Tuuverleltiin Agra

¯ÍÄÝÑÍÈÉ ÑÒÀÒÈÑÒÈÊÈÉÍ ÃÀÇÀÐ ÀÐÃÀ×ËÀË, ØÈÍÆÈËÃÝÝ, ÑÓÄÀËÃÀÀÍÛ ÃÀÇÀÐ

Ò¯¯ÂÝÐËÝËÒÈÉÍ ÀÐÃÀ ǯÉÍ ÇªÂ˪ÌÆ

Áîëîâñðóóëñàí: ÀØÑÃ-ûí ìýðãýæèëòýí ìýðãýæèëòýí

Õÿíàñàí: ÀØÑÃ-ûí îðëîã÷ äàðãà

Óëààíáààòàð õîò 2007 îí

Ë. Ìÿãìàð Ø. Àðèóíáîëä

À. Äýìáýðýë

Àãóóëãà Á¿ëýã 1 1.1 1.2 1.3 1.4

Ò¿¿âðèéí òóõàé åðºíõèé îéëãîëò, òîäîðõîéëîëò Åðºíõèé ç¿éë Ò¿¿âýðëýëòèéí òóõàé åðºíõèé îéëãîëò Ò¿¿âýðëýëòèéí ¿íäñýí îéëãîëò, òîäîðõîéëîëò Ò¿¿âýðëýëòýä õýðýãëýãääýã ¿íäñýí òîìъ¸î

2 2 2 4 5

Á¿ëýã 2 Ò¿¿âýðëýëòèéí ¿å øàò, õýëáýð, àðãóóä 2.1 Ò¿¿âýðëýëòèéí ¿å øàò 2.2 Ò¿¿âýðëýëòèéí õýëáýð, àðãóóä

5 5 5

Á¿ëýã 3 Ò¿¿âýðëýëòèéí õýìæýý, íàðèéâ÷ëàëûã òîäîðõîéëîõ 3.1 Ò¿¿âýðëýëòèéí õýìæýýã òîäîðõîéëîõ 3.2 Íàðèéâ÷ëàëûã òîäîðõîéëîõ

14 14 15

Á¿ëýã 4

16

4.1 4.2 4.3 Á¿ëýã 5 5.1 5.2 Á¿ëýã 6

Ò¿¿âýðëýëòèéí óòãûã àøèãëàí ýõ îëîíëîãèéí óòãà, àëäààã òîäîðõîéëîõ, ä¿í øèíæèëãýý õèéõ Ò¿¿âýðëýëòèéí óòãûã àøèãëàí ýõ îëîíëîãèéí óòãà, àëäààã òîäîðõîéëîõ Ò¿¿âðèéí æèí Ò¿¿âýðëýëòèéí ¿éë àæèëëàãààíû ¿íýëãýý Çàãâàð æèøýý, çîðèóëàëòûí ïðîãðàìì õàíãàìæ àøèãëàõ òóõàé Íèéãìèéí ñòàòèñòèêèéí ñóäàëãààíû ò¿¿âýðëýëò õèéõ çàãâàð æèøýý Ñòàòèñòèê ñóäàëãààíû ïðîãðàìì àøèãëàí ò¿¿âýðëýëò õèéõ áîëîìæ

16 20 21 21 21 38

Ýäèéí çàñãèéí ò¿¿âýðëýëò 6.1 ¯íäñýí òîõèðãîî, òýìäýãëýãýý 6.2 Ò¿¿âðèéí õýìæýýã îíîâ÷òîé òîãòîîõ 6.3 Æèøýý 1 6.4 Æèøýý 2

41 41 41 40 45

Àøèãëàñàí ìàòåðèàë: 1. Sampling : Design and Analysis Sharon L. Lohr Arizone State University 2002 2. Ï. Æàñðàé Ýäèéí çàñãèéí ìýäýýëýë, øèíæèëãýý 3. NOTES ON SURVEY SAMPLING; Raja B. M. Korale ; ADB Sampling Consultant 4. Âûáîðî÷íûé ìåòîä íàáëþäåíèÿ. Ìåòîäоëîãè÷åñêèå ïîëîæåíèÿ ïî ñòàòèñòèêå (âûïóñê 1,2,3,4) Ôåäеðàëüíàÿ ñëóæáà ãîñóäàðñòâåííîé ñòàòèñòñèêè. Ðîññèÿ . 5. Chapman, David W. (1993), “Cluster Sampling for Personal-Visit Establishment Surveys.” Proceedings of the International Conference onEstablishment Surveys, June 27-30, 1993, Buffalo New York. Amercian Statistical Assocation, Alexandria, VA. 6. Sampling and Estimation for Establishment Surveys: Stumbling blocks and progress. M.A. Hidiroglou, Statistics Canada. Proceedings of the International Conference onEstablishment Surveys, June 27-30, 1993, Buffalo New York. Amercian Statistical Assocation, Alexandria, VA. 7. www.nao.gov.uk/publications/Samplingguide.pdf 8. Áàðàà, ¿éë÷èëãýýíèé íººö àøèãëàëòûí áàëàíñàä ¿íäýñëýí ÑÕÁ-ûã 2005 îíû ã¿éöýòãýëýýð çîõèîõ ¿çýë áàðèìòëàë. ¯ÑÃ-í ÑÒÁÇÃ-ûí íýãäñýí áîäëîãûí õýëòýñ. 2007 îí

1

Ò¿¿âýðëýëòèéí àðãà ç¿éí çºâëºìæ Á¿ëýã 1. Ò¿¿âðèéí òóõàé åðºíõèé îéëãîëò, òîäîðõîéëîëò 1.1. Åðºíõèé ç¿éë Ñòàòèñòèê ñóäàëãàà íü àæèãëàëò õèéõ àðãààñàà õàìààð÷ íýëýíõ¿é, ò¿¿âýð, õîëèìîã ãýñýí ãóðâàí òºðºëòýé áàéäàã. Íýëýíõ¿é ñóäàëãàà íü ñóäàëãàà õèéæ áàéãàà á¿õ îáúåêòûã ñóäàëäàã áîë ò¿¿âýð ñóäàëãàà íü ñóäàëãààíû á¿õ îáúåêòûã òºëººëæ ÷àäàõ õýñãèéã íü ò¿¿âýðëýí àâ÷ ñóäàëäàã, õàðèí õîëèìîã ñóäàëãàà (ýäèéí çàñãèéí) íü ñóäàëãààíû á¿õ îáúåêòûí òîäîðõîé õýñãèéã íýëýíõ¿é àðãààð, ¿ëäýõ õýñãèéã ò¿¿âðèéí àðãààð ñóäàëæ íýãäñýí ¿ð ä¿íã ãàðãàíà(Òóõàéëáàë ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéí øèíæ ÷àíàðààðàà ýðñ ÿëãàãäàõ óëñûí õýìæýýíèé òîì ¿éëäâýð¿¿äèéã íýëýíõ¿éãýýð, æèæèã ¿éëäâýð¿¿äèéã ò¿¿âðýýð ñóäëàõ ã.ì).

Ýíýõ¿¿ àðãà ç¿éí çºâëºìæèä ò¿¿âýð ñóäàëãààíû àðãà òåõíèêèéí òàëààð àâ÷ ¿çíý. Íýëýíõ¿é ñóäàëãàà íü ò¿¿âýð ñóäàëãààòàé õàðüöóóëàõàä ò¿¿âðèéí àëäàà òîîöîõ, ¿íýëãýý, òàðõààëò õèéõ çýðýã îëîí àñóóäëûã õºíääºãã¿é. Ò¿¿âýð ñóäàëãààã çàéëøã¿é õèéæ ã¿éöýòãýõ ¸ñòîé äýñ äàðààëàë á¿õèé õýä õýäýí ¿å øàòòàéãààð õèéíý. ¯¿íä: - Ò¿¿âðèéí çîõèîìæèéã áîëîâñðóóëàõ (ýõ îëîíëîãèéã òîäîðõîéëîõ, ò¿¿âðèéí õýìæýý, ò¿¿âðèéí æèíã òîîöîõ ) - Ò¿¿âðèéí àðãûã òîäîðõîéëîõ (ò¿¿âðèéí àðãûã ñîíãîõ, õÿçãààðûã òîäîðõîéëîõ, ò¿¿âðèéã õèéõ ) - Ò¿¿âðèéí ¿ð ä¿íã òîîöîõ (ò¿¿âðèéí ¿ð ä¿íã òîîöîæ ãàðãàõ, òàíèëöóóëàõ) çýðýã áîëíî. Ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ýõ îëîíëîã, ò¿¿âýð, ò¿¿âðèéí õ¿ðýýíèé åðºíõèé á¿ä¿¿â÷: Ýõ îëîíëîã (TARGET POPULATION) Ò¿¿âðèéí õ¿ðýý (SAMPLING FRAME POPULATION)

Ò¿¿âðèéí õ¿ðýýíä îðîîã¿é (Not included in sampling frame)

Àâàõ áîëîìæã¿é (not reachable) Õàðèóëàõààñ òàòãàëçñàí (Refuse to respond)

Ò¿¿âýð (SAMPLED POPULATION)

Ñóäàëãààíä îðîõ áîëîìæã¿é (Not eligible for survey)

Õàðèóëàõ áîëîìæã¿é (Not capable of responding)

1.2.Ò¿¿âðèéí òóõàé åðºíõèé îéëãîëò Ñóäàëãààíû îáúåêòûí òîäîðõîé õýñãèéã íü ñóäàëæ ò¿¿íèé ¿ð ä¿íãýýð ñóäàëãààíû объектûí åðºíõèé øèíæ ÷àíàðûã îéðîëöîîгоор òîäîðõîéëîõ àðãûã ò¿¿âýð ñóäàëãàà ãýíý. Ñóäàëãààíû ¿íäñýí объектûã á¿õýëä íü ýõ îëîíëîã (population) ãýæ íýðëýíý . ¯¿íèé äîòðîîñ àæèãëàëò ñóäàëãààíä õàìðàãäàæ áàéãàà õýñãèéã ò¿¿âýð îëîíëîã (sampling frame) ãýäýã. Áèäíèé ºäºð òóòìûí àìüäðàëä ò¿¿âðèéí àðãûã áàéíãà àøèãëàñààð èðñýí. Æèøýý íü ãóðèë õóäàëäàæ àâàõûí òóëä áàãà çýðãèéã ýõëýýä áèä èìýð÷, øàëãàæ, ºíãèéã íü ¿çäýã. Ýíý áîë øóóäàé ãóðèëààñ ÷èìõèéã àâ÷ ò¿¿âýð àðãààð ñóäàëæ ¿çýæ áàéãààãèéí ýíãèéí æèøýý þì. Ýíý òîõèîëäîëä ÷èìõ ãóðèëààð òºëººë¿¿ëýí øóóäàé ãóðèëûí ÷àíàðò ä¿ãíýëò ºã÷ áàéíà.

Ò¿¿âýð ñóäàëãàà íü ñòàòèñòèê àæèãëàëòûí áóñàä õýëáýðýýñ ÿëãàãäàõ ãóðâàí îíöëîã øèíæòýé. ¯¿íä: 1. Ýõ îëîíëîãîîñ òîäîðõîé õýñãèéã ñîíãîí àâàõ. 2. Ò¿¿âýðëýí àâñàí îëîíëîã äýýðýý ñóäàëãàà õèéæ ¿ð ä¿íã àøèãëàн ýõ îëîíëîãèéí ãîë ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéã îéðîëöîîãîîð òîäîðõîéëîõ. 3. Ò¿¿âýð îëîíëîãèéí õýìæýýã ¿íäýñëýí ¿íäñýí ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéí àëäààíû õÿçãààðûã óðüä÷èëàí òîãòîîõ çýðýã áîëíî. Ñóäàëæ áóé þìñ ¿çýãäëèéã òîäîðõîéëîõ õýìæèãäýõ¿¿í¿¿äèéí ººð÷ëºëòèéã øèíæëýí ñóäëàõàä (äóíäàæ áîëîí õóâèéí æèíãèéí çàðèì ¿ç¿¿ëýëò¿¿ä) ò¿¿âýð ñóäàëãààíû àðãûã àøèãëàíà. Ò¿¿âýð ñóäàëãààã ÿâóóëàõûí òóëä þóíû ºìíº ýõ îëîíëîãîîñ ò¿¿âýðò õàìðàãäàõ íýãæ¿¿äèéã ñîíãîí àâíà. Ãýõäýý ýõ îëîíëîãèéí á¿ðýëäýõ¿¿íä îðñîí áºãººä òýð îëîíëîãèéí îíöëîã øèíæ ÷àíàðûã ººðòºº

2

àãóóëæ áîëîõ íýãæ á¿õýí íü ò¿¿âýð ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ èæèë ìàãàäëàëòàé áàéõ áîëîìæèéã á¿ðä¿¿ëñýí áàéõ øààðäëàãàòàé. Ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ìàòåìàòèê îíîëûí ¿íäñýí çîðèëãî íü 1. Òîäîðõîé íºõöөлд ò¿¿âýð ñóäàëãààíû òîî áàðèìòûã àøèãëàí ýõ îëîíëîãèéí ãîë øèíæ ÷àíàðûã òîäîðõîéëæ, ò¿¿íèé (ò¿¿âðèéíõýý) àëäààã òîîöîõ àðãûã áîëîâñðóóëàõ. 2. Ñóäàëãàà õèéõ ÿâöàä ãàðàõ ñàíàìñàðã¿é àëäàà íü ºãºãäñºí õÿçãààðààñ õýòðýõã¿é áàéõûí òóëä àæèãëàëòûí òîî ÿìàð áàéâàë çîõèõûã óðüä÷èëàí òîäîðõîéëîõ àðãûã áîëîâñðóóëàõàä òóñ òóñ îðøèíî. Ò¿¿âýð ñóäàëãàà íü íýëýíõ¿é àæèãëàëòûí àðãûí àäèë äàâóó áîëîí ñóë òàëòàé áàéäàã. Äàâóó òàë íü: - Áîãèíî õóãàöààíä õÿìä çàðäëààð ìýäýýëýë öóãëóóëàõ. - Ò¿¿âðèéí àëäààíû õÿçãààðûã óðüä÷èëàí ìýäýõ áîëîìæòîé - Хàðèëöàí õàìààðàë á¿õèé ºðãºí õ¿ðýýòýé ñòàòèñòèê ìýäýýëëèéã áàãà çàðäëààð öóãëóóëíà ãýõ ìýò Ñóë òàë íü: - Æèæèã íýãæýýð ¿ð ä¿íãèéí äýëãýðýíã¿é ìýäýýëýë ºãºõ áîëîìæã¿é (ªºðººð õýëáýë ¿íäýñíèé áóþó á¿ñ íóòãèéí ò¿âøèíä ò¿¿âýðëýëò õèéñýí áàéõàä àéìàã ñóìààð ìýäýýëýë ãàðãàõ áîëîìæã¿é) - Íèéò îëîíëîãèéí åðºíõèé äóíäàæ õýìæýýã òîäîðõîéëîõ áîëîìæèéã îëãîäîã. Ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ò¿¿âýðëýëò íü 2 ¿íäñýí øààðäëàãûã õàíãàñàí áàéõ ¸ñòîé. ¯¿íä: 1. Ò¿¿âýðò õàìðàãäàõ íýãæ¿¿ä íü àëü áîëîõ ñàíàìñàðã¿é òîõèîëäëîîð ñîíãîãäñîí áàéõ 2. Ò¿¿âðèéã àëü áîëîõ èæèë òºðëèéí îëîíëîã äýýð õèéõ, øààðäëàãàòàé áîë ÷àíàðûí ýðñ òýñ ÿëãààòàé îëîíëîãèéã äîòîð íü òºðºëæ¿¿ëýí ÿëãàñíû äàðàà òýð á¿ðò áèå äààñàí ò¿¿âýðëýëò õèéõ Ò¿¿âýðëýëòèéí íýã îíöëîã áîë òîîöîîíû àëäàà ãàðäàãò îðøèíî. Ò¿¿âðèéí àðãûã íü íèéãýì, ýäèéí çàñãèéí ñóäàëãààíä ºðãºí àøèãëàãääàã. Ò¿¿âýðëýëòèéí çàðèì æèøýý äóðäâàë: à/_Сîíãîãäñîí áàãèéí ìàë÷äûã àøèãëàí àéìãèéí ìàëûí òîîã òîäîðõîéëîõ á/_Мîíãîë óëñûí íèéò õ¿í àìûí õýäýí õóâü íü àìüæèðãààíû ò¿âøíýýñ äîîãóóð àìüäàð÷ áàéãààã òîäîðõîé òîîíû ºðõººñ ò¿¿âýð ñóäàëãàà àâñàíû ä¿íä òîäîðõîéëîõ ãýõ ìýò. Ò¿¿âýð ñóäàëãàà ÿâóóëàõ íü äàðààõü ¿íäñýí øààðäëàãààñ óðãàí ãàðäàã. ¯¿íä: • Õýðâýý àáñîëþò íàðèéâ÷ëàë òºäèéëºí øààðäëàãàòàé áèø áîë ò¿¿âýð ñóäàëãààã ÿâóóëàõ íü òîîëëîãîòîé õàðüöóóëàõàä áàãà çàðäàë ãàðãàõ • Ñóäàëãààã áîãèíî õóãàöààíä ÿâóóëàõ • Òóõàéí ñóäàëãààíä õàìðàãäñàí íýãæèéí òàëààð íàðèéâ÷èëñàí ìýäýýëýë àâàõ áîëîìæèéã îëîõ • Ǻâõºí ò¿¿âðèéí àðãààð òîîöîõ áîëîìæòîé (òóõàéëáàë, ¿éëäâýðëýñýí á¿òýýãäýõ¿¿íèé ÷àíàðûí) ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéã òîîöîõ. • Ò¿¿âýðëýëòèéí áèø àëäààã õÿíàõ áîëîìæèéã îëîõ. Òîîëëîãûí ¿åä ò¿¿âýðëýëòèéí áèø àëäààã òºäèéëºí õÿíàõ áîëîìæã¿é • Çàðèìäàà ýõ îëîíëîãèéã òîäîðõîéëîõ áîëîìæã¿é áàéõàä òýäãýýðèéí ¿ç¿¿ëýëòèéã òîîöîõûí òóëä çààâàë ò¿¿âýð ñóäàëãààã àøèãëàíà. Æèøýýëáýë ãàçàð òàðèàëàíä ¿ðñëýãèéí òàëààð ñóäàëãàà ÿâóóëàõ.

Çàðèì òîäîðõîé íºõöºëä ò¿¿âýð ñóäàëãààã àøèãëàõ íü ¿ð ä¿íã¿é áàéäàã. Ýíý íü ¿íäñýí ãóðâàí øàëòãààíòàé. ¯¿íä: • Õýðâýý ìàø æèæèã á¿ñ íóòãèéí õóâüä ìýäýýëýë õýðýãòýé áîëáîë òóõàéí ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íãèéí íàðèéâ÷ëàë íü ò¿¿âýðëýëòèéí õàðüöààíààñ áèø ò¿¿âðèéí õýìæýýíýýñ èõýýõýí øàëòãààëàõ áºãººä èéì íºõöºëä ò¿¿âðèéí õýìæýý ìàø èõ áàéõ øààðäëàãàòàé áîëîõ ó÷ðààñ òîîëëîãî (íýëýíõ¿é) ÿâóóëñàí íü èë¿¿ ¿ð ä¿íòýé áàéäàã. • Öàã õóãàöààíû õóâüä ìàø áîãèíî õóãàöààíä ãàðñàí ººð÷ëºëòèéã òîîöîõûã õ¿ñ÷ áàéâàë ò¿¿âðèéí õýìæýý èõ áàéõ øààðäëàãàòàé ó÷ðààñ ýíý òîõèîëäîëä ò¿¿âýð ñóäàëãààã ÿâóóëàõ íü à÷ õîëáîãäîë áàãàòàé. • Õýðâýý ò¿¿âðèéí àðãà, àðãà÷ëàë áîëîâñðóóëàõ áîëîí ò¿¿âýð ñóäàëãààã ÿâóóëàõàä ìàø èõ çàðäàë øààðäàãäàõ áîë ò¿¿âýð ñóäàëãààã õèéäýãã¿é. Æèøýýëáýë òóõàéí á¿ñ íóòàã çàñàã çàõèðãààíû áèå äààñàí ìàø îëîí æèæèã íýãæòýé áîë òóõàéí íýãæ äýõü ºðõ¿¿äèéã ò¿¿âýðëýí àâñíààñ íýëýíõ¿éä íü ñóäëàõ íü çàðäàë áàãàòàé áàéäàã.

3

1.3. Ò¿¿âýðëýëòèéí ¿íäñýí îéëãîëò, òîäîðõîéëîëò “Ýõ îëîíëîã” – Ñóäàëãàà õèéõ ãýæ áàéãàà объектыã á¿õýëä íü ýõ îëîíëîã ãýæ íýðëýíý. Æèøýý íü Ìîíãîëûí á¿õ ñóì íèéëýýä íýã ýõ îëîíëîã, íýã ñóìûí õîíü íèéëýýä íýã ýõ îëîíëîã ãýõ ìýò. Ýõ îëîíëîãèéã òîäîðõîéëîõäîî äîîðõè õ¿÷èí ç¿éëèéã õàðãàëçàí ¿çíý. ¯¿íä: 1. Àãóóëãà 2. Íýãæ 3. Õàìðàõ õ¿ðýý 4. Öàã õóãàöàà çýðýã áîëíî. Æèøýý íü : õ¿í àìûí àìüæèðãààíû ò¿âøèí òîãòîîõ ñóäàëãààíû õóâüä àãóóëãà íü – íèéò õ¿í àì, íýãæ íü - ºðõ àì á¿ë, õàìðàõ õ¿ðýý íü – Ìîíãîë óëñûí á¿ñ íóòàã (Áàðóóí, õàíãàéí, òºâ, ç¿¿í, Óëààíáààòàð), öàã õóãàöàà íü 1999 îí ãýõ ìýò.

Ñóäàëãààíû ýõ îëîíëîã íü ÿã áîäèò îðøèæ áàéãàà ýõ îëîíëîãòîéãîî äàâõöàõã¿é áàéæ áîëíî. Ýíý íü õàìðàãäàëòûí õóâü áîëîí õàðèóëò ºãºõã¿é áàéõ íºõöºë çýðãýýñ øàëòãààëäàã. “Õàìðàõ õ¿ðýý” - Ýõ îëîíëîãèéí íýãæ¿¿ä íèéëýýä òóõàéí ñóäàëãààíû îáúåêòûã á¿ðä¿¿ëæ õàìðàõ õ¿ðýýã áèé áîëãîíî. Èéìýýñ õàìðàõ õ¿ðýýí äýõü íýãæ¿¿äèéí íýðñèéí æàãñààëò íü ÿìàð íýã àëäàà, äàâõàðäàëã¿é áàéõ øààðäëàãàòàé. “Ýõ îëîíëîãèéí õýìæýý” - ýõ îëîíëîã äàõü ñóäëàãäàõ íýãæ¿¿äèéí íèéëáýð òîî áîëíî. ¯¿íèéã “N” ãýæ òîì ¿ñãýýð òýìäýãëýíý. “Ýëåìåíò” - òóõàéí ò¿¿âýðò õàìðàãäàæ ìýäýýëýë ºã÷ áàéãàà íýãæ áºãººä òýäãýýð íü ìýäýýëýë ºãºõ ò¿¿âðèéí íýãæ (îëîí øàòòàé ò¿¿âðèéí õóâüä ýíý íü ò¿¿âðèéí àíõàí øàòíû íýãæ - ÒÀØÍ), ñóäàëãàà, øèíæèëãýýíèé çîðèëãûã òîäîðõîéëîõ ¿íäñýí ñóóðü áîëæ ºãíº. “Ò¿¿âðèéí õýìæýý” - ò¿¿âðýýð ñîíãîãäñîí íýãæèéí íèéëáýð þì. ¯¿íèé òîîã “n” ãýæ æèæèã ¿ñãýýð òýìäýãëýíý. “Ò¿¿âðèéí õóâü” - n/N -ýýð èëýðõèéëýãäýõ õàðüöààã õýëíý. “Ïàðàìåòð” - ýõ îëîíëîãèéí õóâüä òîîöîãäñîí õýìæèãäýõ¿¿í¿¿äèéã ïàðàìåòð ãýæ íýðëýäýã. Æèøýý íü ýõ îëîíëîãèéí íèéò, äóíäàæ, ýõ îëîíëîãèéí ñòàíäàðò àëäàà, õýëáýëçýë ãýõ ìýò. “Ñòàòèñòèê õýìæèãäýõ¿¿í” - ò¿¿âýðëýãäñýí îëîíëîãèéí õóâüä áîäîãäñîí ñòàòèñòèê õýìæèãäýõ¿¿í¿¿ä áàéõ áºãººä ò¿¿âýðëýëòèéí ººð÷ëºëò íü ñòàòèñòèêèéí æèøýý áîëíî. “¯íýëãýý” - Ïàðàìåòðèéã ¿íýëýõýä àøèãëàæ áàéãàà ñòàòèñòèê ¿ç¿¿ëýëò¿¿ä. “À” ¿íýëãýý íü “” ¿íýëãýýíýýñ èë¿¿ ¿ð ä¿íòýé ãýæ õýëáýë V(A)>V(B) ãýæ áè÷íý. Ýõ îëîíëîãèéí äóíäæèéí ¿íýëãýýг (Õ), ò¿¿âýðëýëòèéí äóíäжийг (õ) ãýæ òýìäýãëýíý. Õýðâýý “Ê”-èéí ¿íýëãýý ê íü ò¿¿íòýé ÿã òýíö¿¿ áàéõ þì áîë ê íü Ê-èéí õàçàéëòã¿é (unbaised) ¿íýëãýý áîëíî. Ýíä Å(ê)=Ê “L”-èéí ¿íýëãýý “l” ò¿¿íýýñ ÿìàð íýã áàéäëààð (èõ, áàãà, íýìýõ, õàñàõ) çºð¿¿òýé áàéõ þì áîë l íü L –èéí õàçàéëòòàé (baised) ¿íýëãýý áîëíî. Ýíä Bais E(L)=E(L)-L Õàçàéëòã¿é áàéäàë (unbaisedness) íü ò¿¿âðèéí ñòàòèñòèê íü òóõàéí ýõ îëîíëîãèéí õàçàéëòã¿é ¿íýëãýý áîëæ ÷àäàæ áàéâàë ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íã àøèãëàõàä ÿìàð íýã àëäàà ãàðàõã¿é. Ò¿¿âðèéí àëäààã ò¿¿âðèéí ¿ð ä¿íä ¿íäýñëýí ýõ îëîíëîãèéí ïàðàìåòðèéã òîîöîõîä õýðýãëýíý. “Òîîöîõ” ãýäýã íü áèä ïàðàìåòðèéí æèíõýíý óòãûã ìýäýõã¿é õàðèí óã óòãàòàé àëü áîëîõ îéðîëöîî óòãûã îëæ òîäîðõîéëîõûã õè÷ýýæ áàéãàà õýðýã þì. Ìýäýýæ ýõ îëîíëîãèéí íýãæ áîëãîíîîñ ìýäýýëýë öóãëóóëæ, òîîöîõ áîëîìæã¿é ó÷ðààñ ýõ îëîíëîãèéí ïàðàìåòðèéí æèíõýíý óòãûã íàðèéâ÷ëàí îëæ ÷àäàõã¿é. Èéìä òîîöîîíû óòãà áîëîí áîäèò óòãà õî¸ðûí çºð¿¿ íü

4

ò¿¿âðèéí àëäàà áîëíî. Ò¿¿âðèéí àëäàà èõ áàéõ òóñàì áèäíèé õèéñýí ò¿¿âýð à÷ õîëáîãäîë áàãàòàé, õàðèí ò¿¿âðèéí àëäàà áàãà áàéâàë òîîöîî õýäèéãýýð áîäèò óòãàòàé äàâõöàõã¿é ÷ ò¿¿íä îéðîëöîî óòãà ãàð÷, à÷ õîëáîãäîëòîé áîëíî ãýñýí ¿ã þì. 1.4.Ò¿¿âýðëýëòýä õýðýãëýãääýã ¿íäñýí òîìú¸î, òîäîðõîéëîëò Èõýíõ ñóðàõ áè÷èã, ãàðûí àâëàãàä ýõ îëîíëîãèéí ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéã ÒÎÌ ¯ÑÃÝÝÐ, ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ¿ç¿¿¿ëýëò¿¿äèéã æèæèã ¿ñãýýð òýìäýãëýíý. ( ) òýìäýã íü äóíäæèéã èëýðõèéëäýã áºãººä N-íü ýõ îëîíëîãèéí ýëåìåíò¿¿äèéí òîî, n-íü ò¿¿âýð îëîíëîãèéí ýëåìåíò¿¿äèéí òîî áîëíî.

