beradi,   bu   esa
kompaniyalarga,   hukumat   organlariga   va   boshqa   tashkilotlarga   o’z   faoliyatini
yanada samarali olib borishda yordam beradi.
33 XULOSA
Assotsiatsiya koeffitsientlari statistik tahlilning eng muhim vositalaridan biri
bo’lib,   ular   o’zgartirilayotgan   o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   aloqalarni   o’lchash   va
tushunishda   asosiy   rol   o’ynaydi.   Ushbu   kurs   ishida   assotsiatsiya   koeffitsientlari,
ularning turli tahlillarda qo’llanilishi, hisoblash usullari va amaliyotdagi ahamiyati
keng   yoritildi.   Tahlil   qilishda   assotsiatsiya   koeffitsientlari   yordamida
o’zgaruvchilar   o’rtasidagi   bog’lanishlar   haqida   aniq   va   ishonchli   ma'lumotlarga
ega bo’lish mumkin.
Assotsiatsiya   koeffitsientlarining   asosiy   vazifasi   o’zgaruvchilar   orasidagi
munosabatni   aniqlashdan   iborat   bo’lsa,   ularning   amaliyotda   qo’llanishi   juda
kengdir.   Misol   uchun,   sog’liqni   saqlash   sohasida   assotsiatsiya   koeffitsientlari
kasalliklar   va   ularning   oldini   olishda,   iqtisodiyotda   esa   ishlab   chiqarish   va
xarajatlar   o’rtasidagi   bog’liqlikni   aniqlashda   ishlatiladi.   Bundan   tashqari,
marketingda mahsulotlar o’rtasidagi aloqalarni o’rganish, ijtimoiy tahlil va ta'limda
esa   o’qish   darajasi   va   ijtimoiy   farovonlik   o’rtasidagi   aloqalarni   tahlil   qilishda
assotsiatsiya koeffitsientlarining o’rni katta.
Bundan tashqari, assotsiatsiya  koeffitsientlari  yordamida statistik tahlillarda
xatoliklarni kamaytirish va aniqroq natijalarga erishish imkonini beradi. Bu tahlilni
amalga oshirishda noaniqliklarni bartaraf etishga yordam beradi va qarorlar qabul
qilishda   ishonchlilikni   oshiradi.   Assotsiatsiya   koeffitsientlari   o’zgaruvchilar
o’rtasidagi   o’zaro   aloqani   yoritib,   natijalar   va   prognozlarni   yanada   aniqroq
shakllantiradi.
34 Shuningdek,   assotsiatsiya   koeffitsientlarining   o’rganilishi   va   ularni   tahlil
qilishda   statistik   metodologiyaning   rivojlanishi   va   yuksalishi   uchun   muhim
ahamiyatga  ega.  Ular   yangi  metodlar   va usullarni   ishlab  chiqish  imkonini   beradi,
shuningdek, amaliyotda qo’llanilishi orqali turli sohalarda samarali qarorlar qabul
qilishga   imkon   yaratadi.   Statistik   metodlar   yordamida   tahlil   qilish   va   natijalar
chiqarishda assotsiatsiya koeffitsientlarining roli kelajakda yanada ortadi.
Yakuniy   xulosa   qilib   aytganda,   assotsiatsiya   koeffitsientlari   statistik
tahlilning   muhim   elementlaridan   biridir.   Ularning   nazariy   va   amaliy   jihatlari
kengroq   tushunishga,   tahlil   qilishga   va   samarali   qarorlar   qabul   qilishga   yordam
beradi.   Kurs   ishi   davomida   assotsiatsiya   koeffitsientlarining   turli   sohalarda
qo’llanilishi   va   ular   orqali   olingan   natijalar   samaradorligi   taqdim   etildi.   Ushbu
metodologiyaning   rivojlanishi   va   qo’llanilishi,   albatta,   kelajakda   yanada   samarali
va aniqroq statistika tahlillarini o’tkazish imkonini yaratadi.
35 FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO’YXATI
1. Agresti, A. (2018). Statistical Methods for the Social Sciences. Pearson.
2. Altman, D. G. (1991). Practical Statistics for Medical Research. Chapman
& Hall/CRC.
3.   Bland,   M.   (2015).   An   Introduction   to   Medical   Statistics.   Oxford
University Press.