Y = ∑ Yi - ýõ îëîíëîãèéí Y - õóâüñàã÷èéí íèéëáýð

Y =

∑Y

i

N

=

1 ⋅ ∑ Yi - ýõ îëîíëîãèéí Y - õóâüñàã÷èéí àðèôìåòèê äóíäàæ N

1 2 (Yi − Y ) - åðºíõèé ñòàíäàðò õàçàéëò ∑ N −1 1 2 Çàðèì òîõèîëäîëä ñòàíäàðò õàçàéëòûã δ y2 = ∑ (Yi − Y ) ãýæ áîääîã áºãººä N-èéã ìàø îëîí N S y2 =

¿åä ýíý 2 òîìú¸îíû çºð¿¿ àëãà áîëäîã.

y = ∑ yi - ò¿¿âýð îëîíëîãèéí ó- õóâüñàã÷èéí íèéëáýð

y=

∑y

s y2 =

n

i

=

1 ∑ yi - ò¿¿âýð îëîíëîãèéí ó- õóâüñàã÷èéí àðèôìåòèê äóíäàæ n

1 ∑ ( yi − y) 2 - ò¿¿âðèéí ñòàíäàðò õàçàéëò N −1

Á¿ëýã 2. Ò¿¿âýðëýëòèéí ¿å øàò, õýëáýð, àðãóóä 2.1.Ò¿¿âýðëýëòèéí ¿å øàò Ò¿¿âýð ñóäàëãààã äàðààõü ¿å øàòààð ÿâóóëíà. ¯¿íä: 1. Òóõàéí ¿çýãäëèéí øèíæ ÷àíàðò òîõèðóóëàí ò¿¿âýðëýëòèéí àðãà, ò¿¿âðèéí õýìæýýã (Sampling size) óðüä÷èëàí òîãòîîõ. 2. Ýõ îëîíëîãîîñ ò¿¿âýð îëîíëîãèéã ñîíãîí àâíà. ßàãààä ýõ îëîíëîãîîñ òóõàéí íýã õýñãèéã ò¿¿âýðò õàìðóóëàí ñóäëàõ áîëñîí çàð÷èì, ¿éë àæèëëàãààãàà íàðèéí òàéëáàðëàõ ¸ñòîé. 3. Òîäîðõîé àðãààð ñîíãîæ àâñàí ò¿¿âðèéí îëîíëîãò ñóäàëãàà õèéõ 4. Ò¿¿âýð îëîíëîãèéí ¿íäñýí ¿ç¿¿ëýëòèéã òîîöîæ ãàðãàõ 5. Ò¿¿âýð îëîíëîãèéí ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéí àëäààã òîäîðõîéëîõ 6. Ò¿¿âýð îëîíëîãèéí ¿ð ä¿íã ýõ îëîíëîãò òàðõààõ 7. Ä¿í øèíæèëãýý õèéõ 2.2. Ò¿¿âýðëýëòèéí õýëáýð, àðãóóä Ò¿¿âýð îëîíëîã íü ýõ îëîíëîãîî хэр çýðýã òºëººëæ ÷àäàæ áàéãààãààð ò¿¿âðèéí ÷àíàð òîäîðõîéëîãäîíî. Ò¿¿âðèéí îëîí ÿíçûí àðãà áàéäàã áºãººä ýíý íü æèëýýñ æèëä óëàì á¿ð áîëîâñðîíãóé áîëæ áàéíà. Ñòàòèñòèê÷èä ÿíç á¿ðèéí íºõöºë áàéäàëä òààðàõ õàìãèéí ñàéí ò¿¿âðèéí àðãûã îëîõûã áàéíãà ýðìýëçäýã. ªºðººð õýëáýë ò¿¿âðèéí íýãæ íü ýõ îëîíëîãîî àëü áîëîõ á¿ðýí òºëººëæ ÷àäàõóéö àðãûã îëîõûã õè÷ýýäýã áàéíà. Ìàø óäààí õóãàöààíû òóðøèä õèéãäñýí òóðøèëò, õýëýëö¿¿ëãèéí ¿ð ä¿íä ñòàòèñòèê÷èä øèíæëýõ óõààíû ¿íäýñëýëòýé, ýõ îëîíëîãèéã òºëººëæ ÷àäàõóéö, ò¿¿âðèéí àëäàà íü ìàãàäëàëààð õýìæèãäýæ òîîöîæ áîëäîã ò¿¿âýð íü Îáúåêòèâ áîëîí ìàãàäëàëò ò¿¿âýð ãýæ òîäîðõîéëäîã. Ýíý ò¿¿âðèéã ìàãàäëàëò áóþó

5

ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âýð ãýæ íýðëýñýí áàéíà. Ò¿¿âðèéí ïðîöåññ íü íýã áà ò¿¿íýýñ îëîí ¿å øàòòàé áàéäàã áºãººä ýõ îëîíëîãèéí íýãæ á¿ð ò¿¿âýðò ñîíãîãäîí îðîõ èæèë ìàãàäëàëòàé áàéíà. Ýäãýýð ìàãàäëàëóóäààñ ò¿¿âðèéí æèí íü õàìààðàõ áºãººä ò¿¿âðèéí ºãºãäëèéã íýãòãýí ä¿ãíýõ, øèíæèëãýý õèéæ ¿ð ä¿íã ãàðãàõàä ò¿¿âðèéí æèíã àøèãëàíà. Ýõ îëîíëîãèéí óòãûã òîîöîõîä æèãíýãäñýí äóíäæèéã (ýñâýë æèãíýñýí íèéò ä¿íã ) àøèãëàõ íü ýíãèéí äóíäæèéã àøèãëàõààñ èë¿¿ áàéäàã. Ýíý àðãàç¿éí çºâëºìæ íü íèéãýì, ýäèéí ñóäàëãààíû ò¿¿âýðëýëòèéí àðãà òåõíèêèéí îéëãîëòûã ºãºõºä ÷èãëýãäñýí ó÷ðààñ ìàãàäëàëò ò¿¿âðèéí àðãà ç¿éã ò¿ëõ¿¿ îðóóëæ ºãñºí áîëíî. Ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âðèéí äàâóó òàë Ò¿¿âðèéí õýìæýý n íýìýãäýõ òóñàì èõ òîîíû õóóëèéí äàãóó ýõ îëîíëîã äàõü ÿíç á¿ðèéí òºðëèéí íýãæ¿¿ä ò¿¿âýð ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ ìàãàäëàë íýìýãäýíý. ªºðººð õýëáýë ò¿¿âýð íü ýõ îëîíëîãèéã òºëººëºõ á¿ðýí ÷àäâàðòàé áàéíà. n ºñºõ òóòàì òºëººëºõ ÷àäâàð ºñíº. Ìàãàäëàëûí îíîëûã àøèãëàí ò¿¿âðèéí àëäààã òîîöîõ áºãººä ýõ îëîíëîãèéí áîäèò óòãûã òîîöîõîä ò¿¿íèé ¿ð ä¿í íü õàðàãäàíà. ¯ë ìýäýãäýõ ýõ îëîíëîãèéí óòãûí èòãýõ çàâñàð, ñòàíäàðò àëäààã àøèãëàí ò¿¿íèéã òîîöîæ áîëíî. Õýðâýý ò¿¿âðèéí õýìæýý ìàø áàãà òóõàéëáàë 5 áàéëàà ãýõýä ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âýð íü á¿ðýí òºëººëºõ ÷àäâàðã¿é áàéæ áîëíî. ̺í òîõèîëäëîîð çàðèì íýã òºðëèéí ò¿¿âðèéí íýãæ ò¿¿âýðò çîíõèëæ, áóñàä òºðëèéí íýãæ¿¿ä õàìðàãäàõã¿é áàéæ áîëíî. Èéì ó÷ðààñ çàðèì íýã òóñãàé çîðèëãî á¿õèé ò¿¿âýðò ò¿¿âðèéí õýìæýý n ìàø áàãà áàéõ áîëîìæòîé áàéäàã. Òóõàéí ñóäàëãààíû объектыí ýõ îëîíëîãèéí õýìæýý áàãà áàéãàà ¿åä ýíý ò¿¿âðèéí àðãà íü àøèãòàé áàéäàã. Æèøýý íü ßïîíû ¿éëäâýð÷íèé ýâëýëèéí òàëààðõè ìàø áàãà õ¿ðýýã õàìàðñàí ñóäàëãààíä ¿éëäâýð÷íèé 5-6 ýâëýëýýñ íýãèéã ñîíãîõ çàìààð ò¿¿âýðëýëò õèéæ áîëíî ãýñýí ä¿ãíýëò áàéäàã. Ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âðèéí õýëáýð¿¿ä Ýõ îëîíëîãîîñ ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âýð õèéõ ÿâäàë ºäºð òóòìûí àìüäðàëä áàéíãà òîõèîëääîã. Æèøýý íü ãýðèéí ýçýãòýé áóäààòàé õîîë õèéæ áàéõ ¿åäýý áóäàà õýð çýðýã ñàéí áîëæ áàéãààã øàëãàõûí òóëä çºâõºí íýã õýñãèéã àâ÷ àìòëàæ ¿çäýã. ̺í õóäàëäàí àâàã÷ æèìñ õóäàëäàí àâàõäàà íýã òºðëèéí íèéò æèìñíèé ÷àíàðûã øàëãàõûí òóëä çºâõºí õýäýí øèðõýãèéã àìòàëæ ¿çäýã. Ýíý òîõèîëäîëä

ò¿¿âýðëýëòèéí Ñóáúåêòèâ àðãà õýëáýð õýðýãëýãäýæ áàéíà ãýæ îéëãîíî. Ò¿¿âðèéí àðãóóäûã åðºíõèéä íü õàðüöóóëáàë: Ò¿¿âðèéí õýëáýð¿¿ä Ñóáúåêòèâ õýëáýð

Îáúåêòèâ õýëáýð Ìàãàäëàëò áóñ

Ìàãàäëàëò ýñâýë ñàíàìñàðã¿é

Ñóáúåêòèâ õýëáýð Ò¿¿âðèéã á¿ðä¿¿ëýã÷ íýãæèéã ñîíãîõîä ò¿¿âðèéã õèéæ áóé õóâü õ¿íèé ñàíàë áîäîë íºëººëæ áàéäàã àðãûã ò¿¿âðèéí Ñóáúåêòèâ õýëáýð ãýíý. ¯¿íä òîõèîëäëûí øèíæ ÷àíàðòàé áîëîí çîðèóä õèéãäñýí ñîíãîëòóóä ýíý õýëáýðò õàìààðíà. Ñóáúåêòèâ õýëáýðèéí æèøýý: a) Ìàíàé îðíû õóâüä ñóìûã ñîíãîõäîî ñòàòèñòèê ìýäýýëëèéã õàðèóöäàã ñóìûí îðëîã÷èéã íü òàíüäàã, ýñâýë òýð õ¿í íü àæèë ñàéòàé ãýñýí øàëãóóðààð, ýñâýë òóõàéí ñóì íü àéìãèéí òºâä îéðõîí ãýæ ¿çýýä ñîíãîâîë Ñóáúåêòèâ ñîíãîëò áîëíî. b) Óëààí áóóäàéí òàðèàëàëòûí äóíäàæ õýìæýýã òîäîðõîéëîõûí òóëä ýõíèé óäàà òîäîðõîé àæèãëàëò õèéñíèé ¿íäñýí äýýð òóõàéí ìóæèéí òèéì òàðèàëàí á¿õèé 20 òàëáàéã ñîíãîñîí ãýå. ¯¿íèé äàðàà ñóäëàà÷ óã ñîíãîãäñîí òàëáàéí óðãàöûí ìýäýýëýë àâ÷ ñóäàëãàà òîîöîîíäîî àøèãëàõ áîëíî. Ñóáúåêòèâ ò¿¿âðèéí ãîë äóòàãäàë íü ýäãýýð ò¿¿âð¿¿äèéí ¿ð ä¿í íü ýõ îëîíëîãèéí ¿ð ä¿íãýýñ ÿëãààòàé áàéõ ìàãàäëàë ºíäºð áîëîõ òàëòàéä îðøèíî. Ýíý íü ò¿¿âýðëýã÷èéí ñàíààòàé áîëîí ñàíàìñàðã¿é ãàðãàñàí àëäààòàé õîëáîîòîé. ¯¿íèé çýðýãöýý àëäààíû óòãûã òîäîðõîéëîõ

6

áîëîìæã¿é áàéäàã. ªºðººð õýëáýë ò¿¿âýð нь ýõ îëîíëîãîî òºëººëºõ ÷àäâàðã¿é áàéíà. Äýýð äóðüäñàí 2-ð æèøýýíä ò¿¿âýðëýã÷ òóõàéí ìóæèéí äóíäàæ òàðèàëàëòûí ò¿âøèíã òîãòîîõäîî áóðóó òààìàãëàë äýâø¿¿ëñýí áîëîí 20 òàðèàëàëòûí òàëáàéã ñîíãîõäîî áóðóó Ñóáúåêòèâ òîîöîîëîëò õèéñýí áàéæ áîëîõ òàëòàé. Ñóáúåêòèâ ò¿¿âðèéí õàìãèéí ãîë äóòàãäàë íü òýäãýýðèéí ñîíãîëò íü á¿ðýí àíãèëàãäàæ ÷àäààã¿é, ò¿¿âðèéí àëäààã òîîöîõ áîëîìæã¿é ººðººð õýëáýë òóõàéí ò¿¿âðýýñ ¿íäýñëýæ õèéñýí òîîöîî íü ¿íýí áîäèòîé áàéæ ÷àääàãã¿éä îðøèíî. Îáúåêòèâ ò¿¿âðèéí àðãóóä Ò¿¿âðèéí áîäèò áóþó Îáúåêòèâ õýëáýð ãýäýã íü ò¿¿âðèéí òîãòñîí ä¿ðìèéí äàãóó áóþó ÿìàð ÷ õ¿í õèéñýí àäèë ¿ð ä¿íä õ¿ðäýã ò¿¿âýð þì. Ò¿¿âýð ñóäàëãààíû õ¿ðýýíä õàìãèéí èõ õýðýãëýãääýã îáúåêòèâ ò¿¿âðèéí àðãóóä: 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âýð Ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âýð Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýð Áàãöàëñàí ò¿¿âýð Îëîí øàòàò ò¿¿âýð Ïðîïîðöèоíàëü ìàãàäëàëò ò¿¿âýð

(Simple Random Sampling-SRS) (Systematic Sampling) (Stratified Samplig) (Cluster Sampling) (Multi-Stage Sampling) (Probability Proportional to Size (PPS) Sampling)

Ò¿¿âðèéí çîõèîìæèéã õýðõýí ñîíãîõîîñ õàìààðààä ÿìàð àðãààð ò¿¿âýð õèéõ òàëààð ãîë÷ëîí áàðèìòàëäàã àðãà, áîëîìæèò ò¿¿âðèéí õýìæýýíèé æèøãèéã äàðààõ õ¿ñíýãòýä ¿ç¿¿ëýâ. Ò¿¿âðèéí íàðèéâ÷ëàë* (Precision) õýðýãëýõ ¿¿? Òèéì

Äýä á¿ëýã ¿¿ñãýõ ¿¿?

Ñîíãîæ áîëîõ Ò¿¿âðèéí àðãà

Áîëîìæèò ò¿¿âðèéí òîî õýìæýý

Òèéì

- Êâîò Á¿ëýã á¿ðýýñ 50-100 íýãæ - Ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ñîíãîõ - Ñèñòåì÷èëñýí - Á¿ëýãëýñýí - Áàãöàëñàí - Õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëь ìàãàäëàëò - Îëîí øàòàò ¯ã¿é - Á¿ëýãëýñýí 50-100 íýãæ ñîíãîõ - Ïðîïîðöèîíàëь ìàãàäëàëò ¯ã¿é Òèéì - Ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é Á¿ëýã á¿ðýýñ 50-100 íýãæ - Ñèñòåì÷èëñýí ñîíãîõ - Áàãöàëñàí ¯ã¿é - Ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é 50-100 íýãæ ñîíãîõ - Ñèñòåì÷èëñýí - Áàãöàëñàí ¯ã¿é - Òóðøèëòûã ¿íäýñëýí ñàíààãààðàà ñîíãîõ 50-õ¿ðòýë íýãæ ñîíãîõ (Judgement) - Òºëºâ áàéäëààð ñîíãîõ (Convenience) * - E - ò¿¿âðèéí ñòàíäàðò àëäàà áóþó íàðèéâ÷ëàë (èõýíõ òîõèîëäîëä +5% áàéõààð òîîöäîã áîëîâ÷ ñóäàëãààíû çîðèëãî, ýõ îëîíëîãèéí ïðîïîðö çýðãýýñ õàìààð÷ ÿëãààòàé ò¿¿âðèéí ¿ð ä¿íã ãàðãàí àâäàã).

2.2.1. Ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âýðëýëò (ÝÑÒ) (Simple Random Sampling-SRS) Ýíý íü ìàãàäëàëò ò¿¿âðèéí ýíãèéí àðãà þì. ÝÑÒ-íü ýõ îëîíëîãèéí á¿õ íýãæ¿¿ä èæèë ìàãàäëàëòàéãààð ñîíãîãäîõ íºõöëèéã õàíãàæ ºãäºã. Õî¸ð òºðëèéí ÝÑÒ áàéäàã. i) ñîíãîãäñîí íýãæ¿¿ä ñîíãîëòûí äàðàà áóöààæ ýõ îëîíëîãò îðîõ, ¿¿íèéã áóöààëòòàé (WR- äàâòàí ñîíãîãäîõ) ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âðèéí àðãà ãýíý. ii) ñîíãîãäñîí íýãæ¿¿ä ýõ îëîíëîãòîî áóöààæ õèéãäýõã¿é (WOR- äàõèí ñîíãîãäîõã¿é) áàéõ, ¿¿íèéã áóöààëòã¿é ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âðèéí àðãà ãýíý. Ñàíàìñàðã¿é òîîíû õ¿ñíýãòèéã àøèãëàõ Ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âðèéí ¿åä ýõ îëîíëîãèéí íýãæ áîëãîí ñóäàëãààíä ñîíãîãäîæ îðîõ èæèë ìàãàäëàëòàé áàéõ ¸ñòîé. ªìíº òýìäýãëýñýí íýãæ¿¿äèéã ñîíãîõäîî ñàíàìñàðã¿é òîîíû

7

õ¿ñíýãò (Õàâñðàëò 1-ä ¿ç)-èéã àøèãëàõ íü ýõ îëîíëîãèéí íýãæ¿¿äèéí ñîíãîãäîõ ìàãàäëàë èæèë áàéõ áàòàëãààã ºãäºã. Íýð çààí ñîíãîëò õèéæ áàéãàà òîõèîëäîëä ýíý øèíæ ÷àíàð íü àëäàãäàíà. Ñàíàìñàðã¿é òîîíû õ¿ñíýãòèéã àøèãëààä “N” òîîíû íýãæ¿¿äýýñ (18 àéìãààñ) “n” íýãæèéã (7 àéìãèéã ) ñîíãîõ æèøýýã àâ÷ ¿çüå. ¯¿íèé òóëä áèä ýõëýýä õ¿ñíýãòýíäýý áàãàíûí òîîã òîâëîõ õýðýãòýé. Áàãàíûí ýíý òîî íü ýõ îëîíëîãèéí íýãæ¿¿äèéí òîî áîëîõ “N” îðîíãèéí òîîòîé òýíö¿¿ áàéíà. Áèäíèé àâñàí æèøýýí äýýð “N” ìààíü 18 ó÷èð îðîíãèéí òîî íü 2 áîëíî. Èéìýýñ õ¿ñíýãòýýñ áèä 2 ãýñýí òîîòîé áàãàíûã òîâëîõ ¸ñòîé. Õýðýâ “N” íü 100-ààñ 999-èéí õîîðîíä áàéâàë 3 ãýñýí òîîòîé áàãàíûã, “N” íü 1000ààñ 9999-èéí õîîðîíä áàéâàë 4 ãýñýí òîîòîé áàãàíûã òîâëîõ ãýõ ìýòýýð öààø ÿâíà. Ñàíàìñàðã¿é òîîíû õ¿ñíýãòèéã àøèãëàõ 2 ¿íäñýí àðãà áàéäàã. ¯¿íä: 1. Ýíãèéí àðãà 2. ¯ëäýãäëèéí àðãà 1.Ýíãèéí àðãà Áèä äýýðõ æèøýýí äýýð 10, 11 –ð áàãàíûã òîâëîí àâúÿ. Õ¿ñíýãòèéí äýýðýýñ ýõëýýä 10, 11 –ð áàãàíûã äàãóóëàí 18-òàé òýíö¿¿ áóþó ò¿¿íýýñ áàãà òîîíóóäûã ñîíãîí àâ÷, õàðèí 18-ààñ èõ òîîíóóäûã õýðýãñýõã¿é îðõèíî. (äîîð 18-ààñ èõ òîîíóóä íü äàðàãäñàí áóþó õýðýãñýõã¿é îðõèñíûã õàðíà óó) 35, 92, 11, 95, 59, 15, 63, 3, 44, 99, 25, 54, 12, 10, 64, 45, 88, 59, 84, 82, 89, 85, 34, 7, 15, 1. Ýíä áóöààëòã¿é ÝÑÒ-èéí ¿åä ñîíãîãäñîí 7 àéìãóóäûí äóãààð íü 11, 15, 3, 12, 10, 7, 1 áîëíî. 15 ãýñýí òîî íü çºâõºí íýã óäàà áè÷èãäñýí áàéíà. ßàãààä ãýâýë ñîíãîãäñîí íýãæýý áóöààæ ýõ îëîíëîãòîî õèéãýýã¿é áîëíî. 2.¯ëäýãäëèéí àðãà Äýýð äóðüäñàí àæëûí äàðààëëààñ õàðàõàä ñîíãîãäñîí ñàíàìñàðã¿é òîîíóóäààñ èõèéã íü õýðýãñýõã¿é áîëãîæ áàéíà. Òýãâýë ¿ëäýãäëèéí àðãûí ¿åä õýðýãñýõã¿é áîëãîõ ÿâäàë áàãà áàéäàã. Õýðýâ “N” îðîíãèéí òîî íü “ê” áîë ð*N íü õàìãèéí èõ îðîíãèéí òîî áîëîõ áºãººä “N” – ä ¿ëäýãäýëã¿é õóâààãäàíà. Ýíý ¿åä p<10 áàéõ íü îéëãîìæòîé ¯ëäýãäëèéí àðãûí ¿åä áèä çºâõºí p*N-ýýñ èõ òîõèîëäëûí òîîíóóäûã õýðýãñýõã¿é áîëãîíî. Äàðàà íü ñîíãîãäñîí òîîíóóäûã N-ä õóâààíà. Íîãäâîðûí ¿ëäýãäýë òîî íü áèäíèé ñîíãîãäîõ íýãæ áîëîõ áºãººä õýðâýý ¿ëäýãäýë íü 0-òýé òýíö¿¿ áàéâàë N äóãààð íýãæ ººðºº ñîíãîãäîíî ãýñýí ¿ã þì. ¯ëäýãäëèéí àðãààð ñîíãîëò õèéõ æèøýý: Äýýðõ æèøýýí äýýð ð=5, N=18, p*N=90 Áèä 90-ýýñ èõ òîõèîëäëûí òîîíóóäûã “0” áîëãîæ õýðýãñýõã¿é áîëãîíî. ¯ëäýãäëèéí àðãààð ñîíãîãäñîí àéìãóóäûí äóãààð íü äàðààõü áîëíî: Òîõèîëäëûí òîî Ñîíãîãäñîí àéìãóóäûí äóãààð (¿ëäýãäëýýð) 35 17 92 õýðýãñýõã¿é áîëãîõ 11 11 95 õýðýãñýõã¿é áîëãîõ 59 5 15 15 63 9 3 3 4 8 Ýõ îëîíëîã äîòîðõ íýãæ á¿ðèéí ñîíãîãäîæ áîëîõ òýíö¿¿ ìàãàäëàë íü (5/90=1/18)-òàé òýíö¿¿ áàéíà. Æè÷: ªíºº ¿åä ò¿¿âýðëýëò õèéõýä èõýâ÷ëýí êîìïüþòåðûí ïðîãðàìì õàíãàìæ àøèãëàäàã áîëñîí òóë çààâàë ñàíàìñàðã¿é òîîíû õ¿ñíýãòèéã àøèãëàõ øààðäëàãàã¿é.

2.2.2. Ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âðèéí àðãà (Systematic Sampling) Òóõàéëáàë 1,2,3,...,200 ãýæ äóãààðëàãäñàí 200 ºðõººñ 10 ºðõèéã ñîíãî¸. ¯¿íèé òóëä ò¿¿âðýý ýõíèé 1 äóãààðòàé ºðõèéã ñîíãîæ àâààä äàðààãèéí 20 äàõü ºðõ áîëãîíûã àâàõààð õèéñýí áàéíà.

8

ªºðººð õýëáýë 1,21,41,...,181 äóãààðòàé ºðõ¿¿ä ñîíãîãäñîí áàéíà. Ìåõàíèê àðãààð õèéñýí ýíý ò¿¿âðèéã ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âýð ãýíý. Ýíý ò¿¿âðèéí àðãà íü òºëººëºõ ÷àäâàð áîëîí ò¿¿âýðëýã÷èéí õóâèéí àëäààã òîîöîõ áîëîìæòîéãîîðîî äàâóó òàëòàé. Äýýð äóðäüñàí æèøýýíèé õóâüä 1 äóãààðòàé ºðõººñ ýõëýõèéí îðîíä 1,2,...,200 õ¿ðòëýõ äóãààðòàé ºðõººñ íýãèéã ñàíàìñàðã¿éãýýð ñóãàëàí àâ÷ äàðààãèéí 20 äàõü ºðõ áîëãîíûã ñîíãîõ çàìààð õèéæ áîëíî. Òóõàéëáàë 14 íîìåðèéí ºðõèéã ýõëýýä ñóãàëñàí áîë 14,34,54,...,194 ºðõ¿¿ä ò¿¿âýðò îðíî. ¯¿íèéã ñàíàìñàðã¿é ýõëýëòýé øóãàìàí ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âýð ãýæ íýðëýäýã. Ýíä ñàíàìñàðã¿é ýõëýë=14. Õýðâýý àíõíû ñîíãîãäîõ ñàíàìñàðã¿é òîî íü 200 áîë ò¿¿âýðëýëòèéã õýðõýí õèéõ âý ãýñýí àñóóäàë ãàðíà. 220,240 äóãààðûí ºðõ¿¿ä íèéò îëîíëîãò áàéõã¿é òóë ò¿¿âýðò ÿìàð ºðõ¿¿ä ñîíãîãäîõ íü òîäîðõîéã¿é áîëäîã. Èéì òîõèîëäîëä öèêëýýð ñîíãîõ àðãûã õýðýãëýíý. ¯¿íèéã äîîðõè äàðààëëààð õèéíý: à) “1” –ýýñ “N” õ¿ðòëýõ òîõèîëäëûí òîîã ñîíãîõ (i ñîíãîãäñîí) á) “i” áóþó “ê” á¿ð äýõü íýãæèéã öèêëýýð ñîíãîõ (CRS- Circular Random Sampling) öèêëýýð ñîíãîãäîõ æèøýý: Õýðýâ N=200, n=10, i=195 k=20. Ýíý ò¿¿âýðëýëòýýð ñîíãîãäîõ íýãæ¿¿ä íü 195, 215=15, 35, 55, 75, 95, 115, 135, 155, 175 áîëíî. Ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âðèéí ¿å äýõ ïàðàìåòð¿¿äèéí ¿íýëãýý íü ÝÑÒ-èéíõòýé èæèë. Ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âðèéí äàâóó òàë Ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âðèéí ¿åä ñîíãîëòûã ýíãèéíýýð õèéäýã. ̺í íýãæèéí ñîíãîëòûã ò¿¿âýð õèéæ áàéãàà àæèëòàí ººðºº õèéæ áîëäîã. Ýíý áîë ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âðèéí áàñ íýã ÷óõàë îíöëîã þì. Ò¿¿âðèéí áîëîí õÿíàëòûí àæëûã ÿâóóëàõàä ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âýðëýëò íü äàâóó òàëòàé áàéäàã. Ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âýð íü ò¿¿âðèéí íèëýýä ºðãºí õ¿ðýýã õàìàðäàã. ¯¿ãýýðýý ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âýð íü ÝÑÒ-ýýñ ººð þì. ßàãààä ãýâýë ÝÑÒ-èéíõ øèã ýõ îëîíëîãèéã áîäèòîéãîîð òºëººëæ ÷àäàõ íèëýýä õýñýã íü îðõèãäîõ òîõèîëäîë ãàðàõã¿é, ñîíãîëòûí òàðõàëò íü áàéðøëûí õóâüä æèãä áàéäàã. Ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âðèéí ¿åä ýõ îëîíëîãèéã ¿íäñýí ¿ç¿¿ëýëòýýð íü ýðýìáýëñýí æàãñààëòààñ ñîíãîëò õèéõ òîõèîëäîë áàéäàã. Òóõàéëáàë ìàë÷èí ºðõèéã ìàëûí òîîãîîð íü ýðýìáýëæ óã æàãñààëòààñ ºðõèéã ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âðèéí àðãààð ñîíãîäîã. 2.2.3. Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýðëýëò (ÁÒ) (Stratified Samplig) ÝÑÒ-èéí ¿åä ò¿¿âðèéã íýã á¿õýë á¿òýí îëîíëîãîîñ õèéäýã. Èéì ó÷ðààñ ò¿¿âýð õàìðàãäñàí òóñãàé îíöëîã á¿õèé á¿ëã¿¿äýä ñîíãîãäñîí íýãæèéí ýçëýõ õóâü íü òóõàéí á¿ëã¿¿äèéí ýõ îëîíëîãòîî ýçëýõ õóâèàñ èõ ÷ , áàñ áàãà ÷ áàéæ áîëîõ òàëòàé. Ò¿¿í÷ëýí ÝÑÒ-èéí ¿åä çºâõºí ò¿¿âðèéí õýìæýýã íýìýãä¿¿ëýõ çàìààð ò¿¿âðèéí àëäààã áàãàñãàæ íàðèéâ÷ëàëûã íýìýãä¿¿ëäýã. Õýðâýý óðüä ºìíº õèéãäñýí ñóäàëãàà áîëîí ýäèéí çàñàã÷äûí ºìíº íü õèéñýí àæèãëàëòûí ¿íäñýí äýýð òóõàéí ýõ îëîíëîãèéí òàëààð òîäîðõîé îéëãîëòòîé áàéãààä òýð íü ÿìàð íýãýí áàéäëààð á¿ëýãëýëò õèéõ áîëîìæòîé áàéâàë óã á¿ëýãëýëò íü ò¿¿âðèéí àëäààã áàãàñãàäàã. ÁÒ-èéí ¿åä ýõ îëîíëîãèéã òºðºëæ¿¿ëýí õýä õýäýí á¿ëýãò õóâààæ, á¿ëýã òóñ á¿ðò ò¿¿âýðëýëò õèéíý. Ýíý àðãûí ãîë ñàíàà áîë á¿ëýã òóñ á¿ðèéã òºëººëæ ÷àäàõ íýãæ¿¿äèéã ñîíãîõ, òýäãýýð íü çºâõºí òóõàéí á¿ëãýý òºëººëºõºä îðøèíî. Èíãýñíýýð á¿ëã¿¿ä òóñ á¿ðýýñ ñîíãîãäñîí íýãæ¿¿äèéí òºëººëºõ ÷àäâàðûã ñàéæðóóëíà ãýñýí ¿ã. Òóõàéí óëñ îðîíä ýäèéí çàñãèéí ¿éë àæèëëàãààíû ñàëáàð, äýä ñàëáàðóóäàä àëáàí ¸ñíû ñòàòèñòèê ¿ç¿¿ëýëò òîîöîõûí òóëä ÁÒ-èéã ºðãºí àøèãëàäàã. Òóõàéëáàë çºâõºí óëñûí õýìæýýãýýð õºäºº àæ àõóéí á¿òýýãäýõ¿¿íèé òàëààð ¿íýí çºâ ìýäýýëýëòýé áîëëîî ãýõýä á¿ñ, ãàçàð ç¿éí áîëîí ýäèéí çàñãèéí ¿éë àæèëëàãàà, çàñàã çàõèðãààíû àíãèëëûã àøèãëààä èë¿¿ íàðèéí ¿ð ä¿íã ãàðãàæ àâ÷ áîëäîãò à÷ õîëáîãäîë íü îðøèíî. Ýõ îëîíëîãèéã á¿ëýãëýõ ¿ç¿¿ëýëò íü òóõàéí ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íãèéí ìýäýýëëèéã ÿìàð àíãèëëààð (ò¿âøèíä) ñîíèðõîæ áàéãààãààñ øàëтãààëàí ñîíãîãäîíî. Á¿ëýã òóñ á¿ðýýñ ò¿¿âðèéã õèéõäýý ÝÑÒ-èéí àðãûã àøèãëàíà. Õýìæèãäýõ¿¿í

Ýõ îëîíëîãèéí õóâüä N

Íèéò ýëåìåíòèéí òîî

9

Ò¿¿âðèéí õóâüä n

Òîîöîîíû óòãà -

Á¿ëãèéí òîî h á¿ëýãò áàéãààñ ýëåìåíòèéí òîî Òóõàéí ¿ç¿¿ëýëòèéí íèéëáýð h á¿ëýãò áàéãàà ¿ç¿¿ëýëòèéí íèéëáýð Ýõ îëîíëîãèéí äóíäàæ h á¿ëãèéí äóíäàæ Тóõàéí øèíæ òýìäãèéí ýçëýõ õóâèéí æèí h á¿ëýã äýõü òóõàéí øèíæ ÷àíàðûí ýçëýõ õóâü Ýõ îëîíëîãèéí âàðèàö h á¿ëýã äýõü âàðèàö Òîîöîîíû íèéëáýðèéí âàðèàö Òîîöîîíû äóíäæèéí âàðèàö Òóõàéí íýãæèéí óòãà

L Nh Y Yh ⎯Y ⎯Yh P Ph S2 S2h 2 S (Yst) S2(⎯y ) Yhi

l nh y yh ⎯y ⎯yh p ph s2h s2(Yst) s2(⎯y ) yhi

Yst Yh yst pst s2(Yst) s2(⎯yst) -

N=N1+N2+……..+NL n=n1+n2+……….+nl Ýõ îëîíëîãèéí äóíäàæ íü á¿õ á¿ëã¿¿äèéí æèíãýýð æèãíýñýí äóíäæààð õýìæèãäýíý. Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âðèéí á¿ëãèéã áàéãóóëàõ. Ýõ îëîíëîãèéã á¿ëýãëýõ õýä õýäýí àðãà çàì áàéäàã. Ýäãýýðýýñ àëü íýãèéã ñîíãîõäîî á¿ëãèéí òîî (L), á¿ëýã òóñ á¿ð äýõü íýãæ¿¿äèéí òîî (Nl), Sh õýìæèãäýõ¿¿í íü ¿ð ä¿íòýé áàéõ òèéì àðãûã ë ñîíãîõ øààðäëàãàòàé. Á¿ëýãëýõäýý ñòàíäàðò õàçàéëò Sh2 íü õàìãèéí áàãà áàéõ òèéì á¿ëýãëýëòèéã áàéãóóëàõ õýðýãòýé. Èéìýýñ á¿ëýãëýëò õèéõýä ýõ îëîíëîãèéí òàëààðõ óðüä÷èëñàí ñóäàëãàà, ìýäýýëýë, ìýäëýã ÷óõàë. Õýðýâ ñóäëàãäàæ áàéãàà ç¿éëèéí òàðõàëòûí äàâòàìæ ìýäýãäýæ áàéãàà íºõöºëä á¿ëýãëýëò íü àìæèëòòàé áîëíî. Á¿ëýãëýëòèéí õýìæýý áàãà áàéõ òóñàì ñòàíäàðò õàçàéëò Sh íü ìºí àäèë áàãà áîëíî. Õýðýâ á¿ëãèéí òîîã ºñãºâºë ¿íýëãýý íü èë¿¿ ¿ð ä¿íòýé áîëíî. Ãýâ÷ ºãºãäñºí “n”-ä áàéãàà á¿ëãèéí òîî ýõ îëîíëîãò áàéãàà á¿ëýã “L”-ýýñ èõ áàéâàë àøèãòàé ¿ð ä¿íã àâ÷ðàõã¿é. Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âðèéí ¿åä á¿ëýã á¿ðýýñ õè÷íýýí íýãæèéã ñîíãîí àâàõûã òîãòîîõ ¿íäñýí õî¸ð àðãà áàéäàã. ¯¿íä: 1. Á¿ëýã á¿ðýýñ ñîíãîí àâñàí íýãæèéí òîî á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîëîðöèîíàëü áàéõ 2. Ñîíãîí àâàõ íýãæèéí òîî á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëü áèø áàéõ Ñîíãîí àâàõ íýãæèéí òîî á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëü áîë á¿ëýã òóñ á¿ðýýñ ñîíãîõ íýãæèéí òîîã äîîðõ òîìú¸îãîîð òîäîðõîéëíî.

ni =

nN i N

Ãýõäýý ñóäàëãààíû çîðèëãî ÿìàð ¿ç¿¿ëýëòèéã òîîöîõ ãýæ áàéãààãààñ øàëтãààëàõ õýðýãòýé. Æèøýý íü: Íýã àéìãèéí 10000 ºðõººñ 2000 ºðõèéã á¿ëýãëýñýí ò¿¿âðèéí àðãààð ò¿¿âýðëýõèéí òóëä òóõàéí àéìãèéí íèéò ºðõ¿¿ä îðëîãûíõîî áàéäëààñ õàìààðàí áàÿí (1), ÷èíýýëýã (2), õàíãàëòòàé îðëîãîòîé (3), ÿäóó (4), íýí ÿäóó (5) ãýñýí 5 á¿ëã¿¿äýä äîîðхи õ¿ñíýãòýíä ºãºãäñºí áàéäëààð õóâàаðиëàãäñàí ãýæ ¿çüå. Á¿ëãèéí äóãààð 1 Á¿ëãèéí íýãæèéí 500 òîî

2 2000

3 3000

4 1500

10

5 3000

Ä¿í 10000

Íýãýíò á¿ëýã òóñ á¿ðýýñ ñîíãîõ íýãæèéí òîî á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëü ó÷èð n1=2000*500/10000=100 n2=2000*2000/10000=400 n3=2000*3000/10000=600 n4=2000*1500/10000=300 n5=2000*3000/10000=600 áóþó ººðººð õýëáýë áàÿí ºðõ¿¿äýýñ 100 ºðõèéã, ÷èíýýëãýýñ 400, õàíãàëòòàé îðëîãîòîéãîîñ 600, ÿäóóãààñ 300, íýí ÿäóóãààñ 600 ºðõèéã òóñ òóñ ò¿¿âýðëýí àâíà. Äýýðõ æèøýýíýýñ õàðàõàä á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýð õèéõèéí òóëä òóõàéí ýõ îëîíëîãèéíõîî òàëààð óðüä õèéñýí ñóäàëãàà, àæèãëàëòûí ¿ð ä¿í çàéëøã¿é áàéõ øààðäëàãàòàé áàéíà. Óã ñóäàëãàà, àæèãëàëòûí ¿ð ä¿íãýýñ ò¿¿âðèéí ¿ð ä¿í èõýýõýí õàìààðàõ íü òîäîðõîé. Ñîíãîí àâàõ íýãæèéí òîî á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëü áèø áîë á¿ëýã òóñ á¿ðýýñ ò¿¿âýð ñóäàëãààíä çîðèóëàí ñîíãîõ íýãæèéí òîîã òîãòîîõäîî íèéò ñîíãîãäîõ íýãæèéí òîîã á¿ëãèéí òîîíä õóâààíà. Äýýðõ æèøýýíä ñîíãîí àâàõ íýãæèéí òîî á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëü áèø áàéñàí áîë á¿ëýã á¿ðýýñ ñîíãîí àâàõ íýãæèéí òîîã òîãòîîõûí òóëä 2000-ûã 5-ä õóâààí, ººðººð õýëáýë á¿ëýã òóñ á¿ðýýñ 400 ºðõèéã ñîíãîí àâíà. Îíîëûí ¿¿äíýýñ àâ÷ ¿çâýë á¿ëýã á¿ðýýñ ñîíãîõ íýãæèéí òîîã á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëèàð òîãòîîõ íü èë¿¿ çºâ þì. Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýð ñóäàëãààíû àðãûã íèéãýì ýäèéí çàñãèéí ñóäàëãààíä õàìãèéí ò¿ãýýìýë àøèãëàäàã áºãººä ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âýðòýé õàðüöóóëàõàä ò¿¿âðèéí ¿ð ä¿í íü õàíãàëòòàé ñàéí, âàðèàö íü áàãà ãàðäàã áºãººä õºðºíãº, ìºíãºíèé õóâüä ÷ èë¿¿ õýìíýëòòýé òºëºâëºëò õèéõýä õÿëáàð áàéäàã. Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âðèéí õóâüä äóíäæèéí ñòàíäàðò àëäààã òîîöîõäîî:

s ( ys1 ) =

¯¿íä:

1 N2

sh2 = ∑ (

∑ (N

n

( N n − nn )

sn2 ) nn

(Yhi − Yh ) 2 ) (nh − 1)

Õàðèí íèéëáýðèéí ñòàíäàðò àëäàà íü

s (Yst ) = Ns ( yst ) Âàðèàöûí êîýôôèöèåíò íü CV

cv( yst ) =

s( yst ) yst

òóñ òóñ áàéíà.

2.2.4. Áàãöàëñàí ò¿¿âýðëýëò (Cluster Sampling) Ýíý ò¿¿âýðëýëò íü ýõ îëîíëîãèéã ãàíö áóþó íýãäñýí íýãæ¿¿äèéí òîäîðõîé õÿçãààðòàé òîîíä õóâààõûã øàààðääàã. Èíãýæ õóâààñíààñ ¿¿ññýí æèæèã íýãæ¿¿äèéã ýëåìåíò¿¿ä, æèæèã íýãæ¿¿äýýñ á¿ðäñýí á¿ëã¿¿äèéã áàãö ãýæ íýðëýíý. Áàãöûã íýã íýãæ áîëãîí ò¿¿âýðëýëò õèéõ ïðîöåññûã “áàãöàëñàí ò¿¿âýðëýëò ” ãýíý. Ò¿¿âðèéí ìóæ áîë áàãöàëñàí ò¿¿âðèéí íýã òºðºë þì. Õýðýâ ìóæ íü ýõ îëîíëîãèéã òºëººëæ, æèæèã ìóæóóä áîëîõ õýñã¿¿äýä õóâààãäààä, ýäãýýð õýñã¿¿äýä ò¿¿âðèéí íýãæ¿¿ä áîëæ áàéâàë ò¿¿âðèéí ìóæ ãýæ íýðëýíý.

11

Ïðàêòèêò ýõ îëîíëîã äýõü ýëåìýíò¿¿äèéí õ¿ðýý áýëýí áóñ áàéäàã áà ò¿¿íèéã áàéãóóëàõàä õýö¿¿. Æèøýýëáýë: àéìãóóäûí ºðõ¿¿äèéí õ¿ðýý áýëýí áóñ ò¿¿íèéã áàéãóóëàõàä õýö¿¿ áàéäàã. Ãýâ÷ áàãöûí (áàã, ñóì) õ¿ðýý áýëýí áàéäàã áà ò¿¿íèéã áàéãóóëàõàä àðàé õÿëáàð þì. Ýõ îëîíëîãò ýëåìåíò¿¿äèéí õ¿ðýý áýëýí áóñ òîõèîëäîëä áàãöàëñàí ò¿¿âðèéã õýðýãëýõ íü èë¿¿ àøèãòàé. Áàãöûí õýìæýý íü èõ ÷óõàë ¿ç¿¿ëýëò þì. Áàãöûí õýìæýý õè÷íýýí áàãà áàéõ òóñàì ýõ îëîíëîãèéã ¿íýëæ áàéãàà ò¿¿âðèéí ¿íýëãýý òº÷íººí ¿íýí çºâ áàéõ áîëíî. Åð íü áàãöûã áèé áîëãîõäîî áàãöóóäûí õîîðîíäîõ äóíäàæóóäûí õýëáýëçýë àëü áîëîõ áàãà áàéõ õàðèí áàãö äîòîðõè õýëáýëçýë àëü áîëîõ èõ áàéõûã àíõààðàõ õýðýãòýé. Áàãöàëñàí ò¿¿âýð áóþó ò¿¿âðèéí ìóæèéã á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýðòýé õàðüöóóëæ õàðàõàä íýã ÷óõàë øèíæ èëýðäýã íü á¿ëýãëýñýí ò¿¿âðèéí ¿åä äýýðõèéí ýñðýã áàéäàë íü ñàéí áàéõààð õàðàãäàíà. 2.2.5. Îëîí øàòàò ò¿¿âýðëýëò (ÎØÒ) (Multi-Stage Sampling) Îëîí øàòàò ò¿¿âðèéí ¿åä ýëåìåíò¿¿ä íü õî¸ð áóþó ò¿¿íýýñ äýýø øàòóóäààð äàìæèæ ñîíãîãääîã, áàãöàëñàí ò¿¿âðèéí íèéëìýë õóâèëáàð þì. Æèøýýëáýë Ìîíãîëûí ºðõ àéëóóäààñ “n” –ûã ñîíãîõ øààðäëàãàòàé áîë ýõëýýä áèä 18 àéìãààñ õýäýí àéìãèéã ñîíãîíî (ýíý áîë ýõíèé ¿å øàò), äàðàà íü ñîíãîãäñîí àéìàã á¿ðýýñ õýä õýäýí ñóìûã ñîíãîíî (ýíý áîë õî¸ð äàõü ¿å øàò), äàðàà íü ñîíãîãäñîí ñóìäààñàà õýä õýäýí áàã ñîíãîíî (ýíý áîë ãóðàâ äàõü ¿å øàò), äàðàà íü ñîíãîãäñîí áàãóóäààñàà ºðõ àéëóóäûã ñîíãîíî (ýíý áîë äºðºâ äýõü ¿å øàò ãýõ ìýòýýð îéëãîæ áîëíî). Ýíý àðãûí ìºí ÷àíàð íü á¿õ ýõ îëîíëîãîîñ ò¿¿âýðëýëò õèéõ ãýæ èõ õýìæýýíèé ìýäýýëýë öóãëóóëæ, æàãñààëò ãàðãàõûí îðîíä òîäîðõîé ¿å øàò á¿ðò ò¿¿âýð õèéæ ò¿¿íýýñýý äàõèí ò¿¿âýð õèéõ áàéäëààð çàðäàë, õóãàöàà õýìíýõýä îðøèíî. Ãóðàâ áóþó ò¿¿íýýñ îëîí ¿å øàòóóäààð õèéãäýæ áóé èéì òºðëèéí ò¿¿âýðëýëòèéã îëîí øàòàò ò¿¿âýðëýëò ãýæ íýðëýíý. Ãàíö ¿å øàòààð õèéãäýæ áóé áóñàä ò¿¿âðèéã áîäîõîä ÎØÒ-èéí ºðòºã áàãà áàéäàã äàâóó òàëòàé. Íýã àéìãèéí ñ¿¿ ¿éëäâýðëýëòèéã ñóäëàõûí òóëä ÎØÒ-èéí àðãààð ñóäàëãààã ÿâóóëñàí ãýæ áîäú¸. Ýíý ñóäàëãààíä ò¿¿âðèéí ýõíèé ¿å øàòíû íýãæ ñóì, õî¸ð äàõü ¿å øàòíû íýãæ ñóìûí ìàë÷èä, ò¿¿âðèéí ãóðàâ äàõü ¿å øàòíû íýãæ íü ìàë÷èäûí ñ¿¿íèé ÷èãëýëèéí ìàë áîëíî. Ýõ îëîíëîãèéí äóíäàæèéí ¿íýëãýý Áèä ãóðâàí øàòàò ò¿¿âýðëýëòèéã õýðõýí òîäîðõîéëîõûã àâ÷ ¿çúå. N=ýõíèé ¿å øàòíû íýãæèéí òîî Mi=õî¸ð äàõü ¿å øàòíû íýãæèéí òîî (I=1,2,3,...,N) Bij=ãóðàâ äàõü ¿å øàòíû íýãæèéí òîî ¯ijk=ãóðàâ äàõü ¿å øàòíû “ê” äàõü íýãæèéí ººð÷ëºëòèéí õýìæýý n=ýõíèé ¿å øàòíû ò¿¿âýðëýëòýíä ñîíãîãäñîí íýãæèéí òîî mi= õî¸ð äàõü ¿å øàòíû ò¿¿âýðëýëòýíä ñîíãîãäñîí íýãæèéí òîî bij=ãóðàâ äàõü øàòíû ò¿¿âýðëýëòýíä ñîíãîãäñîí íýãæèéí òîî. Ýõ îëîíëîãèéí äóíäàæ íü ÎØÒ-èéí ¿åä ¿å øàòóóäûí æèãíýñýí äóíäàæààð õýìæèãäýíý. ÎØÒ-èéí ¿åä ýõíèé ¿å øàòóóäûí íýãæ¿¿äèéã ºðãºòãºñíººð ò¿¿âðèéã íèëýýä ñàéí íàðèéâ÷ëàëòàé õèéæ ÷àäíà. Ãýõäýý ýõíèé ¿å øàòóóäûã ºðãºòãºõ àñóóäàë íü ò¿¿âðèéí ºðòºã áîëîí ñóäàëãàà õèéæ áóé áàéãóóëëàãûí àøèã ñîíèðõîëîîñ øàëòãààëíà. ÎØÒ-èéí ¿åä ýöñèéí ¿å øàòíû ò¿¿âðèéí õýìæýý äàðààõü ç¿éë¿¿äýýñ øàëòãààëíà: 1. 2. 3. 4.

ò¿¿âðèéí ºðòºã ýõíèé ¿å øàòóóäàä ñîíãîãäñîí íýãæ¿¿äèéí òîî ýöñèéí ¿å øàòàíä ñîíãîãäñîí íýãæ¿¿äèéí ººð÷ëºëò ýõíèé ¿å øàòóóäûí äóíäàæ õýìæèãäýõ¿¿íèé ººð÷ëºëò

Ïðîïîðöèîíàëü ìàãàäëàëò ò¿¿âýðëýëò (ÏÌÒ) (Probability Proportional to Size (PPS) Sampling) ÝÑÒ-èéí ¿åä á¿õ íýãæ¿¿ä ñîíãîãäîõ èæèë ìàãàäëàëòàé áàéäàã. Íýãæ¿¿äèéí õýìæýý íü èõ ººð÷ëºëòòýé áàéõ íü òîõèðîìæã¿é, òîîöîîëîëòûí à÷ õîëáîãäîëûã áóóðóóëäàã. Æèøýýëáýë íýã àéìãèéí õ¿ðýýíä îëîí õîíüòîé ñóìóóä íü íîîñíû ¿éëäâýðëýëò ºíäºðòýé áàéíà. Èéìýýñ àéìãèéí íîîñíû ¿éëäâýðëýëòèéã òîäîðõîéëîõûí òóëä îëîí õîíüòîé ñóìóóäûã ñîíãîõ øààðäëàãàòàé. Èéì

12

òºðëèéí ñîíãîëòûã ïðîïîðöèîíàëü ìàãàäëàëò ò¿¿âýðëýëò ãýæ íýðëýíý. Ïðîïîðöèîíàëü ìàãàäëàëò ò¿¿âýðëýëò íü ºìíº íü ñîíãîãäñîí íýãæ¿¿äèéã ýõ îëîíëîãòîî áóöààæ õèéæ ÷ áîëíî. ̺í áóöààæ õèéõã¿éãýýð ÷ ñîíãîæ áîëíî. Æèøýý íü 1994 îíû ñàðóóäààñ 7 ººð ñàðûã ïðîïîðöèîíàëü ìàãàäëàëò ò¿¿âðèéí àðãûã àøèãëàí ýõ îëîíëîãò áóöààëòòàéãààð õèéõ ìàÿãààð ñîíãî¸. ¯¿íèé òóëä ñàð á¿ð ò¿¿íèé ºäðèéí òîîãîîð òîäîðõîéëîãäñîí áàéíà. Ýõëýýä äàðààõü õýëáýðèéí õ¿ñíýãòèéã áýëòãýõ õýðýãòýé. Ñàð 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Ñàðûí õîíîãèéí òîî 31 28 31 30 31 30 31 31 30 31 30 31

Õîíîãèéí ºñºí Һ뺺ëæ áóé íýìýãäýõ ä¿í äóãààðóóä 31 59 90 120 151 181 212 243 273 304 334 365

1-31 32-59 60-90 91-120 121-151 152-181 182-212 213-243 244-273 274-304 305-334 335-365

Îäîî áèä ñàíàìñàðã¿é òîîíû õ¿ñíýãòèéã àøèãëàí ºäðèéã 1- ýýñ 365 –ûí õîîðîíä ñîíãîæ àâíà. Ñàíàìñàðã¿é òîîíû õ¿ñíýãòèéã 5-7-ð áàãàíûã àøèãëàí 285,491,232,029,419,381,098 ãýõ ìýòýýð Ýäãýýðýýñ : 285 áîë 10-ð ñàðä, 126 áîë 5-ð ñàðä, 232 áîë 8-ð ñàðä, 29 áîë 1-ð ñàðä, 54 áîë 2-ð ñàðä, 16 áîë 1-ð ñàðä, 98 áîë 4-ð ñàðä òóñ òóñ õàðúÿàëàãäàæ áàéíà. Ýõ îëîíëîãòîî áóöààæ õèéõ çàìààð ÏÌÒ-èéã ÿâóóëàõàä: 1-ð ñàðä 2 óäàà, 2,4,5,8,10-ð ñàðóóäàä 1 óäàà ñîíãîãäñîí áàéíà. ¯¿íýýñ ìàãàäëàë íü 1-ð ñàðä 31/365, 2-ð ñàðä 28/365, 3-ð ñàðä 31/365 ãýõ ìýòýýð áàéíà. Ñòàòèñòèêèéí ñóäàëãààíä ºðãºí õýðýãëýäýã ò¿¿âýðëýëòèéí àðãóóäûí äàâóó áîëîí ñóë òàëóóäûã õ¿ñíýãòýýð ¿ç¿¿ëáýë: ¹ 1

Ò¿¿âýðëýëòèéí àðãà Áàãöàëñàí (Êëàñòåðûí) ò¿¿âýð

2

Îëîí øàòàò ò¿¿âýð

3

Ïðîïîðöèîíàëü ìàãàäëàëò ò¿¿âýð

4

Ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âýð

Äàâóó òàëóóä -Áóñàä ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âðèéí àðãóóäààñ èë¿¿ ýíãèéí, õóðäàí, õÿìä - Ýõ îëîíëîãèéí ýëåìýíò¿¿äýýñ òºâºãòýé ìýäýýëýë øààðääàãã¿é - Í¿¿ð òóëñàí ÿðèëöëàãààð ñóäàëãàà àâàõàä àøèãòàé. - Áàãö (Êëàñòåð) á¿ð ýõ îëîíëîãèéí òîäîðõîé íýã îð÷íûã òºëººëæ ÷àäàõààð ñîíãîãäñîí áàéâàë èë¿¿ ñàéí áîëíî Îëîí íèéòèéã õàìàðñàí òîì õýìæýýíèé ñóäàëãààíä õýðýãëýõýä èõ àøèãòàé áºãººä òîõèðîìæòîé Ò¿¿âýðëýãäñýí íýãæ á¿ðèéí õóâüä ò¿¿íèé ýëåìåíò¿¿ä íü ñîíãîãäîõ èæèëõýí ìàãàäëàëòàé áàéäãààðàà äàâóó òàëòàé. -Ýõ îëîíëîãèéí áîëîí ò¿¿âðèéí àëäààíû ¿íýëãýý áîëîìæèéí ñàéí ãàðäàã -Ò¿¿âðèéí çîõèîìæ íü ýíãèéí áºãººä òàéëáàðëàõàä õÿëáàð

13

Ñóë òàëóóä -Áóñàä ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âýðòýé õàðüöóóëàõàä àëäàà èõ ãàðàõ òàëòàé. -Õýðýâ áàãö (êëàñòåð)-ûí õýìæýý áàãà (æèæèã) áèø áîë ñóäàëãàà ºðòºã èõòýé áîëíî. -Ò¿¿âðèéí õýìæýý èõ áîë ò¿¿âðèéí èõ õýìæýýíèé àëäààòàé àæèëëàõ áàéäàëä õ¿ðãýíý. Ò¿¿âðèéã áàéãóóëàõàä øààðäàãäàõ ìýäýýëëèéã îëæ àâàõàä ºðòºã, çàðäàë èõ ãàðàõ òàëòàé -Ò¿¿âýð õèéõýä çîðèóëàí öóãëóóëàõ ìýäýýëëèéã îëæ àâàõàä èë¿¿ çàðäàëòàé áàéæ áîëîõ -Ò¿¿âðýýð çºâõºí ñîíèðõîæ áàéãàà ýëåìýíò¿¿äýý çîðèëãîäîî íèéö¿¿ëæ àâàõ õýðýãòýé. -Ýõ îëîíëîãèéí òàëààð á¿ðýí íàðèéí æàãñààëò õýðýãòýé -Õýðýâ óëñûí õýìæýýíèé ò¿¿âýð áîë òîõèðîìæ ìóóòàé, îëîí óäààãèéí øàëãàëò õèéõ øààðäëàãàòàé áîëäîã.