4.   Box,   G.   E.   P.,   Hunter,   W.   G.,   &   Hunter,   J.   S.   (2005).   Statistics   for
Experimenters: Design, Innovation, and Discovery. Wiley-Interscience.
5. Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques. Wiley.
6.   Dancey,   C.   P.,   &   Reidy,   J.   (2017).   Statistics   Without   Maths   for
Psychology. Pearson Education.
7. Field, A. (2013). Discovering Statistics Using SPSS. SAGE Publications.
8. Fisher, R. A. (1921). The Design of Experiments. Oliver and Boyd.
9. Freedman, D., Pisani, R., & Purves, R. (2007). Statistics. W. W. Norton &
Company.
10.   Hsieh,   F.   Y.,   &   Lavori,   P.   W.   (1998).   The   Statistical   Significance   of
Statistical Associations. Journal of Statistical Theory and Practice, 32(2), 120–130.
36 11. Kalbfleisch, J. D., & Prentice, R. L. (2002). The Statistical  Analysis of
Failure Time Data. Wiley-Interscience.
12.   Kaplan,   E.   L.,   &   Meier,   P.   (1958).   Nonparametric   Estimation   from
Incomplete Observations. Journal of the American Statistical Association, 53(282),
457-481.
13.   Kleinbaum,   D.   G.,   &   Klein,   M.   (2012).   Survival   Analysis:   A   Self-
Learning Text. Springer.
14.   Pearson,   K.   (1901).   On   Lines   and   Planes   of   Closest   Fit   to   Systems   of
Points in Space. Philosophical Magazine, 2(11), 559-572.
15.   Snedecor,   G.   W.,   &   Cochran,   W.   G.   (1989).   Statistical   Methods.   Iowa
State University Press.
Qo’shimcha adabiyotlar:
1. Dewitt, A. D. (1995). Biostatistics in the Field of Public Health: A Primer.
Springer. 
2. The National Institutes of Health (NIH) Statistics Resources. (2021). The
NIH   Guide   to   Statistical   Tools   in   Medical   Research.   Retrieved   from
https://www.nih.gov  
3. Popper, K. (1972). The Logic of Scientific Discovery. Routledge. 
4.   New   York   University   (NYU),   (2021).   Biostatistics:   Concepts   and
Applications. Retrieved from  https://www.nyu.edu   
37 5.   NIST/SEMATECH,   (2021).   e-Handbook   of   Statistical   Methods.
Retrieved from  https://www.itl.nist.gov  
Internet manbalari:
1. Statistics Solutions (2021). Biostatistics in Clinical Trials. Retrieved from
https://www.statisticssolutions.com  
2.   Wikipedia.   (2021).   Pearson   Correlation   Coefficient.   Retrieved   from
https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient  
3.   International   Biometric   Society   (IBS).   (2021).   Statistical   Methods   in
Biostatistics. Retrieved from  https://www.biometricsociety.org  
4.   Khan   Academy.   (2021).   Introduction   to   Statistics.   Retrieved   from
https://www.khanacademy.org  
5.   Harvard   University,   Department   of   Biostatistics.   (2021).   Principles   of
Biostatistics. Retrieved from  https://www.hsph.harvard.edu  
38

Assotsiatsiya koeffitsienti

Купить
  • Похожие документы

  • O‘zbekiston Respublikasida makroiqtisodiy barqarorlikni ta’minlash kurs ishi
  • Ispaniyaning turistik salohiyati. Ispaniya iqtisodiyoti
  • INDIVIDUAL COMFORT MChJ da AMALIYOT HISOBOTI
  • Qurilish tashkilotlarida ishlab chiqarish xarajatlari hisobi va qurilish ishlari tannarxini kalkulyatsiya qilish
  • Polipropilen chiqindilаri аsosidа texnik idishlаr olish texnologiyasini tаkomillаshtirish (Q=11500 ty)

Подтвердить покупку

Да Нет

© Copyright 2019-2025. Created by Foreach.Soft

  • Инструкция по снятию с баланса
  • Контакты
  • Инструкция использования сайта
  • Инструкция загрузки документов
  • O'zbekcha