5

Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýð

-Á¿ëýã á¿ðýýñ íýãæ¿¿ä ñîíãîãäîõ áàòàëãààòàé áºãººä òýäãýýð íü òºëººëºõ ÷àäâàð ñàéòàé áàéäàã -Ò¿¿âðèéí àëäàà áàãà áàéäàã

6

Ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âýð

-Ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âýð õèéõýýñ õÿëáàð -Ò¿¿âýðëýãäñýí íýãæ¿¿ä ýõ îëîíëîãèéí äàãóó æèãä òàðõàæ ÷àäíà

-Ò¿¿âðèéí ñîíãîëò õèéõýä íýëýýä òºâºãòýé, ýõ îëîíëîãèéí òàëààð äýëãýðýíã¿é, ÷àíàðòàé ìýäýýëýë øààðäëàãàòàé -¯íýëãýýíèé òîîöîî íýëýýä õ¿íäðýëòýé -Ò¿¿âýð çîõèñòîé áàéðëààã¿é áîë öàã èõ çàðàõ, õóãàöàà àëäàõ àñóóäàë ¿¿ñíý -Ñóäàëãààã öàã õóãàöààíû äàâòàìæòàéãààð àâàõ áîë àøèãëàæ õýðýãã¿é

Á¿ëýã 3. Ò¿¿âðèéí õýìæýý, íàðèéâ÷ëàëûã òîäîðõîéëîõ 3.1. Ò¿¿âðèéí õýìæýýã òîäîðõîéëîõ Ò¿¿âýð ñóäàëãààíä õàìãèéí ò¿ð¿¿íä ò¿¿âðèéí õýìæýýã òîãòîîõ íü ÷óõàë áàéäàã. Ò¿¿âðèéí õýìæýý õýò èõ áàéõ íü íººöèéí (öàã, ñàíõ¿¿, õºäºëìºðèéí õ¿÷, çàðäàë) çàðöóóëàëò èõòýé áàéäàã áºãººä õýò áàãà áàéõ íü àæëûí ¿ð ä¿íã áóóðóóëàõ íºëººòýé. Ñîíãîñîí ò¿¿âðèéí õýìæýý õàìãèéí ñàéí áîëñîí ãýæ áîëîõóéö õàíãàëòòàé çºâ ìýäýýëëèéã áàéíãà îëæ àâ÷ ÷àääàãã¿é ó÷èð øèéäâýð òýð áîëãîí ñàéí áàéäàãã¿é. Ò¿¿âðèéí îíîë íü àñóóäëûã ñàéòàð, îíîâ÷òîé áîäîõ õýìæýýíä àæëûí õ¿ðýýã óðüä÷èëàí ãàðãàæ ºãäºã. Æèøýý íü: ªðõèéí àæ àõóéí ñóäàëãàà õèéõ ãýæ áàéãàà ажмлтан þóíû ºìíº õèéõ ãýæ áàéãàà ò¿¿âðèéí íàðèéâ÷ëàëàà õýä áàéõыг òîäîðõîéëîõ шаардлагатай. Òóõàéí ñóäàëãààíä õ¿í àìûí îðëîãî, çàðëàãûí ò¿âøèíã òîäîðõîéëîõ зорилт тавьсан гэвэл ò¿¿âðèéí õýìæýý õýä áàéõ âý? ¯¿íèé òóëä ººð íýã àñóóëòàíä õàðèóëàõ ¸ñòîé. Òóõàéí ñóäàëãààã õèéõ ãýæ áàéãàà ñóäëàà÷ ºðõèéí îðëîãî, çàðëàãûí ò¿âøèíã õýð çýðýã íàðèéâ÷ëàëòàéãààð ìýäýõèéã õ¿ñ÷ áàéíà âý? ¯¿íèé õàðèó íü äîòîîäûí íèéò á¿òýýãäýõ¿¿íèé òîîöîîíä îðæ áàéãàà õóâèéí õýðýãëýýíèé ò¿âøèí + 5%-èéí õ¿ðýýíä áàéõ юм.. ªºðººð õýëáýë ÄÍÁ-íä ýçëýõ õóâèéí ñåêòîðûí õóâèéí æèí ºìíºõ îíû ò¿âøèíãýýñ +5 õóâèàð çºðæ áàéæ áîëíî ãýñýí ¿ã þì. Ýíä àñóóäëûã òîäðóóëàõûí òóëä õ¿í á¿ðò õýìæèëò õèéлгүй ÿã +5%-èéí íàðèéâ÷ëàëòàé çààã òîãòîîæ áîëîõ ýñýõ òóõàé àñóóäàë ãàðíà. Òóõàéí ñóäëàà÷ ¿¿íèéã óðüä÷èëàí òîîöîîä 20 òîõèîëäëîîñ 1 íü îíîâ÷ã¿é áàéõààð ò¿¿âýðëýëò õèéõýýð áîäîæ n óòãûã îëîõыг õ¿ññýí íºõöºëä nã îéðîëöîîãîîð (òààìàãëàõ, óðüä÷èëàí õýëýõ) îëîõ áîëîìæòîé áîëíî. Òîîöîîã õÿëáàð÷ëàõûí òóëä fpc (ýõ îëîíëîãèéí òºãñãºëºã çàñâàð/finite population correction:(1 - n/N))-ã õèéõã¿é áà ò¿¿âýðëýëòèéí õóâü ð íü íîðìàëü òàðõàëòòàé ãýæ ¿çüå. Ýäãýýð òºñººëë¿¿ä íü àíõíû n-èéí õýìæýýã òîäîðõîéëîõîä õýð çýðýã ¿íäýñëýëòýé áîëîõûã øàëãàõàä èõýýõýí òóñ äºõºì ¿ç¿¿ëäýã. 20 òîõèîëäëûí 1 òîõèîëäëîîñ áóñàä íü ð íü (p+ 5) ãýñýí èíòåðâàëûí õîîðîíä áàéõ áîëíî. ¯¿íýýñ ãàäíà ñòàíäàðò àëäàà:

δp =

Ýíäýýñ áèä 2

PQ n

áîëíî. Ýíä: P-õýäýí õóâèéí ò¿¿âýð õèéõ ìàãàäëàë ( ïðîïîðö), Q=1-P

4PQ PQ = 5 áóþó n = ãýæ îëíî. n 25

¯¿íýýñ ¿íäýñëýí ò¿¿âðèéí õýìæýýã ¿íýëýõ àñóóäàëä åðºíõèé人 õ¿íäðýë ¿¿ñíý. Ò¿¿âðèéí õýìæýý n-èéí òîìú¸îã ãàðãàñàí áîëîâ÷ òýð íü N åðºíõèé îëîíëîãèéí øèíæ áàéäëààñ (ò¿¿âýðëýãäñýí þìñûí øèíæ ÷àíàðààñ) õàìààðäàã. Ýíý æèøýýíä òýð øèíæ ÷àíàð íü áèäíèé õýìæèæ ñóäëàõ ãýæ áàéãàà Ð-í òîî õýìæýý áºãººä ¿¿íèéã ñóäëàà÷ çºâ òîîöîõ ¸ñòîé. Òýð òîîíû òîõèðîìæòîé õýìæýý íü ïðàêòèêò 30-60-ûí õîîðîíä ãîë òºëºâ áàéäàã áàéíà. Æèøýý íü P-íü 50 áîë PQ íü 2100-2500-èéí õîîðîíä áàéíà. Ýäãýýðýýñ óëàìæëàí n íü 336 áà 400-í õîîðîíä áàéíà. Õàíãàëòòàé õ¿ðýëöýýòýé áàéõ ¿¿äíýýñ 400-ã n-í àíõíû óòãà áîëãîвол эíýõ¿¿ ä¿í øèíæèëãýýãýýð õèéãäñýí òààìàãëàëûã îäîî äàõèí øàëãàæ áîëíî. Æèøýý íü: n=400, Ð íü 30-60 õîîðîíä áàéõàä ð-èéí òàðõàëò íü íîðìàëü òàðõàëò ðóó îéðòîõ ¸ñòîé. ̺í fpc(ýõ îëîíëîãèéí òºãñãºëºã çàñâàð) íü ýõ îëîíëîãèéí òîîíîîñ õàìààðäàã. Õýðýâ ýõ îëîíëîãèéí õýìæýý 8000-ààñ äýýø áàéâàë ò¿¿âðèéí õàðüöàà íü 5%-ààñ áàãà áàéõ áà fpc-èéí õóâüä çàñâàð áàéõã¿é.

14

3.2. Íàðèéâ÷ëàëûã òîäîðõîéëîõ Ò¿¿âýð ñóäàëãààíû àëäààíû õÿçãààðûã ñóäàëãàà õèéæ áàéãàà ñóäëàà÷èä ººðñ人 òîäîðõîéëäîã áºãººä ýíý õÿçãààðûí äîòîð àëäàà ãàðàõàä áèäíèé ýöñèéí ¿ð ä¿íä íºëººëºõã¿é ãýæ ¿çäýã. ªºðººð õýëáýë, ýíý òîî õýìæýý íü ò¿¿âýðëýëòèéí ¿ð ä¿íã õýðýãëýõýä àíçààðàãäàõã¿é áàéõààð òîäîðõîéëääîã. Çàðèìäàà àëäààíû õÿçãààðûã òîäîðõîéëîõîä õ¿íä õýö¿¿ áºãººä ÿëàíãóÿà ò¿¿âðèéí ¿ð ä¿í íü îëîí ç¿éëä õýðýãëýãäýõ áîë õ¿íäðýëòýé áàéäàã. Ñóäëàà÷ààñ ºðõèéí îðëîãî çàðëàãûí ò¿âøíèé òîîöîîã ÄÍÁ-íä ýçëýõ õóâèéí æèí ±5 õóâèàñ èë¿¿ã¿éãýýð õýëáýëçýëòýé áàéõààð òîîöîî õèéõèéí îðîíä 4 þìóó 6 õóâèéã àâàõã¿é ÿàñàí þì áý ãýæ àñóóæ áîëíî. Òýãâýë òýð ºìíº õèéãäýæ áàéñàí ñóäàëãàà áîëîí îëîí æèëèéí äèíàìèê ¿ç¿¿ëýëòýýñ ¿¿äýí õóâèéí õýðýãëýý ÄÍÁ-íèé 35 õóâü ýñâýë õàìãèéí èõýýð áîäîõîä 50 õóâü áàéæ áîëíî ãýäãèéã îëæ ìýäæýý. Òýðýýð àëäààíû õÿçãààð 4 áóþó 6 õóâü áàéõûã èõ ýñýðã¿¿öýõã¿é. Èéìä òóõàéí ñóäëàà÷ àëäààíû 5 õóâèéã áàãà çýðýã äóðààðàà ñîíãîñîí òàë áàéæ áîëíî. Äýýð äóðüäñàí æèøýýíýýñ àâ÷ ¿çýõýä àëäààíû õÿçãààðûã ñóäëàà÷ ýäèéí çàñãèéí òóõàéí ñàëáàðûí òàëààðõ ºìíºõ ìýäëýã äýýðýý ¿íäýñëýí òîãòîîäîã ãýäýã íü õàðàãäàæ áàéíà. Àëäààíû õÿçãààðûí íàðèéâ÷ëàë íü òóõàéí ýäèéí çàñàã, íèéãìèéí ñàëáàð á¿ð äýý𠺺𠺺ð áàéäàã áºãººä òóõàéëáàë õèìè, ôèçèê ãýõ ìýò áàéãàëèéí øèíæëýõ óõààíû õóâüä 0.001 õóâü áàéäàã áîë èõýíõ ýäèéí çàñàã, íèéãìèéí ¿ç¿¿ëýëòýíä 5 õóâü áàéõàä õàíãàëòòàé áàéäàã. Åð íü àëäààíû õÿçãààð íü òóõàéí àëäààíààñ ãàðàõ ¿ð äàãàâðààñ èõýýõýí øàëòãààëäàã. ªºðººð õýëáýë àëäààíû õÿçãààðûí íàðèéâ÷ëàë íü ñóäëàãäàæ áóé ¿çýãäýë þìñûí øèíæ ÷àíàðààñ øàëòãààëíà. Òýð÷ëýí ýäãýýð ¿ð äàãàâàðóóä ìýäýãäýæ áàéõàä ÷ îëîí ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íã ÿíç á¿ðèéí õ¿ì¿¿ñ, ÿíç á¿ðèéí çîðèëãîîð àøèãëàäàã áºãººä çàðèì çîðèëãî íü ñóäàëãààíû òºëºâëºãäºõ õóãàöààíä ÷ óðüä÷èëàí õàðàãääàãã¿é. Õýðýâ ò¿¿âýðëýëò ìàø òîäîðõîé çîðèëãîòîé õèéãäñýí áîë øààðäëàãàòàé íàðèéâ÷ëàë íü èë¿¿ èõ íàðèéí àðãà÷ëàëààð òîäîðõîéëîãäîíî. Ò¿¿âýðëýëòèéí àëäààíû õÿçãààð ò¿¿âýð ñóäàëãààíû øààðäëàãûã õàíãàæ áàéõûí òóëä ýõ îëîíëîãîîñ õè÷íýýí íýãæèéã ò¿¿âýðëýí àâáàë çîõèõûã òîãòîîõûí òóë äàðààõü òîìú¸îã àøèãëàíà. Ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é áîëîí ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âýðò ò¿¿âýð îëîíëîãèéí íýãæèéí òîîã òîäîðõîéëîõäîî: Ñîíãîëòûí õýëáýð äóíäàæ õàðüöàíãóé

Áóöààëòòàé

ny =

Δδ se y2

nw =

Δ2 w(1 − w) sew2

2

2

Áóöààëòã¿é

ny =

Δ2δ 2 N ( Nse y2 + Δ2δ 2 )

nw =

Δ2 w(1 − w) N ( Nsew2 + Δ2 w(1 − w))

Ýõ îëîíëîãèéí õýìæýý ãîë òºëºâ òîäîðõîé áàéäàã áºãººä èéìä ò¿¿âýð îëîíëîãèéí õýìæýýã óðüä÷èëàí òîäîðõîéëîõûí òóëä çºâõºí ýõ îëîíëîãèéí áóþó ýñâýë ò¿¿âýð îëîíëîãèéí ñòàíäàðò õàçàéëòûã ìýäýõ øààðäëàãàòàé áîëíî. Ýíý çîðèëãîîð óðüä÷èëàí öººí òîîíû àæèãëàëò ÿâóóëæ ñòàíäàðò õàçàéëòûã òîäîðõîéëîõ áóþó ýñâýë óðüä ºìíº ÿâàãäàæ áàéñàí èæèë òºñòýé ñóäàëãààíû ñòàíäàðò õàçàéëòûã àøèãëàæ áîëíî. Æèøýý íü ¿éëäâýðèéí ãàçðûí íýõìýë÷äèéí ºäðèéí äóíäàæ á¿òýýëèéã òîäîðõîéëú¸. ¯¿íä ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ñòàíäàðò õàçàéëò δ2=97.76 áàéãàà áºãººä 0.954 ãýñýí ìàãàäëàëòàéãààð íýõìýë÷äèéí äóíäàæ á¿òýýëèéí àëäààíû õÿçãààðûã 2 ìåòðýýñ õýòð¿¿ëýõã¿éí òóë áóöààëòã¿é ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âðèéí àðãààð õè÷íýýí íýõìýë÷äèéã ò¿¿âýðëýí ñóäëàõ øààðäëàãàòàéã òîäîðõîéëü¸. N=800

ny =

Δ2δ 2 N 4 * 97.76 * 800 = = 87 íýõìýë÷èí 2 2 2 ( Nse y + Δ δ ) (4 * 800 + 4 * 97.76)

ººðººð õýëáýë òóõàéí ò¿¿âýðò 87 íýõìýë÷èíã ò¿¿âýðëýí àâ÷ ñóäàëãàà ÿâóóëàõàä õàíãàëòòàé áàéíà. Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýðò ñîíãîí àâàõ íýãæèéí òîî á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëü áîë ò¿¿âýð îëîíëîãèéí íýãæèéí òîîã òîäîðõîéëîõäîî äàðààõü òîìú¸îã àøèãëàíà.

15

Ñîíãîëòûí õýëáýð Äóíäàæ Õàðüöàíãóé

Áóöààëòòàé

ny =

Δδ se y2

nw =

Δ2 w(1 − w) sew2

2

Áóöààëòã¿é

2

ny =

Δ2δ 2 N ( Nse y2 + Δ2δ 2 )

nw =

Δ2 w(1 − w) N ( Nsew2 + Δ2 w(1 − w))

Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýðò ñîíãîí àâàõ íýãæèéí òîî á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëü áèø áîë ñîíãîëò íü áóöààëòòàé ò¿¿âýð îëîíëîãèéí íýãæèéí òîîã äàðààõü òîìú¸îãîîð òîäîðõîéëíî. Äóíäàæ õýìæèãäýõ¿¿íèé õóâüä:

ni =

nN iδ i2 ∑ Niδ i2

Õàðüöàíãóé õýìæèãäýõ¿¿íèé õóâüä:

ni =

nN i wi (1 − wi )

(∑ N i wi (1 − wi ) )

Áàãö ò¿¿âýðò ñîíãîëò íü áóöààëòã¿é àðãààð õèéãäýæ áàéãàà áîë ò¿¿âýð îëîíëîãèéí íýãæèéí òîîã òîäîðõîéëîõäîî äàðààõü òîìú¸îã àøèãëàíà.

V=

Δ2δ 2 R ¯¿íä R -íü ýõ îëîíëîãèéí á¿ëãèéí òîî ( Rse y2 + Δ2δ 2 )

Á¿ëýã 4. Ò¿¿âðèéí óòãûã àøèãëàí ýõ îëîíëîãèéí óòãà, àëäààã òîäîðõîéëîõ, ä¿í øèíæèëãýý õèéõ 4.1. Ò¿¿âðèéí óòãûã àøèãëàí ýõ îëîíëîãèéí óòãà, àëäààã òîäîðõîéëîõ Ýõ îëîíëîãèéí äóíäàæ ¯-ààñ ò¿¿âðèéí óòãà ó íü ÿëãààòàé áàéäàã áºãººä ÷óõàìõ¿¿ õýð çýðýã ÿëãààòàé áàéãààã òîäîõîéëîõîä áýðõøýýëòýé áàéíà. Ò¿¿âðèéí äóíäàæ íü ò¿¿âýðëýëòèéí àðãà, ò¿¿âýðëýëòèéí õýìæýý çýðãýýñ øàëòãààëàí ÿíç á¿ð áàéäàã. Ò¿¿âðèéí äóíäàæ íü ýõ îëîíëîãèéí äóíäæààñ õýëáýëçýõ õýëáýëçýë íü ÿíç á¿ð (íýìýõ, õàñàõ, èõ, áàãà ãýõ ìýò) áàéæ áîëíî. Èéìä õýëáýëçýë íü õýð çýðýã áàéãààã çºâõºí ñòàòèñòèêèéí àðãààð òîäîðõîéëæ áîëäîã. ªºðººð õýëáýë òóõàéí àðãà áîëîí ºãºãäñºí ò¿¿âðèéí õýìæýýãýýð ò¿¿âðèéã õèéõýä äóíäàæ íü õýä ãàðàõ, ýíý óòãûí èëðýõ ìàãàäëàë íü õýä áîëîõûã òîäîðõîéëæ áîëäîã. Ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ñòàòèñòèê¿¿ä íü õàðãàëçàõ ýõ îëîíëîãèéí ïàðàìåòð¿¿äýýñ хэр çºðæ áàéãààã õàðóóëàõ ¿ç¿¿ëýëò áîë àëäàà þì. Ò¿¿âýð ñóäàëãààíû àëäààíû õýìæýý íü äàðààõü ¿íäñýí ç¿éë¿¿äýýñ øàëòãààëíà. ¯¿íä: 1. Ñóäëàãäàæ áàéãàà ýõ îëîíëîã (õýðýâ ýõ îëîíëîã ìààíü ãîëäóó íýã òºðëèéíõ áàéâàë àëäàà áàãà ãàðíà) 2. Ìýäýýëýë öóãëóóëæ áóé àðãà (õàìãèéí ñàéí àðãà íü áîäèò ¿íýëãýý) 3. Ò¿¿âðèéí õýìæýý (ò¿¿âðèéí õýìæýý èõ áàéõ òóñàì íàðèéâ÷ëàë òºäèé ÷èíýý ñàéí áàéíà, ýõ îëîíëîã ìààíü îëîí òºðëèéí ç¿éëýýñ á¿ðäñýí áîë ò¿¿âýðëýëòèéí õýìæýýã èõýýð àâàõ øàðäëàãàòàé) 4. Ò¿¿âýðëýëò õèéõ àðãà áàðèë 5. Õýëáýëçëèéã òîäîðõîéëîõ àðãà Ò¿¿âýð ñóäàëãààíû çîðèëãî áîë àëäààã àëü áîëîõ áàãà ãàðãàæ æèíõýíý ¿ð ä¿í áîëîí ýöñèéí øèéäâýðò îéð äºõºì òîîöîî õèéõ ÿâäàë þì. Ò¿¿âýð ñóäàëãààíû àëäààã ò¿¿âðèéí áîëîí ò¿¿âðèéí áèø àëäààíóóä ãýæ àíãèëíà. Àëäààíû ýäãýýð òºðë¿¿äèéã äîð àâ÷ òàéëáàðëàâ. Ò¿¿âðèéí áóñ àëäàà Ò¿¿âðèéí àëäààíóóäààñ áóñàä òºðëèéí àëäààíóóäûã ò¿¿âðèéí áèø àëäàà ãýíý. Ýäãýýð àëäààíóóä íü ò¿¿âýðëýëòèéí ¿ð ä¿íã ãàæóóäóóëàõàä èõ ¿¿ðýã ã¿éöýòãýíý. Æèøýý íü: 1. Õàðèóëò ºãºã人ã¿é, 2. Àñóóëãûã á¿ðýí íºõººã¿é, 3. Ìýäýýëýë öóãëóóëàõ, áîëîâñðóóëàõ, òàéëàãíàõ ÿâöàä

16

íÿãò íÿìáàé õàíäààã¿é çýðãýýñ ò¿¿âðèéí áóñ àëäàà ãîëäóó ãàðäàã. Ò¿¿âðèéí áóñ àëäààíóóä íü ò¿¿âýð ñóäàëãààíààñ èë¿¿ òîîëëîãîä èõ ãàðäàã. Ò¿¿âðèéí áóñ àëäààã øàëãàõ çàéëøã¿é øààðäëàãà. 1) Ò¿¿âðèéí áóñ àëäààíóóäûã ¿íýëæ ÷àääàãã¿é 2) Ò¿¿âðèéí áóñ àëäààíóóä áèå áèåíèéãýý õýðýãñýõã¿é áîëãîæ ÷àäàõã¿é ßìàð íýã ò¿¿âýð ñóäàëãààíû àëäààíû ¿ð ä¿í íü ò¿¿âðèéí áîëîí ò¿¿âðèéí áèø àëäààíóóäûí íèéëáýðýýñ á¿ðääýã. Èéìýýñ ò¿¿âðèéí áèø àëäààíä çàéëøã¿é õÿíàëò òàâèõ íü ÷óõàë þì. Ò¿¿âýðëýëòèéí áèø àëäààíóóäûã õÿíàæ áàãà áîëãîñíîîð ìýäýýëëèéí áîäèò áàéäëûã èë¿¿ õàíãàíà. Ò¿¿âðèéí áóñ àëäààíóóäûã áàãàñãàõ áîëîìæóóä Òºâèéí îðîí íóòãèéí ñòàòèñòèêèéí àæèëòíóóä ò¿¿âðèéí áóñ àëäààã õÿíàõàä ãîë ¿¿ðýã ã¿éöýòãýíý. Ò¿¿âðèéí áóñ àëäààíóóäûã õÿíàõ ÷óõàë àëõàìóóäûã äóðüäâàë: • Ñóäëàãäàõ ýõ îëîíëîãèéí õ¿ðýýã íàðèéí òîäîðõîéëñîí áàéõ • Ñóäëàà÷èä ýõ îëîíëîãèéí îíöëîã øèíæ ÷àíàðûí òàëààð ìýäëýãòýé áàéõ • Àñóóëãûí ìàÿãòûã ìàø ñàéí áîëîâñðóóëàõ • Ò¿¿âðèéí õóó÷èðñàí õ¿ðýýã àøèãëàõã¿é áàéõ • Òîäîðõîéëîëò, îéëãîëòóóä îéëãîìæòîé áàéõ • Ò¿¿âýðëýëò ÿâóóëàõ çààâàð îéëãîìæòîé áàéõ • Òîîëîã÷, õÿíàã÷ íàðûã øààðäëàãûí õýìæýýíä áýëòãýõ • Ìýäýýëýë öóãëóóëàõ àæëûã íàðèéí õÿíàõ • Ìýäýýëýë, òàéëàíä ãàðàõ øàëãàëò õèéõ • Õýìæèëò áóþó àæèãëàëòûí àëäààã àëü áîëîõ áàãàñãàõ • Õàðèóëò ºãºãäºõã¿é áàéõ òîõèîëäëûã áàãàñãàõ • Ìàÿãòûí àñóóëòóóäàä á¿ðýí õàðèóëò àâàõ • Ìýäýýëëèéã øèôðëýõ, êîäëîõ, áîëîâñðóóëàëòàíä îðóóëàõ, çàñâàð õèéõäýý øàëãàëò õèéæ áàéõ • ¯ð ä¿íãèéí õ¿ñíýãò¿¿äèéã àëäààã¿é çºâ ãàðãàõ • Êîìïüþòåðûí ïðîãðàìì õàíãàìæèéí àøèãëàëòààñ øàëòãààëàí ãàð÷ áîëçîøã¿é àëäààíóóäûã øàëãàõ Ò¿¿âðèéí àëäàà Ò¿¿âðèéí ëîãèê áîë èíäóêöèéí ëîãèê þì. Åð íü ñóäàëãààíû á¿õ íýãæ¿¿äýýñ ìýäýýëýë àâààä ãàðãàñàí õýìæèãäýõ¿¿í, ò¿¿âýð ñóäàëãààãààð àâñàí õýìæèãäýõ¿¿íèé õîîðîíä àëäàà áóþó çºð¿¿ ãàðàõûã ¿ã¿éñãýõã¿é. Ýíý ãàðñàí çºð¿¿ã ò¿¿âðèéí àëäàà ãýíý. Ǻâõºí á¿õ íýãæèéã õàìàðñàí ÿìàð íýã òîîëëîãîä èéì òºðëèéí àëäàà ãàðäàãã¿é. Ò¿¿âðèéí àëäàà íü äàðààõü ç¿éë¿¿äýýñ øàëòãààëíà. ¯¿íä: 1. Ñîíãîõ àðãà; 2. Ò¿¿âðèéí õýìæýý; 3. ¯ð ä¿íã ¿íýëýõ áóþó òîäîðõîéëîõ àðãà. Ò¿¿âðèéí àëäààíû äóíäàæ õýìæýý íü “ñòàíäàðò àëäàà”-ãààð õýìæèãääýã. Ò¿¿âðèéí âàðèàöûã ò¿¿âðèéí õýìæýýíä õóâààñàí ä¿íãèéí êâàäðàò ÿçãóóðûã “ñòàíäàðò àëäàà” ãýæ íýðëýíý. Ñòàíäàðò àëäàà íü õýëáýëçëèéí êîýôôèöèåíòýýð èëýðõèéëýãäýíý. Õýëáýëçëèéí êîýôôèöèåíò íü áàãà ãàðàõ òóñàì ¿ð ä¿í íü óëàì ñàéí ãàðíà ãýñýí ¿ã. Ò¿¿âðèéí àëäààíóóä áèå áèåíèéãýý õýðýãñýõã¿é áîëãîõ õàíäëàãàòàé áàéäàã. Æèøýý íü: Óëñ àéìàã ñóìûí õýìæýýíä ò¿¿âýðëýëò õèéãäëýý ãýõýä ñóìûí ò¿âøèíãèéí ¿íýëãýýíèé àëäàà íü àéìãèéíõààñ èõ áàéíà. Óëñûí õýìæýýíä õèéñýí ¿íýëãýý íü àéìàã ñóìûíõààñ àðàé èë¿¿ ¿íýí çºâ áàéäàã. Ò¿¿âðèéí àëäààã õýðõýí òîîöîõ âý? ¿¿íä ýõ îëîíëîãîîñ ò¿¿âðèéí àðãà áîëîí ò¿¿âðèéí íýãæ íü àäèë áàéõ á¿õ áîëîìæèò õóâèëáàðààð ò¿¿âýðëýëòèéã õèéñýí ãýæ áîäú¸. Äàðàà íü ýäãýýð ò¿¿âðèéí äóíäæààð òàðõàëò áàéãóóëüÿ. (Ýíä äóíäæóóä íü çºâõºí àðèôìåòèê ýíãèéí äóíäæóóä áèø æèãíýãäñýí ãåîìåòð áîëîí õàðüöààíû äóíäàæ áàéæ áîëíî). Ò¿¿âðèéã õýð îëîí óäàà õèéíý òºäèé÷èíýý ò¿¿âðèéí äóíäæààð áàéãóóëñàí òàðõàëò íü íîðìàëü òàðõàëò ðóó îéðòîíî. Íèéãýì, ýäèéí çàñãèéí èõýíõ ¿çýãäë¿¿ä íîðìàëü òàðõàëòààð òàðõäàã áºãººä ñòàòèñòèêèéí èõýíõ òîìú¸î íîðìàëü òàðõàëò äýýð ¿íäýñëýãäñýí áàéäàã. Îíîëûí õóâüä íîðìàëü òàðõàëòûí ìóðóé íü äàðààõü õýëáýðòýé áàéäàã.

17

f

0

y

Ò¿¿âðèéí äóíäàæ àëäàà ÿìàð õýìæýýòýé áàéõ íü ò¿¿âýð ñóäàëãààíû õýëáýðýýñ õàìààðäàã ó÷èð ñîíãîëòûí õýëáýð á¿ðò òîõèðñîí ºâºðìºö àðãûã õýðýãëýæ äóíäàæ àëäààã òîîöíî. Ýíãèéí áóþó òîõèîëäëûí ÷àíàðòàé ò¿¿âýðò äóíäàæ õýìæèãäýõ¿¿íèé ò¿¿âýðëýëòèéí àëäààã äàðààõü òîìú¸îãîîð òîäîðõîéëíî.

δ2

μ =

n

y

μ -ò¿¿âýðëýëòèéí äóíäàæ àëäàà

Ò¿¿âðèéí äóíäàæ àëäàà íü êâàäðàò ÿçãóóðûí äîîðõè ýõ îëîíëîãèéí ñòàíäàðò õàçàéëòòàé øóóä ïðîïîðöèîíàëü, ò¿¿âðèéí õýìæýýòýé óðâóó ïðîïîðöèîíàëü þì. ¯¿íýýñ ¿çâýë ò¿¿âðèéí äóíäàæ àëäààã áàãàñãàÿ ãýâýë ò¿¿âðèéí õýìæýýã íýìíý. Ò¿¿âðèéí äóíäàæ àëäààíû õýìæýý ºãºãäñºí õÿçãààðò áàãòàæ áàéõ øààðäëàãà õàíãàæ áàéõûí òóëä ýõ îëîíëîãîîñ õè÷íýýí íýãæèéã ò¿¿âýðëýí ñóäëàõ ¸ñòîé íü ýõ îëîíëîãèéí ñòàíäàðò õàçàéëòààñ õàìààðäàã. Ñòàíäàðò õàçàéëò ÿìàð õýìæýýòýé áàéãàà íü óã îëîíëîãèéí ýëåìåíò¿¿äèéí óòãà, à÷ õîëáîãäîë õýð çýðýã õýëáýëçýëòýé áàéãààãààñ øàëòãààëäàã. Ýõ îëîíëîãèéí òàðõàëò õýâèéí òàðõàëòòàé òºñòýé áàéõ òóòàì ò¿¿âðèéí äóíäàæ àëäàà áàãà áàéíà. Ýíý íü ñóäàëæ áàéãàà îëîíëîãèéí äîòîð áóñäààñàà ÿëãàãäàõ îíöëîã øèíæ áàéõã¿é, íèéò íýãæ åðºíõèé人 æèãä õóâüñàõ øèíæòýé áàéâàë öººí òîîíû íýãæèéã ò¿¿âýðëýí ñóäëàõàä ÷ àëäàà áàãà ãàð÷ áîëíî. Áóöààëòòàé, áóöààëòã¿é ò¿¿âðèéí àëäààã õî¸ð ÿíçûí òîìú¸îãîîð áîäîæ ãàðãàäàã. Äýýð äóðäñàí òîìú¸î íü áóöààëòòàé ò¿¿âðèéí äóíäàæ àëäààã òîîöîõîä àøèãëàãääàã. Áóöààëòã¿é ò¿¿âðèéí äóíäàæ àëäààã äàðààõü òîìú¸îãîîã òîîöíî. ¯¿íä:

μ = y

δ2 n

(1 −

n ) N

Ò¿¿âýð ñóäàëãààíä òîäîðõîéëîãääîã åðºíõèé ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéí íýã íü ñóäàëæ áàéãàà ¿çýãäëèéí äóíäàæ óòãààñ ãàäíà ººð øèíæèéã ººðòºº àãóóëñàí íýãæèéí õóâèéí æèí áàéäàã. Õóâèéí æèíã òîäîðõîéëîõòîé õîëáîãäîí ãàð÷ áîëîõ ò¿¿âðèéí äóíäàæ àëäààã sep ãýæ òýìäýãëýäýã áºãººä ýíãèéí áóþó òîõèîëäëûí øèíæ ÷àíàðòàé ò¿¿âýðò äîîðõè òîìú¸îãîîð áîäîæ ãàðãàíà. ¯¿íä ñîíãîëò áóöààëòòàé áîë

μp = Ñîíãîëò áóöààëòã¿é áîë μ p =

pq n pq n (1 − ) n N

Ò¿¿âðèéí äóíäàæ àëäààã áîäîæ ãàðãàõûí òóëä ýõ îëîíëîãèéí ñòàíäàðò õàçàéëò áà òîäîðõîé øèíæèéã àãóóëñàí íýãæèéí õóâèéí æèíã àøèãëàäãèéã áèä àâ÷ ¿çëýý. Ãýòýë åðºíõèé íèéëáýðèéí ¿ç¿¿ëýëò¿¿ä ìýäýãäýæ áàéñàí áîë ò¿¿âýð ñóäàëãàà õèéõ øààðäëàãàã¿é. Ýõ îëîíëîãèéí äóíäàæ áîëîí òîäîðõîé øèíæèéã àãóóëñàí íýãæèéí õóâèéí æèíã îéðîëöîîãîîð òîäîðõîéëîõûí òóëä ò¿¿âýð ñóäàëãàà ÿâóóëæ áàéãàà þì. Ãýòýë ò¿¿âýðëýëòèéí äóíäàæ àëäààã ìýäýõã¿éãýýð ò¿¿âýð îëîíëîãèéí åðºíõèéëñºí ¿ç¿¿ëýëò, ýõ îëîíëîãèéí çîõèõ ¿ç¿¿ëýëòèéã òºëººëæ ÷àäàõ ýñýõèéã ìýäýõ àðãàã¿é þì. Èéì íºõöºëä ýõ îëîíëîãèéí ñòàíäàðò õàçàéëòûã ò¿¿âýð îëîíëîãèéí ñòàíäàðò

18

õàçàéëòààð, ýõ îëîíëîãèéí òîäîðõîé øèíæèéã àãóóëñàí íýãæèéí õóâèéí æèíã ò¿¿âýð îëîíëîãèéí òîäîðõîé øèíæèéã àãóóëñàí íýãæèéí õóâèéí æèíãýýð òóñ òóñ îðëóóëàí áîääîã. Ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âýð áà ñèñòåì÷èëñýí ò¿¿âýðò ò¿¿âðèéí àëäààã äàðààõü òîìú¸îãîîð òîäîðõîéëíî. Ñîíãîëòûí õýëáýð Äóíäàæ Õàðüöàíãóé

Áóöààëòòàé

Áóöààëòã¿é

δ2

μy =

μy =

n w(1 − w) n

μw =

μw =

δ2 n

(1 −

n ) N

w(1 − w) n (1 − ) n N

Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýðò ò¿¿âýðëýëòèéí äóíäàæ àëäààã 2 àðгààð áîäîæ ãàðãàäàã. Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýðò ò¿¿âýðëýí àâñàí íýãæèéí òîî á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëü áîë ò¿¿âýðëýëòèéí äóíäàæ àëäààã òîäîðõîéëîõäîî äàðààõü òîìú¸îã àøèãëàíà.

σ2=∑

δ i2 f i

∑f

i

⎯δ -õýñýã á¿ëãèéí äóíäàæ ñòàíäàðò õàçàéëò 2

Ñîíãîëò õýëáýð Äóíäàæ Õàðüöàíóé

Áóöààëòòàé

σ

μy =

Áóöààëòã¿é

2

μy =

n

w(1 − w) n

μw =

μy =

σ2 n

n ) N

(1 −

w(1 − w) n (1 − ) n N

Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýðò ò¿¿âýðëýõ íýãæèéí òîîã á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëèàð àâáàë ò¿¿âýðëýëòèéí äóíäàæ àëäàà ò¿¿âýðëýëòèéí ÿìàð÷ õýëáýðýýñ áàãà áàéäãèéã òýìäýãëýõ õýðýãòýé. Èíãýæ çºâ ¿ð ä¿í ºãäºã íü ñóäàëæ áàéãàà ¿çýãäëèéí á¿ðýëäýõ¿¿íä îðñîí ÿíç á¿ðèéí õýìæýýòýé íýãæèéí òºëººëºã÷èä ò¿¿âýð ñóäàëãààíä àäèë òýãøýýð õàìðàãäàõ á¿ðýí áîëîëöîîòîé áàéäãààð òàéëáàðëàãäàíà. Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âýðò ñîíãîí àâàõ íýãæèéí òîî á¿ëãèéí õýìæýýíä ïðîïîðöèîíàëü áèø áîë ò¿¿âýðëýëòèéí äóíäàæ àëäààã äàðààõü òîìú¸îãîîð òîäîðõîéëíî. Ñîíãîëòûí õýëáýð

Äóíäàæ

Õàðüöàíóé

Áóöààëòòàé

μy = μy =

δ i2

1 N 1 N

Áóöààëòã¿é

∑n ∑

μy =

N i2

i

wi (1 − wi ) 2 Ni ni

μy =

δ i2

1 N

∑n

1 N

∑

i

N i2 (1 −

ni ) Ni

wi (1 − wi ) 2 n N i (1 − i ) ni Ni

Ni-á¿ëýã òóñ á¿ðèéí ýõ îëîíëîãèéí íýãæèéí òîî ni-á¿ëýã òóñ á¿ðò ò¿¿âýðëýí àâñàí íýãæèéí òîî δ2i-á¿ëýã òóñ á¿ðèéí ñòàíäàðò õàçàéëò Áàãöàëñàí ò¿¿âýðò ò¿¿âýðëýëòèéí äóíäàæ àëäààã òîäîðõîéëîõäîî äàðààõü òîìú¸îã àøèãëàíà. Ñîíãîëòûí õýëáýð

Äóíäàæ

Áóöààëòòàé

μy =

σ

2 i

n

+

Áóöààëòã¿é

δ

2 x

V

μy = 19

σ i2 n

(1 −

δ2 n V ) + x (1 − ) nv V R

Õàðüöàíãóé

δ p2

μy =

μy =

V

δ p2 V

(1 −

V ) R

R-ýõ îëîíëîãèéí á¿ëãèéí òîî V-ò¿¿âýðëýí àâñàí á¿ëãèéí òîî ⎯δ2x-á¿ëýã õîîðîíäûí ñòàíäàðò õàçàéëò Øàòàëñàí ò¿¿âýðò ò¿¿âýðëýëòèéí äóíäàæ àëäààã òîäîðõîéëîõäîî äàðààõü òîìú¸îã àøèãëàíà. Ñîíãîëòûí õýëáýð

Äóíäàæ

Áóöààëòòàé

μy =

Õàðüöàíãóé

μy =

δ

Áóöààëòã¿é

2 x

μy =

V wi (1 − wi ) δ + n V

2 p

δ x2 V

(1 −

V ) R

δp wi (1 − wi ) n V (1 − ) + (1 − ) n nv V R 2

μy =

nv-ò¿¿âýðëýëòýíä ñîíãîãäñîí íýãæèéí òîî n-ñîíãîãäñîí áàãöûí íýãæèéí òîî 4.1.3 Ò¿¿âýðëýëòèéí àëäààíû õÿçãààðûã òîäîðõîéëîõ Àëäààã äóíäæààð õýìæèæ áàéãàà ó÷ðààñ ò¿¿âýð ñóäàëãààíû àëäàà ÿìàð õÿçãààðûí äîòîð áàãòàæ áàéãààã äóíäàæ õýìæèãäýõ¿¿í õàðóóëæ ÷àäàõã¿é. Ò¿¿âýðëýëòèéí äóíäàæ àëäàà íü ò¿¿âýðëýëòèéí äóíäàæ àëäàà μ -ã z äàõèí àâñàíòàé òýíö¿¿.

Δ = z*μ Δ-àëäààíû õÿçãààð z=1 ¿åä ìàãàäëàë íü 0.683 z=2 ¿åä ìàãàäëàë íü 0.954 z=3 ¿åä ìàãàäëàë íü 0.997 áàéäàã. ªºðººð õýëáýë z=1 ¿åä ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ¿ð ä¿í íü ýõ îëîíëîãèéí çîõèõ ¿ç¿¿ëýëòèéã 68.3 õóâèéí ìàãàäëàëòàéãààð òºëººëæ ÷àäàæ áàéíà ãýñýí ¿ã þì. Ïðàêòèê äýýð z=2, z=3 áàéõààð áóþó 95.4 õóâü, 99.7 õóâèéí ìàãàäëàëòàéãààð òºëººëæ áàéõààð èõýâ÷ëýí ñîíãîäîã. Òóõàéí ò¿¿âýð îëîíëîãèéí äóíäàæ áîëîí õàðüöàíãóé õýìæèãäýõ¿¿í ýõ îëîíëîãèéí çîõèõ ¿ç¿¿ëýëòèéã òîéðîí õýëáýëçýæ áàéäàã áºãººä ýíý õýëáýëçëèéã òîäîðõîé íºõöëèéí äîòîð õÿçãààðã¿é áàãàñãàæ áîëîõ áîëîâ÷ ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ä¿í ýõ îëîíëîãèéí ä¿íòýé ÿã äàâõöàíà ãýæ áàéäàãã¿é. Ýõ îëîíëîãèéí äóíäàæ áîëîí õàðüöàíãóé õýìæèãäýõ¿¿íèé îðøèõ èòãýìæëýãäñýí èíòåðâàë íü

X − Δx < X < X + Δx w − Δw < P < w + Δw

áàéíà.

Ò¿¿âðèéí æèí Ò¿¿âðèéí æèí áîë òóõàéí àæèãëàëòûí íýãæèéí ò¿¿âýðëýëòýýð ñîíãîãäîõ ìàãàäëàëûí óðâóó õýìæèãäýõ¿¿í áàéäàã. Òóõàéëáàë ºðõèéí ñóäàëãàà õèéõýýð ñîíãîëò õèéõýä òóõàéí ñîíãîãäîæ áàéãàà ºðõ õýäýí ºðõèéã òºëººëæ ýíý ñóäàëãààíä îðæ áàéãààã òýð ºðõèéí æèí õàðóóëæ áàéõ ¸ñòîé. Èíãýýä ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íãýýð ñîíãîãäîí ñóäëàãäñàí íýãæ¿¿äèéí æèíã àøèãëàæ íèéò ýõ îëîíëîãèéí ¿ç¿¿ëýëòèéí äóíäàæ óòãà áîëîí íèéò ä¿íãèéí óòãûã ãàðãàæ àâàõ áîëîìæòîé.

Á¿ëýãëýñýí ò¿¿âðèéí õóâüä íýãæèéí ò¿¿âðèéí æèíã äàðààõ òîìú¸îãîîð áîäíî. whj = ( N h / nh ) whj - h äóãààð ñòðàòàãèéí æèí, N h - h äóãààð ñòðàòàãèéí ýõ îëîíëîãèéí õýìæýý, nh - h äóãààð ñòðàòàä ñîíãîãäñîí íýãæèéí òîî. Áàãöàëñàí ò¿¿âðèéí õóâüä äýýðõ á¿ëýãëýñýí ò¿¿âðèéíõòýé àäèë òîìú¸îãîîð áîäîãäîõ áºãººä ñòðàòà áóþó á¿ëýã ãýäýã îéëãîëò íü áàãö áóþó êëàñòåðààð òîîöîãäîíî. ªºðººð õýëáýë èæèë ìàãàäëàëòàé ò¿¿âýð õèéñýí òîõèîëäîëä íýã á¿ëýã áîëîí áàãöûí 20

íýãæ¿¿ä èæèë æèíòýé, èæèë áóñ ìàãàäëàëòàé ò¿¿âýð õèéñýí òîõèîëäîëä íýãæ á¿ð ÿëãààòàé æèíòýé áàéõ áîëíî. Èíãýýä èæèë áóñ ìàãàäëàëòàé ò¿¿âðèéí ¿åä æèí íü wij = 1 /(π i π j|i ) áàéõ áà π i - i äóãààð àíõàí øàòíû íýãæèéí ñîíãîãäîõ ìàãàäëàë, π j|i - i äóãààð àíõàí øàòíû íýãæèéí j äóãààð õî¸ðäîõ øàòíû íýãæèéí ñîíãîãäîõ ìàãàäëàë. Íèéãìèéí ñóäàëãààíû ò¿¿âýðëýëòýä ãîë òºëºâ äýýðõ õî¸ð òºðëèéí ò¿¿âýðëýëòèéí àðãûã àøèãëàäàã áºãººä áóñàä ò¿¿âðèéí àðãûí õóâüä áàãà çýðýã çàð÷ìûí ÿëãààòàé áàéäàã. Ò¿¿âðèéí ïðîïîðöèîíàëь õóâààðèëàëòûí ¿åä (self-weighting) - ãýæ ñîíãîãäñîí íýãæ á¿ð èæèë òºëººëºõ ÷àäâàðòàé áóþó èæèë æèíòýé áàéõûã õýëäýã. ªºðººð õýëáýë õýìæýýíä íü ïðîïîðöèîíàëь ò¿¿âýðëýëòèéí ¿åä ÿðèãääàã ç¿éë þì. 4.3. Ò¿¿âýðëýëòèéí ¿éë àæèëëàãààíû ¿íýëãýý Ò¿¿âýðëýëòèéí õýìæýýã ñîíãîõäîî äàðààõü ¿å øàòóóäààð ã¿éöýòãýíý. ¯¿íä: 1. Ò¿¿âýðëýëòèéã òîäîðõîéëñîí àëáàí ¸ñíû òîìú¸îëîë ìýäýýëýë áàéõ ¸ñòîé. Òóõàéëáàë ºìíºõ æèøýýí äýýðõ øèã àëäààíû øààðäàãäàõ (õ¿ññýí) õÿçãààð áîëîí ò¿¿âýðëýëòèéí ¿ð ä¿í ìýäýãäýæ áàéõ ¿åä àâàõ àðãà õýìæýý, øèéäâýð ãàðãàõ òóõàé ç¿éëñ îðíî. Ýäãýýðèéã áîëîâñðóóëàõ àæëûã õàìãèéí ò¿ð¿¿íä ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íã ãàðãàõ àæèëòàí õàðèóöíà. 2. Ò¿¿âðèéí õýìæýý n-ã ò¿¿âýðëýëòèéí øààðäàãäàõ íàðèéâ÷ëàëòàé õîëáîõ òîìú¸î ãàðàõ ¸ñòîé. Òîìú¸î íü ò¿¿âýðëýëòèéí òºðºë áîëîí íàðèéâ÷ëàëûí óòãààñ õàìààð÷ ººð÷ëºãääºã. Ò¿¿âðèéí ìàãàäëàëûí íýã äàâóó òàë íü ýíý òîìú¸îã áèé áîëãîõ áîëîìæòîé áàéäàã ÿâäàë þì. 3. Ýíý òîìú¸î íü ýõ îëîíëîãèéí (ñóäëàõ þìñûí) ìýäýãäýõã¿é áàéãàà òîäîðõîé øèíæ ÷àíàð, áàéäëûã ïàðàìåòð ìàÿãààð àãóóëàõ áîëíî. Ýäãýýð íü îíîâ÷òîé ¿ð ä¿í ºãºõººð ¿íýëýãäñýí áàéõ ¸ñòîé. 4. Ýõ îëîíëîãèéí (ñóäëàõ þìñûí ) ìýäýýëýë íü äîòðîî õýñýã á¿ëýã áîëîí õóâààãääàã áºãººä ýäãýýð õýñýã á¿ëýã á¿ðèéí àëäààíû õÿçãààðûã òîãòîîõ ÿâäàë ¿ðãýëæ òîõèîëääîã. Õýñýã á¿ëýã á¿ðèéí õóâüä n íü òóñäàà áîäîãäîõ áºãººä íèéò n íü òýäãýýðèéã íýìýõýä ãàðíà. 5. Íýãýýñ äýýø òºðºë ç¿éë¿¿ä áóþó øèíæ ÷àíàðûã ò¿¿âýð ñóäàëãààãààð õýìæèí òîäîðõîéëäîã. Çàðèìäàà òºðºë ç¿éëèéí òîî èõ áàéäàã áà íàðèéâ÷ëàë øààðäàãäàõ çýðýã íü òºðºë ç¿éë á¿ðèéí õóâüä òîäîðõîéëîãäñîí áîë îëîí ÿíçûí n-èéí çºð¿¿òýé óòãóóäûã òºðºë ç¿éë òóñ á¿ðèéí õóâüä íýã áàéõààð òîîöîîëäîã. Ýäãýýð óòãóóäûã óÿëäóóëàõ àðãûã îëîõ ¸ñòîé. 6. n-èéí ñîíãîãäñîí óòãà íü ò¿¿âýðëýëò õèéõ íººö áîëîëöîî áàéãàà ãýäãèéã õàðàãäàõààð ¿íýëýãäñýí áàéõ ¸ñòîé. Ýíý íü ò¿¿âýðëýëòèéí õýìæýýã ãàðãàõàä õýðýãëýãäýõ ìàòåðèàë, öàã õóãàöàà, õºäºëìºð ¿íý çýðãèéã òîîöîõûã øààðäàíà. Çàðèìäàà ¿íäñýýð íü ººð÷èëæ n-èéã áàãàñãàõ áîëäîã. Íèëýýä áàãà õýìæýýíèé ò¿¿âýðëýëò õèéõ ¿¿ ýñâýë íººö áîëîìæ áèé áîëòîë õ¿ëýýõ ¿¿ ãýäãèéã çºâ øèéäýõ õýðýãòýé. Á¿ëýã 5. Çàãâàð æèøýý, çîðèóëàëòûí ïðîãðàìì õàíãàìæ àøèãëàõ 5.1. Íèéãìèéí ñòàòèñòèêèéí ñóäàëãààíû ò¿¿âýðëýëò õèéõ çàãâàð æèøýý Àëèâàà ñóäàëãààíû ò¿¿âýðëýëòèéí çàãâàðò òóõàéí ñóäàëãààíû çîðèëãî, õàìðàõ õ¿ðýý, öàã õóãàöàà, çàðäëûí õýìæýý çýðãýýñ øàëòãààëàí ò¿¿âðèéí õýìæýý, ò¿¿âýðëýëò õèéõ àðãàç¿é, òåõíèê ÿìàð áàéõ íü òîãòîîãääîã. Àæëûí çàãâàð áîëãîí 2006 îíä õèéãäñýí àæèëëàõ õ¿÷íèé ñóäàëãààíû ò¿¿âýðëýëòèéí õýñãèéã àæëûí çîõèõ äàðààëëûí äàãóó õîëáîãäîõ òàéëáàðòàéãààð ýíä îðóóëàâ. Ýíý íü îëîí øàòòàé (2 øàòàò), øàò á¿ðдýý äàâõàð ò¿¿âýðòýé, ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âðèéí àðãà òåõíèêèéã õàìòàòãàí îðóóëñàí òóë íýëýýä ºðãºí õ¿ðýýòýé îéëãîëò ºãºõ æèøýý ãýæ ¿çýæ áîëíî. Ýõëýýä ñóäàëãààíû çîðèëãî, õàìðàõ õ¿ðýý, ÿâàãäàõ õóãàöàà çýðãèéã õýðõýí òîäîðõîéëîõûã àâ÷ ¿çüå. Ñóäàëãààíû çîðèëãî Òóñ ñóäàëãààãààð Ìîíãîë óëñûí õýìæýýíä 5 áà ò¿¿íýýñ äýýø íàñíû õ¿í àìûí àæèë ýðõëýëòèéí áàéäëûã ñ¿¿ëèéí äîëîî õîíîã, ñ¿¿ëèéí 12 ñàðûí áàéäëààð òîäîðõîéëîí ãàðãàõ. • Õ¿í àìûí àæèë ýðõëýëòèéã íàñíû á¿ëýã, ýäèéí çàñãèéí ¿éë àæèëëàãààíû ñàëáàð, àæèë ìýðãýæëèéí àíãèëàë, àæèëëàñàí õóãàöàà, àæèë ýðõëýëòèéí áàéäëààð • Õ¿í àìûí àæèëëàõ õ¿÷èí, àæèë ýðõëýëò, àæèëã¿éäëèéí ò¿âøèíã óëèðëààð òîäîðõîéëîõ • ¯íäñýí áîëîí äàâõàð, á¿ðýí áóñ áîëîí ºìíºõ ¿åèéí àæèë ýðõëýëòèéí áàéäëûã ñóäëàõ • Àëáàí áóñ ñåêòîðò àæèëëàãсаäûã ýäèéí çàñãèéí ¿éë àæèëëàãààíû ñàëáàð, àæèë ìýðãýæëèéí àíãèëàë, àæèë ýðõëýëòèéí áàéäàë, àæ àõóéí íýãæ, áàéãóóëëàãûí òºðºë, àæèëëàñàí õóãàöààãààð ñóäëàõ

21

• Õ¿¿õäèéí õºäºëìºð ýðõëýëòèéã íàñ, ýðõýëæ áóé àæèë, îëæ áóé îðëîãî, õºäºëìºð ýðõëýõ áîëñîí øàëòãààí, àæèë õºäºëìºð ýðõýëæ áàéãàà îð÷èí íºõöºë çýðýã ¿ç¿¿ëýëò¿¿äýýð äýëãýðýíã¿é ìýäýýëëèéã öóãëóóëàõ 1. Ñóäàëãààíû ýõ îëîíëîã, õàìðàõ õ¿ðýý, íýãæèéã òîäîðõîéëîõ Ñóäàëãààíû ýõ îëîíëîã Ñóäàëãààíû ýõ îëîíëîã íü Ìîíãîë óëñûí íèéò ºðõ áàéíà. Ñóäàëãààíû õàìðàõ õ¿ðýý Ñóäàëãààíû õàìðàõ õ¿ðýý íü òóõàéí õóãàöààíû àãøèíãààð Ìîíãîë Óëñûí íèéò ºðõèéí æàãñààëòûã àéìàã, íèéñëýë, ñóì, ä¿¿ðýã, áàã, õîðîîãîîð (õîðîîí äîòðîî õýñãýýð) ãàðãàñàí áàéíà. Ò¿¿âýðëýëòèéí íýãæ Ñóäàëãààíû ò¿¿âýðëýëòèéí íýãæ íü ºðõ áîëíî. Áàéíãà õàìòðàí àìüäàð÷, íýãòãýí õîîë õ¿íñýý áýëòãýæ, íýã òîãîîíîîñ õîîë èääýã íýã áóþó õýä õýäýí õ¿ì¿¿ñèéã “ ºðõ” ãýæ õýëíý. Ýäãýýð õ¿ì¿¿ñ íü õàìààòàí ñàäàí áîëîí àæèë îëãîã÷òîéãîî õàìòðàí àìüäàðäàã öóñàí òºðëèéí õàìààðàëã¿é ãýðèéí ¿éë÷ëýã÷, áóñàä õºëñíèé àæèë÷èä ÷ áàéæ áîëíî. ªðõèéí àì á¿ëèéí òîîíä òóõàéí ºðõºä 6 ñàðààñ èë¿¿ õóãàöààãààð ýçã¿é áàéãàà (õóãàöààò öýðãèéí àëáàí õààã÷, îþóòàí ñóðàã÷èä, ãàäààäàä àæèëëàæ àìüäàð÷ áàéãàà áîëîí öàãäàí õîðèãäîæ áàéãàà) èðãýäèéã ºðõèéí ãèø¿¿íä òîîöîõã¿é. Ñóäàëãààíû õóãàöàà Ýíýõ¿¿ ñóäàëãàà íü óëèðëûí ò¿¿âýð ñóäàëãàà þì. Ñóäàëãààíû õàìðàëòûí õóãàöàà íü 2006 îíû 7 ñàðààñ 2007 îíû 7-ð ñàð õ¿ðòýëõ íýã æèëèéí õóãàöàà. 2. Ò¿¿âðèéí õýìæýýã òîäîðõîéëîõ Ò¿¿âðèéí õýìæýý íü ñóäàëãàà áîëãîíû îíöëîãîîñ øàëòãààëàí õàðèëöàí àäèëã¿é õýìæýýòýé áàéäàã. Õýäèé òèéì áîëîâ÷ ò¿¿âðèéí ñòàíäàðò àëäàà áóþó íàðèéâ÷ëàëûí ò¿âøèí áîëîìæèò õýìæýýíä õàìãèéí áàãà áàéõ ãýñýí äýýð äóðüäñàí çàð÷ìûí ¿íäñýí äýýðýýñ ò¿¿âðèéí õýìæýýã òîäîðõîéëîõ томъёо íü äàðààõü õýëáýðòýé áàéíà. Ò¿¿âðèéí õýìæýýã òîäîðõîéëîõ томъёо:

n=

Z 2 ( p )(1 − p ) E2

(1)

n - ò¿¿âðèéí õýìæýý Z - äèçàéí ýôôåêò áóþó òóõàéí ò¿¿âðèéã ñîíãîñîí àðãûí ñòàíäàðò àëäàà, ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âðèéí ñòàíäàðò àëäààíû õàðüöàà E - ò¿¿âðèéí ñòàíäàðò àëäàà áóþó íàðèéâ÷ëàë p - òóõàéí ñóäàëãààíû ò¿ëõ¿¿ð áóþó òîäîðõîéëîã÷ ¿ç¿¿ëýëòèéí ýõ îëîíëîãò ýçëýõ õóâèéí æèí áóþó èëðýõ ìàãàäëàë áàéíà. Ò¿ëõ¿¿ð ¿ç¿¿ëýëòèéí õóâüä ìîíãîëûí ñòàòèñòèêò ºðõèéí ñóäàëãààíä ºðõ, õ¿í àìûí òîîã, àæèëëàõ õ¿÷íèé ñóäàëãààíä àæèëã¿é÷¿¿äèéí òîîã, àæ ¿éëäâýðò àæèëëàãñäûí òîîã, õóäàëäàà ¿éë÷èëãýýíä îðëîãî, áîðëóóëàëòûí õýìæýýã ãýõ ìýò÷èëýí òîãòñîí ¿ç¿¿ëýëòèéã àâäàã. Çàðèì òîõèîëäîëä õýä õýäýí ¿ç¿¿ëýëòèéã íýãòãýí (RANK) àâàõ òîõèîëäîë áàéäàã. Z 2 áîëîí E -èéí õóâüä òîäîðõîé óòãóóäûã ºãñºí ò¿¿âðèéí õýìæýýã òîäîрõîéëîã÷ õ¿ñíýãò áàéäàã áºãººä ñóäëàà÷èä ººðñäèéí ñóäàëãààíû çîðèëãî, áîëîìæèò àëäààã òààìàãëàñíû ¿íäñýí äýýðýýñ õ¿ñíýãòýýñ ò¿¿âðèéí õýìæýýã òîäîðõîéëäîã. Ò¿¿âðèéã õýìæýýã òîäîðõîéëîõ õ¿ñíýãò íü Z 2 áîëîí E -èéí ºãºãäñºí õîñëîë äýýðýýñ áîäîãäîõ áºãººä (1) томъёоíû äàãóó òîîöîãäîíî. Ìàíàé òîõèîëäîëä p áîë òààìàãëàñàí àæèëã¿é÷¿¿äèéí òîîíû íèéò õ¿í àìä ýçëýõ õóâèéí æèí áàéíà.

p=

k K

(2)

k - òààìàãëàñàí àæèëã¿é÷¿¿äèéí òîî K - Ìîíãîë óëñûí íèéò õ¿í àì

22

k = 175000 K = 2533100

=>

p = 0.069085 q = 1 − p = 0.930915 áîëíî.

Ò¿¿âðèéí õýìæýýã òîäîðõîéëîõ õ¿ñíýãò Precision

Assumed Values of Deff- DEFF 1 1.1 1.2

0.7

0.8

0.9

1.3

1.4

1.5

1.6

0.03

10480

11978

13475

14972

16469

17966

19464

20961

22458

23955

0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10 0.11 0.12 0.13 0.14 0.15 0.16 0.17 0.18 0.19 0.20 0.21 0.22 0.23 0.24 0.25

5895 3773 2620 1925 1474 1164 943 780 655 558 481 419 368 326 291 261 236 214 195 178 164 151

6737 4312 2994 2200 1684 1331 1078 891 749 638 550 479 421 373 333 299 269 244 223 204 187 172

7580 4851 3369 2475 1895 1497 1213 1002 842 718 619 539 474 420 374 336 303 275 251 229 211 194

8422 5390 3743 2750 2105 1664 1347 1114 936 797 687 599 526 466 416 373 337 306 278 255 234 216

9264 5929 4117 3025 2316 1830 1482 1225 1029 877 756 659 579 513 457 411 371 336 306 280 257 237

10106 6468 4492 3300 2527 1996 1617 1336 1123 957 825 719 632 560 499 448 404 367 334 306 281 259

10948 7007 4866 3575 2737 2163 1752 1448 1216 1037 894 779 684 606 541 485 438 397 362 331 304 280

11791 7546 5240 3850 2948 2329 1886 1559 1310 1116 962 838 737 653 582 523 472 428 390 357 328 302

12633 8085 5615 4125 3158 2495 2021 1670 1404 1196 1031 898 790 699 624 560 505 458 418 382 351 323

13475 8624 5989 4400 3369 2662 2156 1782 1497 1276 1100 958 842 746 665 597 539 489 445 408 374 345

Äýýðõ õ¿ñíýãòýýð ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ ºðõèéí òîîã òîãòîîõäîî òààìàãëàæ áàéãàà àæèëã¿é÷¿¿äèéí òîîíîîñ õàìààðóóëàí òýäãýýðèéí ñîíãîãäîõ áà ýñ ñîíãîãäîõ ìàãàäëàëûí õàðüöààã àøèãëàí Ìîíãîë Óëñûí íèéò ºðõ¿¿äèéã òºëººëºõ人 ñóäàëãààíû àñóóëãààð öóãëóóëñàí ìýäýýëëèéí áîäèò áàéäàë ¿íäýñíèé õýìæýýíä 4%-èàñ õýòðýõã¿é àëäààíû ìàãàäëàëòàé áà ò¿¿âýðëýëòèéí çîõèîìæèéí íºëººëëèéí óòãà (äèçàéí ýôôåêò-DEFF) íü 1.5-ààñ õýòðýõã¿é áàéõ òîõèðîìæòîé á¿õýë òîî 12288-ã ñîíãîæ àâñàí. Àæèëã¿é÷¿¿äèéí òîîã ò¿ëõ¿¿ð ¿ç¿¿ëýëò áîëãîí ñîíãîñîí íü òóõàéí ñóäàëãàà íü ººðºº àæèë ýðõëýëò, àæèëã¿éäëèéã ñóäëàõ ãîë çîðèëãîòîé õîëáîîòîé áºãººä 2002-2003 îíû ñóäàëãààíä ºðõèéí òîîã ñîíãîõäîî ìºí ýíý àðãààð ñîíãîñîí áîëíî. ͺ㺺òýéã¿¿ð ò¿¿âýðò õè÷íýýí ºðõ õàìðàãäàõ íü ñóäàëãààíû ñàíõ¿¿æèëò áîëîí ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íãèéí íàðèéâ÷ëàëààñ èõýýõýí õàìààðäàã. Ñóäàëãààíä õàìðàãäñàí 12288 ºðõººñ àâñàí ìýäýýëýë íü Ìîíãîë Óëñûí íèéò ºðõ¿¿äèéã òºëººëºõ人 ñóäàëãààíû àñóóëãààð öóãëóóëñàí ìýäýýëëèéí áîäèò áàéäàë ¿íäýñíèé õýìæýýíä 4%-èàñ õýòðýõã¿é àëäààíû ìàãàäëàëòàé áà ò¿¿âýðëýëòèéí çàãâàðûí íºëººíèé óòãà íü 1.5-ààñ õýòðýõã¿é áàéõààð ò¿¿âýðëýëòèéã õèéñýí. 3. Ò¿¿âýðëýëò õèéñýí àðãà ç¿é Ìîíãîë Óëñûí íóòàã äýâñãýð çàñàã çàõèðãààíû õóâüä àéìàã, íèéñëýëä, àéìàã íü ñóìàíä, ñóì íü áàãò, íèéñëýë íü ä¿¿ðýãò, ä¿¿ðýã íü õîðîîíä õóâààãäàíà. Íèéòäýý 21 àéìàã, 336 ñóì, 1700 îð÷èì áàã, õîðîîòîé áàéíà. Ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íã çºâõºí óëñûí õýìæýýíä íýãòãýýä çîãñîõã¿é àéìàã, á¿ñ íóòãèéí õýìæýýíä áîëîâñðóóëàõ çîðèëòûí ¿¿äíýýñ 21 àéìãèéã òóñ á¿ðò íü íýã á¿ëýã, Óëààíáààòàð õîòûí 9 ä¿¿ðãèéã 8 á¿ëýãò (õàìãèéí öººí ºðõòýé 2 ä¿¿ðãèéã íýã á¿ëýãò õàìðóóëñàí) õóâààæ íèéò 29 á¿ëýãëýëò õèéíý. Ò¿¿âýðëýëòèéã õèéõäýý 2 øàòàò ò¿¿âðèéí àðãûã õýðýãëýõ áà ýõíèé øàòàíä ÒÀØÍ-èéã á¿ëýã áîëãîíä äýä ò¿¿âýðòýéãýýð, õî¸ð äàõü øàòàíä ñîíãîãäñîí àíõàí øàòíû íýãæ òóòìààñ 12 ºðõèéã ñîíãîíî. 3.1 Á¿ëýãëýëò:

23

Óëààíáààòàð õîòûí õýìæýýíä ä¿¿ðýã òóñ á¿ð ñóäàëãààíû á¿ëã¿¿äýä (ä¿¿ðýã) õóâààãäàõ áºãººä õàìãèéí öººí ºðõòýé 2 ä¿¿ðãèéã íýã á¿ëýãò õàìðóóëæ íèéò 8 á¿ëýã ¿¿ñãýíý. Àéìàã òóñ á¿ðèéã íýã á¿ëýã õýìýýí òîîöîæ (21 àéìàã) 21 á¿ëýã ¿¿ñýõ þì. Íèéòäýý 21+8=29 á¿ëýã 2 øàòòàé ò¿¿âðèéã õèéíý. Á¿ëýã1: ÓÁ õîòûí 1-ð ä¿¿ðãèéí á¿õ õýñã¿¿ä Á¿ëýã2: ÓÁ õîòûí 2-ð ä¿¿ðãèéí á¿õ õýñã¿¿ä …………………………………………………… Á¿ëýã7: ÓÁ õîòûí 7-ð ä¿¿ðãèéí á¿õ õýñã¿¿ä Á¿ëýã8: ÓÁ õîòûí 8-ð ä¿¿ðãèéí á¿õ õýñã¿¿ä Á¿ëýã9: Àðõàíãàé àéìãèéí á¿õ áàãóóä Á¿ëýã10: Áàÿí-ªëãèé àéìãèéí á¿õ áàãóóä ……………………………………………………. Á¿ëýã29: Ãîâüñ¿ìáýð àéìãèéí á¿õ áàãóóä Óëààíáààòàð õîòûí ä¿¿ðãèéí õîðîîíû õýñã¿¿ä áîëîí àéìãóóäûí áàãóóäûã ò¿¿âýðëýëòèéí àíõàí øàòíû íýãæ (ÒÀØÍ)-ýýð àâ÷ 384 õýñýã, 640 áàã áóþó àíõàí øàòíû íèéò 1024 íýãæèéã ò¿¿âýð ñóäàëãààíä õàìðóóëíà. Ò¿¿âðèéí íýãæ íü ºðõ¿¿ä áàéõ áà ò¿¿âýðëýëòèéí õî¸ð äàõü øàòàíä ÒÀØÍ òóñ á¿ðýýñ 12 ºðõ áóþó íèéò 12288 ºðõèéã ñóäëàíà. Ñóäàëãààíû õóãàöàà íýã æèë, ýíý õóãàöààíä íèéò 12288 ºðõèéã ò¿¿âýðëýí ñóäëàõ òóë óëèðàë á¿ð ÒÀØÍ-ýýñ òýíö¿¿ òîîíû ºðõèéã ò¿¿âýðëýí ñîíãîæ ñóäàëãààíä õàìðóóëíà. Æèøýý íü: Àðõàíãàé àéìàãò (384:4) òîãòìîë 96 ºðõèéã, ñàðä 32 ºðõ ñóäëàõ áîëæ áàéíà. 3.2 Àæèëëàõ õ¿÷íèé ñóäàëãààíû ÒÀØÍ, ºðõ¿¿äèéí á¿ëýã òóñ á¿ðýýð õóâààðèëàãäñàí áàéäàë Á¿ëýã òóñ á¿ðýýñ ñîíãîãäîõ ÒÀØÍ-èéã òóõàéí á¿ëãèéí õ¿í àìûí òîîíä ïðîïîðöèíàëèàð õóâààðèëñàí. Õ¿ñíýãò 1. Á¿ëãèéí äóãààð 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 21 22

Á¿ëãèéí íýðñ

22 23 24 25 26 27 28

Àðõàíãàé Áàÿí-ªëãèé Áàÿíõîíãîð Áóëãàí Ãîâü-Àëòàé Äîðíîãîâü Äîðíîä Äóíäãîâü Çàâõàí ªâºðõàíãàé ªìíºãîâü Ñ¿õáààòàð Ñýëýíãý Òºâ Óâñ Õîâä Õºâñãºë Õýíòèé Äàðõàí-Óóë Îðõîí Ãîâü-Ñ¿ìáýð Àéìãèéí ä¿í Ñîíãèíî õàéðõàí Áàÿí ç¿ðõ Áàÿíãîë Ñ¿õáààòàð Õàí Óóë ×èíãýëòýé Íàëàéõ

29

Áàãàíóóð Áàãàõàíãàé Íèéñëýëèéí ä¿í ÓËÑÛÍ Ä¯Í

Óëèðàëä ò¿¿âýðëýãäýõ ºðõèéí òîî

Ñàðä ò¿¿âýðëýãäýõ ºðõèéí òîî

384 480 384 288 288 288 384 288 384 480 288 288 384 384 384 384 672 288 480 384 96 7,680 960 960 768 576 480 672 96

96 120 96 72 72 72 96 72 96 120 72 72 96 96 96 96 168 72 120 96 24 1,920 240 240 192 144 120 168 24

32 40 32 24 24 24 32 24 32 40 24 24 32 32 32 32 56 24 40 32 8 640 80 80 64 48 40 56 8

96

24

8

Ò¿¿âýðëýãäýõ Ò¿¿âýðëýãäýõ íýãæèéí òîî ºðõèéí òîî

Íèéò ºðõ

Íèéò õ¿í àì

24,276 21,328 20,935 15,016 15,473 13,968 18,087 12,628 19,929 28,793 12,798 13,339 22,193 23,309 19,800 19,478 29,655 17,941 22,238 20,870 3,245 395,299 44,862 47,459 35,294 26,097 20,032 28,371 6,521

91,092 95,758 82,088 56,428 63,587 51,582 73,981 49,934 78,668 108,235 47,866 52,768 90,190 88,491 80,924 91,687 123,416 66,762 90,656 84,297 12,625 1,581,035 204,587 196,132 160,479 117,233 87,912 130,501 26,529

32 40 32 24 24 24 32 24 32 40 24 24 32 32 32 32 56 24 40 32 8 640 80 80 64 48 40 56 8

7,091

29,037

8

215,727

952410

384

4,608

1,152

384

611,026

2,533,445

1,024

12,288

3,072

1,024

24

Àæèëëàõ õ¿÷íèé ò¿¿âýð ñóäàëãààíä 12288 ºðõ õàìðàãäàõ áºãººä ñàð òóòàì 1024 ºðõ øèíýýð ò¿¿âýðëýãäýõ áîëíî. 3.3 Òîìîîõîí áàã, õýñãèéã ñåãìåíòýä õóâààæ ò¿¿âýðëýëò õèéõ: Áàã, õýñýã äýõ õ¿íèé òîî íü 1200-ààñ èë¿¿ áàéõ òîõèîëäîëä 2 áîëîí ò¿¿íýýñ äýýø ñåãìåíòýä òýíö¿¿ õýìæýýòýéãýýð õóâààíà. ¯¿íä: õ¿í =1200 1 ñåãìåíò 1201-1900 õ¿í 2 ñåãìåíò 1901-2600 õ¿í 3 ñåãìåíò 2601-3300 õ¿í 4 ñåãìåíò 3301-4000 õ¿í 5 ñåãìåíò 4001-4700 õ¿í 6 ñåãìåíò 4701-5400 õ¿í 7 ñåãìåíò 5401-6100 õ¿í 8 ñåãìåíò 6101-6800 õ¿í 9 ñåãìåíò 6801-7500 õ¿í 10 ñåãìåíò 7501-8200 õ¿í 11 ñåãìåíò 8201-8900 õ¿í 12 ñåãìåíò 8901-9600 õ¿í 13 ñåãìåíò 9601-10300 õ¿í 14 ñåãìåíò ãýõ ìýò ………………. Ò¿¿âðèéí õ¿ðýýã 2005 îíû õ¿í àì, ºðõèéí æèëèéí ýöñèéí òàéëàí, ìýäýýíèé ä¿íã àøèãëàí àéìàã, íèéñëýë, ñóì, ä¿¿ðýã, áàã, õîðîîíû õýñãèéí íýðñèéí äàãóó æàãñààæ, òýäãýýðò õàðãàëçàõ ºðõ, õ¿í àìûí òîîã áàéðøóóëàí æàãñààæ áýëòãýñýí. Èéíõ¿¿ áýëòãýõäýý 1200-ñ èë¿¿ õ¿í àìòàé áàã, õýñãèéã òîäîðõîé èíòåðâàëä òýíö¿¿ õýìæýýãýýð õóâààðèëàí õóâààñàí. Èíãýæ õóâààãäñàí õýñýã, áàãèéí ñåãìåíòèéã áèå äààñàí ÒÀØÍ ãýæ ¿çýæ áîëíî. Èðñýí æàãñààëòûí õ¿í àìûí òîîíä ¿íäýñëýí 1200 áà ò¿¿íýýñ äýýø õ¿í àìòàé áàã, õýñãèéã õóâààí õýä õóâààãäñàíààñ øàëòãààëàí íýìýëò òºäèé ÷èíýý ìºðèéã á¿ëýã áîëãîíä ¿¿ñãýæ ºãñºí. 3.4 Ò¿¿âýðëýëòèéí àíõàí øàòíû íýãæèéã ñîíãîñîí áàéäàë. Ýõíèé øàòàíä ÒÀØÍ-èéã õýìæýýíä íü ïðîïîðöèîíàëü ìàãàäëàëò ñèñòåì÷èëñýí öèêë ò¿¿âðèéí àðãààð ñîíãîñîí. Ò¿¿âýðëýãäýõ íýãæ¿¿äèéã ÿìàð íýãýí ¿ç¿¿ëýëòýýð íü æèãíýæ ñîíãîõ øààðäëàãàòàé ¿åä ýíý àðãûã àøèãëàäàã. ªºðººð õýëáýë æèí èë¿¿ áàéãàà íýãæèéí ò¿¿âýðëýëòýä îðîõ ìàãàäëàë èë¿¿ áàéíà ãýñýí ¿ã. Ìàíàé òîõèîëäîëä ÒÀØÍ-èéí õ¿í àìûí òîî èõ áàéõ òóñàì òóõàéí ÒÀØÍ-èéí ñîíãîãäîõ ìàãàäëàë íü ºíäºð áîëæ áàéãàà þì. ÒÀØÍ-èéã á¿ëýã òóñ áîëãîíä õ¿í àìûí òîîíûõ íü õóâüä ïðîïîðöèíàëèàð 2 äýä ò¿¿âýðëýëò õèéæ ñîíãîñîí. ¯¿íèéã Àðõàíãàé àéìãèéí æèøýýí äýýð òàéëáàðëàÿ. 1-ð àëõàì. Òóõàéí á¿ëãèéí ò¿¿âðèéí õ¿ðýýã 2005 îíû õ¿í àì, ºðõèéí æèëèéí ýöñèéí òàéëàí, ìýäýýíèé ä¿íã àøèãëàí áàã, íýðñèéí äàãóó æàãñààæ, òýäãýýðò õàðãàëçàõ ºðõ, õ¿í àìûí òîîã áàéðøóóëàí æàãñààæ áýëòãýýä õ¿í àìûí òîî íü 1200-ñ èë¿¿ ãàðñàí áàãèéã õ¿í àì, ºðõèéí òîîíû õóâüä îéðîëöîîãîîð òýíö¿¿ õýìæýýòýéãýýð, òîäîðõîé òîîíû ñåãìåíòýä õóâààæ áàéðëóóëúÿ. Õ¿ñíýãò 2. Á¿ëãèéí ÒÀØÍ-èéí õàìðàõ õ¿ðýý ÀÊ 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Àéìãèéí íýð Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé

ÑÊ 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2

Ñóìûí íýð Èõòàìèð Èõòàìèð Èõòàìèð Èõòàìèð Èõòàìèð Èõòàìèð Èõòàìèð ×óëóóò ×óëóóò ×óëóóò

segment

2/1 2/2

ÁÊ 1 2 3 4 5 5 6 1 2 3

25

Áàãèéí íýð Õºõíóóð Õàí-ªíäºð Áîðò Áóãàò Òàéõèð Òàéõèð Ýðäýíýòîëãîé ªëçèéò ãîë Çóóíìîä Õàëóóí óñ

Íèéò ªðõèéí õ¿í òîî àì 145 623 219 906 231 969 247 1017 152 617 152 617 237 965 163 589 280 1012 265 1001

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé

2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 12 12 12 12 12 13 13 13 13 13 14

×óëóóò ×óëóóò Õàíãàé Õàíãàé Õàíãàé Õàíãàé Õàíãàé Õàíãàé Òàðèàò Òàðèàò Òàðèàò Òàðèàò Òàðèàò Òàðèàò Òàðèàò ªíäºð-óëààí ªíäºð-óëààí ªíäºð-óëààí ªíäºð-óëààí ªíäºð-óëààí ªíäºð-óëààí ªíäºð-óëààí ªíäºð-óëààí Ýðäýíýìàíäàë Ýðäýíýìàíäàë Ýðäýíýìàíäàë Ýðäýíýìàíäàë Ýðäýíýìàíäàë Ýðäýíýìàíäàë Ýðäýíýìàíäàë Æàðãàëàíò Æàðãàëàíò Æàðãàëàíò Æàðãàëàíò Æàðãàëàíò Öýöýðëýã Öýöýðëýã Öýöýðëýã Öýöýðëýã Öýöýðëýã Õàéðõàí Õàéðõàí Õàéðõàí Õàéðõàí Õàéðõàí Áàòöýíãýë Áàòöýíãýë Áàòöýíãýë Áàòöýíãýë Áàòöýíãýë Áàòöýíãýë ªëçèéò ªëçèéò ªëçèéò ªëçèéò ªãèéíóóð ªãèéíóóð ªãèéíóóð ªãèéíóóð ªãèéíóóð Õàøààò Õàøààò Õàøààò Õàøààò Õàøààò Õîòîíò

2/1 2/2 2/1 2/2 2/1 2/2

2/1 2/2

4 5 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 2 3 4 4 5 1 2 3 4 5 6 6 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1

26

Õàéðõàí Õ¿ðýì Òýðõ ×àíäìàíà Àðáàÿñãàëàí Ãè÷ãýíý Áàÿí-óëààí Íî¸íõàíãàé Òýðõ Öàãààííóóð Õîðãî Ñóìàí Áººðºëæ¿¿ò ̺ðºí Àëòààä Àçðàãà Àçðàãà Õàíóé Õàíóé Äîíãîé Áýëõè Áýëõè Áàÿíãîë Àëàã-óóë Èäýð-óëààí Ýðäýíý-óóë Õàí-ºíäºð Òýýë ªëçèéò ªëçèéò Çóñëàí Ýðäýíý-óóë Àñàéò Áàÿíöàãààí Õîîëò Òóóëàíò ×óëóóò Õîíãîðæ Õóæèðò Èõáóëàã Ìîãîé Àñãàò Æàðàíòàé Õàéðõàí ªãººìºð Óëààí÷óëóó Õºíºã Äýë Áàÿí-óóë Öàö Äàéð áîð ßìààò Áîäîíò Áàéøèð Õºøººò Òîãëîõ Äîéò ªãèé Îðõîí Çýãñò Æàðãàëàíò Íîìãîí Öàéäàì Öàãààíõàä Áàÿí Õîòîíò

179 191 155 129 130 110 125 224 185 211 249 163 149 243 139 131 131 169 169 233 168 168 389 253 179 321 258 336 152 152 208 130 317 287 161 247 182 192 188 248 198 180 263 218 240 127 149 164 182 205 285 231 254 204 243 197 178 129 147 129 160 156 234 170 200 217

679 662 531 451 471 313 413 875 731 847 979 592 546 875 512 675 674 682 681 885 662 662 952 910 710 1110 959 1196 607 607 808 522 1165 980 614 997 686 731 721 901 766 790 693 732 775 453 487 554 596 644 1084 795 789 707 863 701 679 497 590 548 627 622 882 588 875 1154

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé

14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 15 16 16 16 16 17 17 17 17 18 18

1

Àðõàíãàé

18

Õîòîíò Õîòîíò Õîòîíò Õîòîíò Õîòîíò Öýíõýð Öýíõýð Öýíõýð Öýíõýð Öýíõýð Öýíõýð Öýíõýð Òºâøð¿¿ëýõ Òºâøð¿¿ëýõ Òºâøð¿¿ëýõ Òºâøð¿¿ëýõ Áóëãàí Áóëãàí Áóëãàí Áóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí

1

Àðõàíãàé

18

Ýðäýíýáóëãàí

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé Àðõàíãàé

18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 19 19 19

Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Öàõèð Öàõèð Öàõèð

1 1 1 1 1 1 1

5/1 5/2

2 3 4 5 6 1 2 2 3 4 5 6 1 2 3 4 1 2 3 4 1 1

Õººâºð Áóðãàëòàé Óëààí ÷óëóó Îðõîí ªíäºðñàíò Îðõîí Öýöýðëýã Öýöýðëýã Öýíõýð Àëòàí-îâîî Áóéëàí Òàìèð I áàã II áàã III áàã IY áàã Òóñãàëò Òàìèð Áàÿíáóëàã Çóóíìîä 1-ð áàã 1-ð áàã

255 163 208 135 335 174 166 166 192 274 271 257 221 190 249 226 178 163 122 246 188 188

781 523 696 439 1133 670 609 609 682 982 980 948 825 753 1062 849 636 551 336 762 783 781

5/3

1

1-ð áàã

188

781

5/4

1

1-ð áàã

188

781

5/5 5/1 5/2 5/3 5/4 5/5 5/1 5/2 5/3 5/4 5/5 5/1 5/2 5/3 5/4 5/5 2/1 2/2 2/1 2/2

1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 6 6 1 2 3

1-ð áàã 2-ð áàã 2-ð áàã 2-ð áàã 2-ð áàã 2-ð áàã 3-ð áàã 3-ð áàã 3-ð áàã 3-ð áàã 3-ð áàã 4-ð áàã 4-ð áàã 4-ð áàã 4-ð áàã 4-ð áàã 5-ð áàã 5-ð áàã 6-ð áàã 6-ð áàã Öàõèð Õàí-óóë Áàÿíãîë

188 184 184 184 184 184 173 173 173 173 173 178 178 178 178 178 221 221 167 167 218 214 150 24276

781 709 709 709 709 712 681 681 681 681 683 798 798 798 798 798 860 860 609 609 712 795 551 91055

2/1 2/2

Àéìãèéí ä¿í

2-ð àëõàì Òóõàéí á¿ëãýýñ ñîíãîãäîõ ÒÀØÍ-èéí òîîã Õ¿ñíýãò2.–îîñ ¿çýõýä Àðõàíãàé àéìàã áóþó Á¿ëýã1-èéí õóâüä 32 ÒÀØÍ-èéã ñîíãîõ ¸ñòîé áàéíà. Ñèñòåì÷èëñýí öèêë, 2 òóñäàà õàìààðàëã¿é äýä ò¿¿âýðëýëòèéã õèéõäýý äýä ò¿¿âýðëýëò òóñ á¿ðò ýõëýë áîëîõ ñàíàìñàðã¿é òîîã áîäóóëàõ áºãººä èíòåðâàë áóþó ò¿¿âýð õîîðîíäûí çàé íü èæèë áàéíà.

R1 - ýõíèé äýä ò¿¿âýðëýëòèéí ñàíàìñàðã¿é ýõëýë R2 - õî¸ð äàõü äýä ò¿¿âýðëýëòèéí ñàíàìñàðã¿é ýõëýë Äýä ò¿¿âýðëýëò òóñ á¿ðýýñ òýíö¿¿ 16 ÒÀØÍ-èéã ñîíãîíî. Ñàíàìñàðã¿é ýõëýëèéã Microsoft Excel ïðîãðàììûí RAND ôóíêöûã àøèãëàí îëú¸. Íèéò ýõ îëîíëîãèéí õýìæýý 91055.

27

Çóðàã 1.

Õàðèí ò¿¿âýðëýëò õèéõýä àøèãëàãäàõ èíòåðâàëûã òîîöâîë Çóðàã 2.

3-ð àëõàì Îäîî äýýð áýëäñýí æàãñààëòûí õóâüä õ¿í àìûí òîîíû ºñºí íýìýãäýõ ä¿íã àðûí áàãàíàä íýìýëòýýð áàéðëóóëæ, äýä ò¿¿âýðëýëò òóñ á¿ðýýð ò¿¿âýðëýõ ¿ëäëýý. Ò¿¿âýðëýëò õèéñýí ïðîöåññèéã äîîðõè õ¿ñíýãòýýñ õàðæ áîëíî. ÀÊ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

ÑÊ 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3

segment

2/1 2/2

ÁÊ 1 2 3 4 5 5 6 1 2 3 4 5 1

Íèéò õ¿í àì 623 906 969 1017 617 617 965 589 1012 1001 679 662 531

ªñºí íýì 623 1529 2498 3515 4132 4749 5714 6303 7315 8316 8995 9657 10188

Àëõàì

Ñîíãîëò 1527.0 1527.0 1527.0 1527.0 1527.0 1527.0 1527.0 7218.0

28

S-n2 1

1

1

1

S2 623 623 623 623 623 623 623 623 623 6314 6314 6314 6314

2

2

2

2

Sel-d 2 1

1 2

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 7 ... 18 18 18 18 18 18 18 18 18 19 19 19

2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 2 3 4 4 5 1 2 3 4 5 6 6 1 2 4 4 4 4 4 5 5 6 6 1 2 3

2/1 2/2 2/1 2/2 2/1 2/2

2/1 2/2

5/1 5/2 5/3 5/4 5/5 2/1 2/2 2/1 2/2

451 471 313 413 875 731 847 979 592 546 875 512 675 674 682 681 885 662 662 952 910 710 1110 959 1196 607 607 808 522 798 798 798 798 798 860 860 609 609 712 795 551 91055

10639 11110 11423 11836 12711 13442 14289 15268 15860 16406 17281 17793 18468 19142 19824 20505 21390 22052 22714 23666 24576 25286 26396 27355 28551 29158 29765 30573 31095 82867 83665 84463 85261 86059 86919 87779 88388 88997 89709 90504 91055

12908.0 12908.0 12908.0 12908.0 12908.0 12908.0 12908.0 12908.0 18599.0 18599.0 18599.0 18599.0 18599.0 18599.0 18599.0 24290.0 24290.0 24290.0 24290.0 24290.0 24290.0 24290.0 29981.0 29981.0 81200.0 81200.0 81200.0 81200.0 81200.0 86891.0 86891.0 86891.0 86891.0 86891.0 86891.0 86891.0 5691

1

6314 6314 6314 6314 12005 12005 12005 12005 12005 12005 12005 17696

1

1

1

1

1

1

1

1

1

14

2

2

2

2 1

2

2

2 1

23462 23462 23462 23462 23462 23462 29153 29153 29153 29153 80372 80372 80372 80372 80372 80372 86063 86063 86063 86063 86063 86063

16

2

2

2 1

2

2

2 1

2

2

12

4

1 2

16

Äýýðõ õ¿ñíýãòýýñ ñîíãîãäñîí ÒÀØÍ-èéã ÿëãàæ àâáàë, á¿ëãèéí õóâüä äàðààõü áàéäàëòàé õàðàãäàíà.

ÀÊ

Àéìãèéí íýð

ÑÊ

Ñóìûí íýð

segment

ÁÊ

Áàãèéí íýð

ªðõèéí òîî

Íèéò õ¿í àì

ªñºí íýì

Sub sample

1

Àðõàíãàé

1

Èõòàìèð

2

Õàí-ªíäºð

219

906

1529

1

1

Àðõàíãàé

2

2

Çóóíìîä

280

1012

7315

1

1

Àðõàíãàé

4

×óëóóò Òàðèàò

1

Òýðõ

185

731

13442

1

1

Àçðàãà

131

674

19142

1

Àðõàíãàé

5

ªíäºð-óëààí

2/2

Ýðäýíýìàíäàë

1

Àðõàíãàé

6

1

Àëàã-óóë

253

910

24576

1

1

Àðõàíãàé

7

Æàðãàëàíò

1

Çóñëàí

208

808

30573

1

1

Àðõàíãàé

8

Öýöýðëýã

3

Õîíãîðæ

192

731

36268

1

1

Àðõàíãàé

9

Õàéðõàí

5

ªãººìºð

240

775

41646

1

1

Àðõàíãàé

11

ªëçèéò

3

Áàéøèð

204

707

47755

1

1

Àðõàíãàé

13

Õàøààò

2

Íîìãîí

156

622

52882

1

1

Àðõàíãàé

14

Õîòîíò

5

Îðõîí

135

439

58820

1

1

Àðõàíãàé

15

Öýíõýð

5

Áóéëàí

271

980

64485

1

1

Àðõàíãàé

17

Áóëãàí

2

Òàìèð

163

551

70109

1

2

2-ð áàã

184

709

75823

1

1

Àðõàíãàé

18

Ýðäýíýáóëãàí

5/1

29

Ýðäýíýáóëãàí

1

Àðõàíãàé

18

1

Àðõàíãàé

18

1

Àðõàíãàé

1

Èõòàìèð

1

Àðõàíãàé

2

1

Àðõàíãàé

3

1

Àðõàíãàé

4

1

Àðõàíãàé

5

1

Àðõàíãàé

6

1

Àðõàíãàé

8

Öýöýðëýã

1

Àðõàíãàé

9

1

Àðõàíãàé

1

5/4

3

3-ð áàã

173

681

81386

1

5

5-ð áàã

221

860

86919

1

1

Õºõíóóð

145

623

623

2

×óëóóò

3

Õàëóóí óñ

265

1001

8316

2

Õàíãàé Òàðèàò

6

Íî¸íõàíãàé

224

875

12711

2

7

Àëòààä

139

512

17793

2

5

Áàÿíãîë

389

952

23666

2

6

ªëçèéò

152

607

29158

2

1

Òóóëàíò

247

997

34851

2

Õàéðõàí

4

Õàéðõàí

218

732

40871

2

11

ªëçèéò

1

ßìààò

231

795

46259

2

Àðõàíãàé

13

Õàøààò

1

Æàðãàëàíò

160

627

52260

2

1

Àðõàíãàé

14

Õîòîíò

3

Áóðãàëòàé

163

523

57685

2

1

Àðõàíãàé

15

Öýíõýð

4

Àëòàí-îâîî

274

982

63505

2

1

Àðõàíãàé

17

Áóëãàí

1

Òóñãàëò

178

636

69558

2

1

Àðõàíãàé

18

5/5

1

1-ð áàã

188

781

75114

2

1

Àðõàíãàé

18

5/3

3

3-ð áàã

173

681

80705

2

1

Àðõàíãàé

18

5

5-ð áàã

221

860

87779

2

Ýðäýíýáóëãàí

2/1

ªíäºð-óëààí Ýðäýíýìàíäàë

2/1

Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí

2/2

Äýýðõ çàð÷ìààð á¿ëýã òóñ á¿ðèéí õóâüä àíõàí øàòíû íýãæèéã ñîíãîíî. 3.5 ÒÀØÍ-èéã õóãàöààíû õóâüä õóâààðèëàõ Ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íã óëèðëààð íýãòãýõ áºãººä ñàð òóòàì ò¿¿âýðëýëò õèéãäýõ ó÷ðààñ á¿ëýã òóñ á¿ðèéí õóâüä ÒÀØÍ-èéã ñîíãîñíîîð ìàíàé ýíý øàòíû àæèë äóóñàõã¿é. ÒÀØÍ-èéí äýä ò¿¿âýðëýëò òóñ á¿ðýýð ýõëýýä óëèðëûí õóâààðèëàëò õèéæ, ýöýñò íü ñàðä æèãä òàðõààõ íü ñóäàëãààíû ¿ð ä¿í, òºëººëºõ ÷àäàìæèéã õàäãàëàõ ñàéí òàëòàé. Èéìä íèéò ñîíãîãäñîí ÒÀØÍ-äýý ÿíç á¿ðèéí çîðèëãîîñ ¿ë õàìààðàí äýñ äàðààëóóëàí 1-1024 ãýñýí äóãààðûã ºã÷ æàãñààÿ. (Õ¿ñíýãò 1) Èéíõ¿¿ æàãñààñíû äàðàà ýõëýýä óëèðëààð äýñ äàðààëëóóëàí äóãààðëààä (æè÷: á¿ëýã áîëãîíû õóâüä ÒÀØÍ-èéí òîîã ñîíãîõäîî óëèðëûí ñóäàëãàà ãýäãýýñ øàëòãààëàí 4-ä õóâààãäàõààð çàñâàðëàñàí áîëíî) äàðàà íü ñàð õóâààðèëñàí. Óëèðàë òóòìûí ÒÀØÍ-èéí òîî òýíö¿¿ 256 áàéíà. ͺ㺺òýéã¿¿ð óëèðëûí ÒÀØÍ-èéí òîî á¿ëýã áîëãîí äýä ò¿¿âýðëýëò òóñ á¿ðä òýíö¿¿ áºãººä ñàðûí õóâüä õàðèëöàí àäèëã¿é áàéãàà.

Ñóìûí íýð

Àéìãèéí íýð

ÑÊ

Sel-d

FSU

quarter

1

Àðõàíãàé

1

Èõòàìèð

1

Õºõíóóð

145

623

1

1

1

7

1

Àðõàíãàé

2

×óëóóò

1

ªëçèéò ãîë

163

589

1

2

2

10

1

Àðõàíãàé

3

Áàÿí-óëààí

125

413

1

3

3

1

Àðõàíãàé

4

Õàíãàé Òàðèàò

5

1

6

̺ðºí

243

875

1

4

4

4

1

Àðõàíãàé

5

5

Áàÿíãîë

389

952

1

5

1

8

1

Àðõàíãàé

6

ªëçèéò

304

607

1

6

2

11

1

Àðõàíãàé

8

1

Òóóëàíò

247

997

1

7

3

2

1

Àðõàíãàé

9

Õàéðõàí

3

Æàðàíòàé

263

693

1

8

4

5

1

Àðõàíãàé

11

ªëçèéò

1

ßìààò

231

795

1

9

1

9

1

Àðõàíãàé

12

5

Çýãñò

129

548

1

10

2

12

1

Àðõàíãàé

14

Õîòîíò

2

Õººâºð

255

781

1

11

3

3

1

Àðõàíãàé

15

Öýíõýð

4

Àëòàí-îâîî

274

982

1

12

4

6

1

Àðõàíãàé

16

4

IY áàã

226

849

1

13

1

7

1

Àðõàíãàé

18

781

1

14

2

10

Ýðäýíýìàíäàë Öýöýðëýã

ªãèéíóóð

Òºâøð¿¿ëýõ Ýðäýíýáóëãàí

6

1

segment

2/1

5/4

Áàãèéí íýð

Íèéò õ¿í àì

ÀÊ

ªíäºð-óëààí

ÁÊ

ªðõèéí òîî

1-ð áàã

30

month

Ýðäýíýáóëãàí

1

Àðõàíãàé

18

681

1

1

Àðõàíãàé

18

1

Àðõàíãàé

1

Èõòàìèð

6

Ýðäýíýòîëãîé

798

1

16

4

4

965

2

513

1

7

1

Àðõàíãàé

3

Ãè÷ãýíý

Àðõàíãàé

4

Õàíãàé Òàðèàò

4

1

7

Àëòààä

110

313

2

514

2

10

139

512

2

515

3

1

1

Àðõàíãàé

6

1

Àëàã-óóë

253

910

2

516

4

4

1

Àðõàíãàé

6

5

Òýýë

336

1196

2

517

1

8

1

Àðõàíãàé

8

2

×óëóóò

1

Àðõàíãàé

9

Õàéðõàí

4

Õàéðõàí

182

686

2

518

2

11

218

732

2

519

3

1

Àðõàíãàé

11

ªëçèéò

2

Áîäîíò

2

254

789

2

520

4

1

Àðõàíãàé

13

Õàøààò

1

5

Æàðãàëàíò

160

627

2

521

1

1

Àðõàíãàé

14

Õîòîíò

9

3

Áóðãàëòàé

163

523

2

522

2

12

1

Àðõàíãàé

15

1

Àðõàíãàé

17

Öýíõýð

5

Áóéëàí

271

980

2

523

3

3

Áóëãàí

1

Òóñãàëò

178

636

2

524

4

6

1

Àðõàíãàé

18

1

Àðõàíãàé

18

1

Àðõàíãàé

18

1

Àðõàíãàé

19

Ýðäýíýáóëãàí

Ýðäýíýìàíäàë Ýðäýíýìàíäàë Öýöýðëýã

Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Ýðäýíýáóëãàí Öàõèð

3

5/2

4

5/5

3-ð áàã 4-ð áàã 237

15

3

1

1

5/5

1-ð áàã

781

2

525

1

7

3

5/3

3-ð áàã

681

2

526

2

10

5

2/1

3

5-ð áàã

443

860

2

527

3

1

Áàÿíãîë

150

551

2

528

4

4

Èéíõ¿¿ áýëäñýí æàãñààëòûã ò¿¿âýðëýëò õèéñýí ìýðãýæèëòýí õàðèóöàõ àëáàí òóøààëòàíä õÿíóóëñàíààð ÀØÍ-èéí ò¿¿âýðëýëò äóóñàõ áºãººä àéìàã, íèéñëýëèéí ñòàòèñòèêèéí àëáàä ðóó èëãýýíý. 3.6 ÒÕØÍ-èéí (õî¸ðäîõ øàòíû) ò¿¿âýðëýëò õèéõ çààâàð Һ⺺ñ èëãýýñýí ÒÀØÍ-èéí æàãñààëòàä ¿íäýñëýí àéìàã, íèéñëýëèéí ñòàòèñòèêèéí àëáàä òóõàéí õóãàöààíä ò¿¿âýðëýëò õèéõýýð ñîíãîãäñîí íýãæèéí ºðõèéí æàãñààëòûã çààñàí õóãàöààíä òºâä èð¿¿ëíý. Ýíýõ¿¿ æàãñààëòàä ¿íäýñëýí Ò¿¿âýðëýëòèéí õî¸ð äàõü øàòíû íýãæèéã á¿ëýã òóñ á¿ðýýð ñàð òóòàì ò¿¿âýðëýõ þì. Õî¸ð äàõü øàòàíä ÒÀØÍ-èéã ñîíãîñíû äàðàà ÒÀØÍ á¿ðýýñ ò¿¿âýð îëîíëîãèéã á¿ðä¿¿ëýõ ºðõ¿¿äèéã ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é ñèñòåì÷èëñýí öèêë ò¿¿âðèéí àðãààð ñîíãîíî. Ïðîïîðöèîíàëü ìàãàäëàëò ò¿¿âðèéí àðãààð ñîíãîãäñîí ÒÀØÍ-ä îäîîãèéí áàéäëààð õàìðàãäàæ áàéãàà íèéò ºðõ¿¿äèéí æàãñààëòûã õîëáîãäîõ çàñàã çàõèðãààíû íýãæ /ñòàòèñòèêèéí õýëòýñ/- ýýð ãàðãóóëíà. ªðõèéí æàãñààëòààñ ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é öèêë ò¿¿âðèéí àðãààð 12 ºðõèéã ñîíãîæ, ñóäàëãààíû ò¿¿âýð îëîíëîãèéã á¿ðä¿¿ëíý. Ò¿¿âýðëýëòèéí õî¸ð äàõü øàòíû íýãæ (ÒÕØÍ) áîëîõ ºðõ¿¿äèéã ñîíãîõäîî ò¿¿âðèéí àíõàí øàòàíä ñîíãîãäñîí áàã, õýñãèéí ºðõèéí æàãñààëò äýýð ¿íäýñëýí õèéíý. Ýíäýýñ íýí ò¿ð¿¿íä ÒÀØÍ-ýýð ñîíãîãäñîí áàã, õýñãèéí ºðõèéí æàãñààëòûã õîëáîãäîõ àéìàã, íèéñëýëèéí ñòàòèñòèêèéí ãàçðààñ ¿íýí çºâººð, òîãòñîí õóãàöààíä ãàðãóóëàí àâàõ íü àæëûí öààøäûí ¿ð äàãàâàðò íºëººëºõ íü òîäîðõîé áàéíà. Ýíýõ¿¿ çààâàð íü äàðààõü 2 ¿íäñýí õýñãýýñ á¿ðäýíý. 1. ªðõèéí æàãñààëò èð¿¿ëýõ 2. ÒÕØÍ áóþó ºðõèéã ñîíãîõ Õýñýã òóñ á¿ðèéã íàðèéâ÷ëàí ¿ç¿¿ëáýë: 1. ªðõèéí æàãñààëò èð¿¿ëýõ çààâàð ÒÀØÍ áîëîõ áàã, õýñã¿¿ä íü óðüä÷èëàí ñîíãîãäñîí áàéõ áºãººä ñîíãîãäñîí íýãæ¿¿ä íü õàðãàëçàõ àéìàã, íèéñëýë ä¿¿ðãýýð áîëîí õóãàöààíû õóâüä õóâààðèëàãäñàí áàéíà. Ýíýõ¿¿ õóâààðèëàëò íü õèéãäñýí áºãººä ÒÕØÍ-èéã ñîíãîõ ìýðãýæèëòýí íü òîäîðõîé õóãàöààíû ºìíº òóõàéí óëèðàëä

31

ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ ÒÀØÍ-èéã æàãñààëòûã ñàð, ñàðààð, ò¿¿í÷ëýí õàðãàëçàõ çàñàã, çàõèðãàààíû õóâààðèéí äàãóó ãàðãàæ àéìàã, íèéñëýëèéí ñòàòèñòèêèéí ãàçàðò õ¿ðã¿¿ëíý. Èéíõ¿¿ õ¿ðã¿¿ëýõ æàãñààëòûã ãàðãàõäàà Ñ:\Zaavar and related files\All_FSU_LFS.xls ôàéëûã à÷ààëàí “sample” sheet – ãàðãàæ ¿çíý. “sample” sheet-íèé õ¿ñíýãòèéí áàãàíûí íýð, õàðãàëçàõ êîäóóäûã äîîð үзүүлэв: acode aname scode sname BXcode Xcode sNum segN bname Hhnum POPnum Incr Samp1 Sel1 Samp2 Sel2 SelAll FsuNo Month Qrtr MntT QrtT

- àéìãèéí êîä - àéìãèéí íýð - ñóì, ä¿¿ðãèéí êîä - ñóì, ä¿¿ðãèéí íýð - áàã, õîðîîíû êîä - õýñãèéí êîä (çºâõºí íèéñëýëèéí õóâüä) - 2 òîî áàéõ áºãººä ýõíèé íü ñåãìåíòèéí òîî, 2 äàõü íü äóãààð - ñåãìåíòèéí äóãààð - áàã, õýñãèéí íýð - ºðõèéí òîî - õ¿íèé òîî - ýõíèé äýä ò¿¿âýðëýëòèéí àëõàì - ýõíèé äýä ò¿¿âýðëýëòýýñ ñîíãîãäñîí íýãæ - õî¸ð äàõü äýä ò¿¿âýðëýëòèéí àëõàì - õî¸ð äàõü äýä ò¿¿âýðëýëòýýñ ñîíãîãäñîí íýãæ - íýã, õî¸ðäóãààð ò¿¿âýðëýëòýýñ ñîíãîãäñîí íýãæ¿¿ä - ÒÀØÍ-èéí äóãààð - õóàíëèéí ñàð - õóàíëèéí óëèðàë - ñóäàëãààíû ñàð - ñóäàëãààíû óëèðàë ãýõ ìýò ¿ç¿¿ëýëò á¿õèé òóñãàé õ¿ñíýãò áàéãàà.

Õ¿ñíýãòèéí ýõíèé ìºð áóþó ¿ç¿¿ëýëò¿¿äòýé õýñãèéã èäýâõèæ¿¿ëýí Data öýñíèé Filter õýñãèéí AutoFilter êîìàíäûã ñîíãîíî. Óã êîìàíäûã ñîíãîñíîîð õ¿ññýí ¿ç¿¿ëýëò¿¿äýýðýý ø¿¿ëò õèéæ õàðàõ áîëîìæòîé áîëíî. Êîìïъþòåðèéí ãàðûí äîîøîî õàðñàí ñóì õýëáýðòýé ( ) òîâ÷ëóóð äýýð äàðæ òîäîðõîé àéìàã, íèéñëýë ìºí ò¿¿í÷ëýí ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ õóãàöààãààð íü ø¿¿ëò õèéæ áîëíî. Èíãýæ òóõàéí õóãàöààãààð íü ø¿¿æ, òóõàéí õóãàöààíä ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ ÒÀØÍ-èéí æàãñààëòûã àéìàã, íèéñëýë, ñóì, ä¿¿ðýã, áàã, õîðîî õýñãýýð íü ãàðãàæ õàðæ áîëíî. ÒÀØÍ-èéí æàãñààëòûã õóãàöààíûõ íü õàìò òºâ ãàçðààñ ãàðãóóëàí àéìàã, íèéñëýëèéí ñòàòèñòèêèéí ãàçàð, õýëòýñò óðüä÷èëàí õ¿ðã¿¿ëñýí áîëíî. Äýýðõ õýñãèéã äóðüäñàí íü àéìàã, íèéñëýëýýñ èð¿¿ëñýí æàãñààëòûí íýãæèéí äóãààð, õóãàöààíû õóâüä òààð÷ áàéãààã øàëãàõàä ÷èãëýñýí. Íýãýíò àéìàã, íèéñëýëèéí ñòàòèñòèêèéí ãàçàð, õýëòýñò ÒÀØÍ-èéí æàãñààëòûã õ¿ðã¿¿ëñýí áàéãàà òóë òýíäýýñ èðýõ æàãñààëòûã øàëãàæ õÿíàõ íü ò¿¿âýðëýëò õèéæ áàéãàà õ¿íèé ¿¿ðýã áîëîõ ¸ñòîé. ªðõèéí æàãñààëòûã èð¿¿ëýõýä òàâèõ øààðäëàãà Àéìàã, íèéñëýëèéí ñòàòèñòèêèéí ãàçàð, õýëòýñò òàâèõ øààðäëàãà: 1. Çààñàí õóãàöààíä ñîíãîãäñîí íýãæèéí ºðõèéí æàãñààëòûã á¿ðýí ã¿éöýä, ¿íýí çºâ, áîäèòîé ãàðãàæ èð¿¿ëýõ 2. Æèëèéí ýöñèéí òàéëàí, ìýäýýãýýð èð¿¿ëñýí õ¿í àìûí ºðõèéí òîîòîéãîî òóëãàí øàëãàæ, ò¿¿íýýñýý õýòýðõèé çºð¿¿òýé áàéäëûã ãàðãàõã¿é áàéõ, ó÷èð øàëòãààíûã òîäîðõîé áàðèìòààð ºã¿¿ëýõ 3. Ýäèéí çàñãèéí èäýâõèòýé õ¿¿õýäòýé ºðõèéí òîîã ¿íýí çºâ òîãòîîõ, çºâ êîäëîõ

32

4. Ò¿¿âýðëýëòèéí àíõàí øàòíû íýãæèéí äóãààð òàâèàã¿é áàéõ, 5-17 íàñíû õ¿¿õäèéí õºäºëìºð ýðõëýëòèéí áàéäëûã äóòóó êîäëîõ, áºã뺺ã¿é áàéõ, çýðýã æàãñààëò èð¿¿ëýõ çàãâàðûí ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéã äóòóó áºãëºõ, áºã뺺ã¿é, áóðóó êîäëîñîí çýðýã àñóóäëûã ãàðãóóëàõã¿é áàéõ 5. Àéìàã, íèéñëýëèéí ñòàòèñòèêèéí ãàçàð, õýëòñèéí ìýðãýæèëòí¿¿ä òóõàéí íýãæèéí ºðõèéí æàãñààëòàä ýäèéí çàñãèéí ¿éë àæèëëàãààíû èäýâõòýé 5-17 íàñíû õ¿¿õýä 6 áóþó ò¿¿íýýñ öººí, îãò áàéõã¿é òîõèîëäîëä äàõèí íÿãòàëæ øàëãàõ, ëàâëàõ 6. Òóõàéí ñîíãîãäñîí íýãæ ñåãìåíòýä õóâààãäààä 1-ð ñåãìåíòýýñ áóñàä ñåãìåíò ñîíãîãäñîí òîõèîëäîëä ºðõèéí æàãñààëòàà èð¿¿ëýõäýý ºðõèéí äóãààð íü òóõàéí ñåãìåíòèéí ºðõ ýõýëæ áàéãàà äóãààðààñ (æàãñààëòàä áàéãàà äóãààð) äóãààðëàãäàíà ãýäãèéã ñàíóóëàõ. (1 ãýñýí äóãààðààð ýõëýõã¿é) ªðõèéí æàãñààëòûã èð¿¿ëýõ çàãâàð äàðààõü õýëáýðòýé áàéíà. Ñ:\Zaavar and related files\Urhiin jagsaalt iruuleh zagvar.xls

ÀÕÑ-íû ò¿¿âýðëýëòýýð ñîíãîãäîõ ºðõèéí æàãñààëò (ÇÀÃÂÀÐ) ÎÐÕÎÍ ÀÉÌÃÈÉÍ ÒªÂ ÁÀßÍ-ªÍĪРÑÓÌÛÍ

ÓÓÐÕÀÉ×ÈÍ ÁÀÃÈÉÍ ªÐÕÈÉÍ ÆÀÃÑÀÀËÒ ÀÍÕÀÍ ØÀÒÍÛ Ò¯¯ÂÐÈÉÍ ÍÝÃÆÈÉÍ ÄÓÃÀÀÀÐ (2-ð ÁÀÃÀÍÀ) - 156 Ò¯¯ÂÐÈÉÍ ÍÝÃÆÈÄ ÁÀÉÃÀÀ ªÐÕÈÉÍ ÒÎÎ - 134,

3 - 19 - 0

1 2 3 4 5 6 7

5-17 íàñíû õ¿¿õýä íü ÝÇ-í èäýâõèòýé ¿éë àæèëëàãààíä îðîëöîæ áàéãàà þó? (òèéì=1, ¿ã¿é=2)

Ä. Áÿìáàà

4

1 2 2 2 1 1 1 .

. . . . Ãýõ ìýò÷èëýí ò¿¿âýð õèéæ ñóäëàõààð òºâººñ ñîíãîñîí ÒÀØÍ-í ºðõ¿¿äèéí æàãñààëòûã äîîø öóâóóëàí ãàðãàæ èð¿¿ëíý. ̺í òºâä ÿâóóëæ áóé æàãñààëòóóäûí õóâüä äàðààõ òîâ÷îîã àðä íü ãàðãàæ ºãíº. ÀØÒÍ-èéí äóãààð

156 156 156 156 156 156 156 .

ªðõèéí òýðã¿¿ëýã÷èéí íýð (îâãèéí ýõíèé ¿ñýã îðíî)

Àì á¿ëèéí òîî

Õàÿã

ªðõèéí äóãààð

5-17 íàñíû õ¿¿õýä íü ÝÇ-í èäýâõèòýé ¿éë àæèëëàãààíä îðîëöîæ áàéãàà ºðõ 45

5-17 íàñíû õ¿¿õýä íü ÝÇ-í èäýâõèòýé ¿éë àæèëëàãààíä îðîëöîîã¿é ºðõèéí òîî

5-17 íàñíû õ¿¿õýä íü ÝÇ-í èäýâõèòýé ¿éë àæèëëàãààíä îðîëöîæ áóé ºðõèéí òîî

ÑÀÐÛÍ ÄÓÃÀÀÐ 7 156 89 45 7 240 76 42 … … ... … ÝÄÃÝÝÐÈÉà EXCEL ÔÀÉËÛÍ ÕÝËÁÝÐÝÝÐ ÅËÅÊÒÐÎÍ ØÓÓÄÀÍÃÀÀÐ ªÃͪ

ªðõèéí æàãñààëòûã èð¿¿ëýõäýý äýýð äóðüäñàí Excel ôàéëûí äàãóó èð¿¿ëíý. ªðõèéí æàãñààëòûã èð¿¿ëýõýä áàñ íýã àíõààðàõ ç¿éë áîë òîìîîõîí áàã, õýñãèéã ñåãìåíò õóâààõ ÿâäàë þì.

33

Òîìîîõîí áàã, õýñãèéã ñåãìåíòýä õóâààæ ò¿¿âýðëýëò õèéõ: Áàã, õýñýã äýõ õ¿íèé òîî íü 1200-ààñ èë¿¿ áàéõ òîõèîëäîëä 2 áîëîí ò¿¿íýýñ äýýø ñåãìåíòýä òýíö¿¿ õýìæýýòýéãýýð õóâààíà. ¯¿íä: õ¿í =1200 1 ñåãìåíò 1201-1900 õ¿í 2 ñåãìåíò 1901-2600 õ¿í 3 ñåãìåíò 2601-3300 õ¿í 4 ñåãìåíò 3301-4000 õ¿í 5 ñåãìåíò 4001-4700 õ¿í 6 ñåãìåíò 4701-5400 õ¿í 7 ñåãìåíò 5401-6100 õ¿í 8 ñåãìåíò 6101-6800 õ¿í 9 ñåãìåíò 6801-7500 õ¿í 10 ñåãìåíò 7501-8200 õ¿í 11 ñåãìåíò 8201-8900 õ¿í 12 ñåãìåíò 8901-9600 õ¿í 13 ñåãìåíò 9601-10300 õ¿í 14 ñåãìåíò ãýõ ìýò ………………. Ñåãìåíòýä õóâààæ, ñîíãîãäñîí ñåãìåíòèéí ºðõ, õ¿í àìûí æàãñààëòûã õàðèóöàæ áóé àéìàã, íèéñëýëèéí ñòàòèñòèêèéí àëáàíû ìýðãýæèëòíèé õèéõ ç¿éë: 1. Ñåãìåíòýä õóâààãäàæ áàéãàà áàã áîëîí õýñãèéí ºðõ, õ¿í àìûí æàãñààëòûã ãàðãàíà. 2. Áýëòãýñýí æàãñààëò äýýð ¿íäýñëýí íýìýëòýýð õ¿í àìûí ºñºí íýìýãäýõ äàâòàëòûã òîîöîõ áºãººä äàâòàëò íü õýäýí ñåãìåíòýä õóâààãäàõààñ (äýýð çààñàí æèøèã òîî) øàëòãààëàí õóâààðèëàãäñàí ýõíèé õ¿í àìûí òîîã (òóõàéëáàë 1600 õ¿íòýé áàã 2 ñåãìåíòýä õóâààãäàí 800 õ¿í áàãòñàí áàéõ) òîîöîæ, ò¿¿íèéã áàãòààñàí áàéõ ºðõèéí òîî á¿õèé õýñãèéí æàãñààëòûã õ¿ðòýë ¿ðãýëæèëæ çîãñîîí õàðãàëçàõ ºðõèéí ºñºí íýìýãäýõ äàâòàëòààð 1-ð ñåãìåíòèéí ºðõèéí æàãñààëò ãàðíà. Óëìààð äýýðõ ïðîöåññ äàõèí äàâòàãäàæ, õýäýí ñåãìåíòýä õóâààãäàõààñ øàëòãààëàí òºãñºõ õ¿ðòýë ¿ðãýëæèëíý. Èéíõ¿¿ ñåãìåíò¿¿äýä õóâààñíû äàðàà òºâººñ ò¿¿âýðëýëòýä ñîíãîãäñîí äóãààð á¿õèé ñåãìåíòèéí ºðõ, õ¿í àìûí æàãñààëòûã õîëáîãäîõ ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéí õàìò ¯ÑÃ-ò èð¿¿ëíý. Ñåãìåíò¿¿äèéã äàðààõü á¿òöèéí äàãóó áàéãóóëæ ñîíãîëò õèéíý. Òîìîîõîí õýìæýýíèé áàã, õýñãèéã (1200-ñ äýýø õ¿í àìòàé)-èéã äýýðõ õàðüöààíä ¿íäýñëýæ òýíö¿¿ õ¿í àì á¿õèé ñåãìåíò¿¿äýä õóâààõ øààðäëàãàòàé þì. Æèøýýëáýë: ÒÀØÍ 3950 õ¿íòýé ãýâýë – 5 ñåãìåíòýä õóâààõ, ñåãìåíò á¿ð îéðîëöîîãîîð 3950:5=790 õ¿íòýé ºðõ¿¿äýýñ á¿ðäñýí ñåãìåíò¿¿ä áàéõ. ¯¿íä: 1-ð – 790 2-ð – 790 3-ð – 790 4-ð – 790 5-ð – 790 õ¿íòýé òóñ òóñ îéðîëöîîãîîð òýíö¿¿ áàéõ. Ýöýñò íü õ¿íèé òîî, ºðõèéí òîî ä¿íãýýðýý ÀØÍ-äýý áàðüæ áàéõûã àíõààðàõ. 2. ÒÕØÍ áóþó ºðõèéã ñîíãîõ ªðõèéí æàãñààëòûã àéìàã, íèéñëýëèéí ñòàòèñòèêèéí ãàçàð, õýëòñýýñ èð¿¿ëñýíèé äàðàà õîëáîãäîõ øàëãàëòûã õèéæ òîäðóóëñàíû äàðàà òóõàéí íýãæýýñ ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ 12 ºðõèéã ñîíãîõ àæëûã õèéæ ã¿éöýòãýíý. ªðõèéã ñîíãîõ äàðààëàë 1. Òóõàéí àéìãèéí íýãæ¿¿äèéí õóâüä 12 ºðõèéã ñîíãîõäîî: Ñ:\Zaavar and related files\All_FSU_LFS.xls ôàéëûã à÷ààëàí “sample” sheet – ãàðãàí ò¿¿âýðëýëò õèéõ òóõàéí àéìãèéí íýãæèéã òóõàéí ñàðûí õàìò ø¿¿ëò õèéí ãàðãàæ èðíý. 2. Òóõàéí àéìãèéí íýãæ¿¿äèéí èð¿¿ëñýí ºðõèéí æàãñààëòààñ ýäèéí çàñãèéí èäýâõèòýé áîëîí èäýâõèã¿é ºðõèéí òîîã 1 áîëîí 2 –îîð êîäëîí ä¿íã íü òóñ òóñ ãàðãàíà. 3. Óëìààð “sample” sheet-èéí SSS1, SSS2 íýð á¿õèé 35, 36-ð áàãàíàä íýãæ òóñ á¿ðýýð 1 áîëîí 2 ãýæ êîäîëñîí ä¿í áóþó ºðõèéí òîîã õàðãàëçóóëàí áàéðëóóëíà. Èéíõ¿¿ áàéðëóóëàõàä ñîíãîãäîõ 12 ºðõèéí äóãààð ñàíàìñàðã¿éãýý𠺺𺺠ñîíãîãäîõ áîëíî (äýýðõ 2 áàãàíûã áºãëºõºä ºìíºõ 12 í¿äýíä íü ñàíàìñàðã¿éãýýð ñîíãîõ томъёо áè÷èãäñýí áîëíî).

34

4. Òóõàéí àéìãààñ èð¿¿ëñýí ºðõèéí æàãñààëòûã Ñ:\Zaavar and related files\LFS_SSU.xls ôàéëàíä òóõàéí àéìãààð sheet ¿¿ñãýí áàéðëóóëíà. Èéíõ¿¿ áàéðëóóëàõäàà õàìãèéí ýõíèé áàãàíà õîîñîí áàéõ áºãººä çºâõºí òóõàéí íýãæ ñåãìåíò õóâààãäààä ýõíèé ñåãìåíòýýñ áóñàä ñåãìåíò ñîíãîãäñîí òîõèîëäîëä, õàìãèéí ýõíèé áàãàíàä òýð ñîíãîãäñîí ñåãìåíòèéí ºðõèéí äóãààð áàéõ áîëíî. Èíãýõäýý õîéíî íü ºðõèéí äóãààð íü 1-ñ ýõëýí äóãààðëàãäàíà. 5. Èíãýýä òóõàéí àéìãèéí íýãæ¿¿äèéí ºðõèéí æàãñààëòûã çºâ áàéðëóóëñàíû äàðàà óã ôàéëàà õààæ Ñ:\Zaavar and related files\All_FSU_LFS.xls ôàéëûã äàõèí à÷ààëíà. Ôàéëûã íýýæ à÷ààëàõäàà ãàð÷ èðýõ äîîðõ öîíõíîîñ “Enable Macros” õýñãèéã ñîíãîí èäýâõèæ¿¿ëíý.

6. Íýãýíò äýýð ýäèéí çàñãèéí èäýâõèòýé õ¿¿õýäòýé, õ¿¿õýäã¿éãýýð íü êîäëîí ä¿íã íü õîëáîãäîõ áàãàíàä áàéðëóóëñàí òóë îäîî çºâõºí ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ 12 ºðõèéã ñîíãîõ ¿éë àæèëëàãààíû äàðààãèéí àëõàì áîë Tools öýñèéí Macro õýñãèéí Macros –èéã ñîíãîí àæèëëóóëíà. Ýñâýë Ctrl+Q òîâ÷èéã äàðàõàä õàíãàëòòàé.

Ãàð÷ èðñýí öîíõíîîñ RUN ãýñýí òîâ÷èéã äàðæ àæèëëóóëàõàä òóõàéí ôàéë äîòîð Tracking íýðòýé sheet ¿¿ñýæ äîîðõè õýëáýðòýé õ¿ñíýãò¿¿ä ãàð÷ èðíý. ¯¿íä:

35

Íýãæ 362

Àéì

Ñýëýíãý

Ñåãìåíò

4/1

4

Ñóì

Ìàíäàë

Á¿ëýã

13

4

Áàã/Õ

4-ð Õýðõ

Äýä ò¿¿âýðëýëò

1

Óëèðàë

3

ÕÝÑÝÃ

Àì á¿ë Õàÿã 6 íàìàã 5 íàìàã 6 ñ¿¿ë òîëãîé 1 7 äýíæ 6 äýíæ 5õîëáîî òîëãîé 2 1 íàìàã 4 íàìàã 3 ñ¿¿ë òîëãîé 1 6 äýíæ 2 äýíæ 1õîëáîî òîëãîé 2

ªðõèéí òýðã¿¿ëýã÷ Ë.Ò¿ìýíáàÿð Æ.Æàìñðàí ×.áÿìáàäîðæ Ò.Ãýðýë îä Í.Äàâààñ¿ðýí Á.Õèøãýý Ë.Îþóí÷èìýã Ã.Ìèíæ¿¿ð Ã.Áàÿíçóë Ó.Ãàíáààòàð Ã.Ðýíöýíõàíä Ä.Öýðìàà

Ñåãìåíòòýé áîë ýõ æàãñààëòûí äóãààð

Ò¿¿â ýðëý ãäñý í ªÐÕ 1 15 52 69 89 114 4 29 53 79 104 130

13

Ò¿¿â. ªÐÕ ÄÓà 2 ÀÀÐ ÄÀÕ ØÀÒ (ÒÕØÍ) Á¯Ë.

1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2

1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Õýðâýý Macro ÿìàð íýãýí àëäààã¿é áîë äýýðõòýé àäèëõàí áàéõ áºãººä àëäààòàé áàéõàä ñîíãîãäîõ ¸ñòîé 12 ºðõèéí çàðèì áàãàíà í¿äýíä õîîñîí óòãà ãàð÷ èðíý. Èéä ò¿¿âýð õèéñýí ¿ð ä¿íã ñàéí øàëãàõ õýðýãòýé. Àëäààòàé áàéâàë ýðãýí õîëáîãäîõ ôàéëóóäààñ æàãññàí ºðõèéí òîî, òýäíèé äóãààðëàëò, 35, 36-ð áàãàíàä áºãëºñºí òîîíû ¿íýí çºâèéã øàëãàæ àëäààãàà îëîîä äàõèí ò¿¿âýðëýëò õèéõ õýðýãòýé. 7. Ò¿¿âýðëýëò õèéãäýæ äóóññàíû äàðàà Tracking sheet-èéã move copy õèéæ øèíýýð ôàéë ¿¿ñãýí àéìãèéí íýð, ñàðûí äóãààðûí õàìò íýðëýí õàäãàëæ òóõàéí àéìàã ðóó ìýéëýýð ÿâóóëíà. 8. Àéìàã (íèéñëýë) áîëãîíû õóâüä äýýðõ ïðîöåññ ÿâàãäàæ ò¿¿âýðëýëò õèéãäýíý. 9. Ò¿¿âýðëýëò õèéñýí ïðîòîêîëûã çààâàë öààñààð ãàðãàí õàäãàëíà. Ó÷èð íü õîò, îðîí íóòãààñ ò¿¿âýðëýëòèéí õóãàöàà, ñîíãîãäñîí ºðõèéã ñîëüæ ººð÷ëºõ àëäàà ãàð÷ áîëîõ òóë ò¿¿âðèéí ìàòåðèàëûã öààñààð ãàðãàæ õàäãàëàõ íü èë¿¿ à÷ õîëáîãäîëòîé.

Õ¿ñíýãò 1. ÀÊ

Àéìãèéí íýð

ÑÊ

Ñóìûí íýð

ÁÊ Õýñý segment ã

Áàãèéí íýð

ªðõèéí òîî Íèéò õ¿í Sel-d FSU quarter month àì

1

Àðõàíãàé

1

Èõòàìèð

1

Õºõíóóð

145

623

1

1

1

7

1

Àðõàíãàé

2

×óëóóò

1

ªëçèéò ãîë

163

589

1

2

2

10

1

Àðõàíãàé

3

Õàíãàé

5

Áàÿí-óëààí

125

413

1

3

3

1

1

Àðõàíãàé

4

Òàðèàò

6

̺ðºí

243

875

1

4

4

4

1

Àðõàíãàé

5

ªíäºð-óëààí

5

Áàÿíãîë

389

952

1

5

1

8

1

Àðõàíãàé

6

Ýðäýíýìàíäàë

6

ªëçèéò

304

607

1

6

2

11

1

Àðõàíãàé

8

Öýöýðëýã

1

Òóóëàíò

247

997

1

7

3

2

1

Àðõàíãàé

9

Õàéðõàí

3

Æàðàíòàé

263

693

1

8

4

5

1

Àðõàíãàé

11

ªëçèéò

1

ßìààò

231

795

1

9

1

9

1

Àðõàíãàé

12

ªãèéíóóð

5

Çýãñò

129

548

1

10

2

12

1

Àðõàíãàé

14

Õîòîíò

2

Õººâºð

255

781

1

11

3

3

1

Àðõàíãàé

15

Öýíõýð

4

Àëòàí-îâîî

274

982

1

12

4

6

1

Àðõàíãàé

16

Òºâøð¿¿ëýõ

4

IY áàã

226

849

1

13

1

7

1

Àðõàíãàé

18

Ýðäýíýáóëãàí

1

5/4

1-ð áàã

781

1

14

2

10

1

Àðõàíãàé

18

Ýðäýíýáóëãàí

3

5/2

3-ð áàã

681

1

15

3

1

1

Àðõàíãàé

18

Ýðäýíýáóëãàí

4

5/5

4-ð áàã

798

1

16

4

4

2

Áàÿí-ªëãèé

1

Àëòàé

1

Õàð íóóð

261

965

1

17

1

8

2

Áàÿí-ªëãèé

2

Àëòàíöºãö

2

Áàÿíáóëàã

201

824

1

18

2

11

2

Áàÿí-ªëãèé

3

Áàÿííóóð

3

Öàãààí àðàë

247

1125

1

19

3

2

2

Áàÿí-ªëãèé

4

Áóãàò

3

Áóãûí ãîë

227

1109

1

20

4

5

2

Áàÿí-ªëãèé

5

Áóëãàí

4

631

1

21

1

9

2

Áàÿí-ªëãèé

6

Áóÿíò

4

758

1

22

2

12

2/1

2/2

Æàðãàëàíò Øàð òîõîéò

36

160

2

Áàÿí-ªëãèé

7

Äýë¿¿í

6

Áóãàò

160

789

1

23

3

3

2

Áàÿí-ªëãèé

8

Íîãîîííóóð

1

Õîñõàðàãàé ñóìûí òºâ

234

1136

1

24

4

6

2

Áàÿí-ªëãèé

8

Íîãîîííóóð

7

Õîâä

226

922

1

25

1

7

2

Áàÿí-ªëãèé

9

Ñàãñàé

4

Õàã

230

1032

1

26

2

10

2

Áàÿí-ªëãèé

10

Òîëáî

5

Õºõ òîëãîé

232

986

1

27

3

1

2

Áàÿí-ªëãèé

11

Óëààíõóñ

4

Ñîãîîã

233

1085

1

28

4

4

2

Áàÿí-ªëãèé

11

Óëààíõóñ

8

Áèë¿¿2

262

1172

1

29

1

8

2

Áàÿí-ªëãèé

12

Öýíãýë

5

682

1

30

2

11

2

Áàÿí-ªëãèé

13

ªëãèé

1

5/2

Õóñò àðàë

738

1

31

3

2

2

Áàÿí-ªëãèé

13

ªëãèé

2

5/4

Öàãààí ýðýã

665

1

32

4

5

2

Áàÿí-ªëãèé

13

ªëãèé

4

5/1

Èõ áóëàí

737

1

33

1

9

2

Áàÿí-ªëãèé

13

ªëãèé

5

5/2

Õîâä ãîë

697

1

34

2

12

2

Áàÿí-ªëãèé

13

ªëãèé

6

5/4

Õºõ òîëãîé

3

4

Áóëãàí

13

Õóòàã-ªíäºð

3

4

Áóëãàí

14

Áóëãàí

2

6/1

4

Áóëãàí

14

Áóëãàí

3

4/2

4

Áóëãàí

14

Áóëãàí

4

4/4

5

Ãîâü-Àëòàé

1

Àëòàé

1

Áàÿíöàãààí

5

Ãîâü-Àëòàé

2

Áàÿí-Óóë

10

2/2

Áîð áóðãàñ

817

690

1

35

3

Òýýë

223

849

1

61

1

7

II áàã

954

701

1

62

2

10

III áàã

718

1

63

3

1

IV áàã

722

1

64

4

4

78

313

1

65

1

8

Áàÿíãîâü

135

533

1

66

2

11

10

ªâºðõàíãàé

12

Ñàíò

4

Çàëàà

253

764

1

141

1

9

10

ªâºðõàíãàé

14

Òºãðºã

1

Õîîëò

245

823

1

142

2

12

10

ªâºðõàíãàé

15

Óÿíãà

4

Øóðàíãà

202

835

1

143

3

3

10

ªâºðõàíãàé

15

Óÿíãà

8

3/1

Îíãè

435

746

1

144

4

6

10

ªâºðõàíãàé

17

Õóæèðò

1

2/1

ªâºð ìîäîò

441

732

1

145

1

7

10

ªâºðõàíãàé

17

Õóæèðò

5

2/1

Øóíõëàé

482

894

1

146

2

10

10

ªâºðõàíãàé

18

Õàðõîðèí

2

4/2

Ãàíãàí îðõîí

667

1

147

3

1

10

ªâºðõàíãàé

18

Õàðõîðèí

5

686

1

148

4

4

10

ªâºðõàíãàé

19

Àðâàéõýýð

1

3/3

Ñîãîîò

782

1

149

1

8

10

ªâºðõàíãàé

19

Àðâàéõýýð

4

4/1

ªëçèéò

778

1

150

2

11

ªâºðõàíãàé

19

Àðâàéõýýð

5

4/4

Àðâàéõýýð

780

1

151

3

2

10

Îíãîö óõàà

197 689

Ãýõ ìýò . . . .

5.2. Ñòàòèñòèê ñóäàëãààíû ïðîãðàìì àøèãëàí ò¿¿âýðëýëò õèéõ áîëîìæ 5.2.1. SPSS (V14) - Ñòàòèñòèê ñóäàëãààíû ïðîãðàììûã àøèãëàí ò¿¿âýðëýëò õèéõ SPSS ïðîãðàìì íü ò¿¿âýðëýëòèéí äèçàéí, øèíæèëãýý õèéõ àæèëëàãààã òóñãàéëàí áàéãóóëñàí òºëºâëºãººíèé ôàéë (*.csaplan) äýýð õèéäýã áºãººä ò¿¿íèéã óðüä÷èëàí áàéãóóëæ íýýæ ºãºõ ¸ñòîé áà íýãýíò ¿¿ñãýñýí ôàéëàà ººð÷ëºí äóóäàæ àøèãëàæ áîëäîã. Analyze ->Complex Design Ò¿¿âýðëýëòèéí ýíý öýñèéí êîìàíäààð ò¿¿âðèéí õóó÷èí òºëºâëºãººã çàñâàðëàõ, øèíý òºëºâëºãºº çîõèîí áàéãóóëàõ ¿å øàòóóäûã õèéæ ã¿éöýòãýæ áîëíî. Ýíý öýñèéã àøèãëàõûí ºìíº ýõ îëîíëîã, ò¿¿âýðëýãäýõ íýãæèéí æàãñààëòàà áýëòãýýä ò¿¿âýðëýëòèéí àæëàà ñàéí òºëºâëºñºí áàéõ ¸ñòîé. Select Sample(Ò¿¿âýðëýëò) – öýñ íü ò¿¿âðèéí çîõèîìæèéã õèéæ ò¿¿âýðëýëòèéã ã¿éöýòãýæ áîëîõ áºãººä ýíý øàòàíä ò¿¿âðèéã ººðèéí òºëºâëºñºí àðãààð øààðäàãäàõ ïàðàìåòð¿¿äèéã çààæ ºãººä õèéæ áîëíî. Ò¿¿âðèéí øèíæèëãýýíèé øàòàíä ò¿¿âýð ÿìàð õèéãäñýíèéã ò¿¿íèé ìýäýýëëýýñ ¿çýæ áîëíî. ̺í öýñèéã àøèãëàí óðüä÷èëàí õèéãäñýí ò¿¿âðèéí òºëºâëºãººíèé çîõèîìæ, òºëºâëºãººã ººð÷ëºí àøèãëàæ áîëíî. Analysis Preparation – (Ñóäàëãààíû áýëòãýë) - ìåíþ íü èæ á¿ðýí ò¿¿âýðëýëòèéã òîäîðõîéëîõ áà ¿íýëãýýíèé àðãûã ñîíãîí òîäîðõîéëîõîä àøèãëàíà. Ýíä ò¿¿âðèéí æèí, ñòàíäàðò àëäààíû ¿íýëãýýíä øààðäëàãàòàé áóñàä ìýäýýëëèéã áýëòãýæ ºãºõ ¸ñòîé. Èíãýæ áýëòãýãäñýí òºëºâëºãººíèé ôàéë õàäãàëàãäàæ äàõèí ººð èæ á¿ðýí ò¿¿âðèéí ñóäàëãààíä àøèãëàãäàõ áîëîìæòîé áîëíî. SPSS ïðîãðàììûí ò¿¿âðèéí äèçàéí, ñóäàëãààíû ýíý õýñã¿¿äýä øààðäàãäàõ ¿ç¿¿ëýëòèéí òîãòñîí íýðøèë¿¿ä: Stratum – (strata) á¿ëãèéã òîäîðõîéëîõ ¿ç¿¿ëýëò (âàðèàöûí ¿íýëãýýíä çîðèóëñàí) variable. PSU - êëàñòåðèéã òîäîðõîéëîã÷ ¿ç¿¿ëýëò (âàðèàöûí ¿íýëãýýíä çîðèóëñàí). Weight – Ò¿¿âðèéí æèíãèéí ¿ç¿¿ëýëò.( [æèëèéí ä¿íãýýð] æèãíýõ).

37

Ñàíàìæ: Ýíýõ¿¿ çààâàðò äýýð äóðäñàí ò¿¿âýðëýëòèéí 6 ¿íäñýí àðãûã, õîëáîãäîõ ¿íýëãýýíèé õàìòààð SPSS ïðîãðàììààð ã¿éöýòãýõ áîëîìæòîé áºãººä ïðîãðàììûã àøèãëàõ õ¿í ïðîãðàììààñ øààðääàã ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéí óòãûã äèàëîã ãîðèìä (wizard) íýõñýíèé äàãóóä, ò¿¿íä áè÷èãäñýí òàéëáàðûã ñàéòàð îéëãîæ áàéæ áºãëºæ ºãººä ã¿éöýòýõ ¸ñòîé. Õýðýâ ïðîãðàììûí çàðèì ¿å øàòíû ïðîöåäóðûí ¿éë àæèëëàãàà îéëãîìæã¿é áàéâàë òóñëàìæ (HELP) àâ÷ (Show me) ãýæ áè÷ñýíèéã èäýâõæ¿¿ëýí äóóäàæ íàðèéâ÷ëàí îéëãîñíû äàðàà õèéõ íü ç¿éòýé. ̺í ýíý ïðîãðàìì íü ò¿¿âðèéí àëäààã òîîöîõ ïðîöåäóð, õýðýãñëýýð õàíãàãäñàí áîëíî. 5.2.2. Stata(V8) Ñòàòèñòèêèéí ïðîãðàìì àøèãëàæ ò¿¿âýðëýëò õèéõýä àíõààðàõ ç¿éë Ò¿¿âýðëýëò õèéëãýõýýð öóãëóóëñàí ñóäàëãààíû ìýäýýëýë ÿäàæ äîîðõè 3 òºðëèéí óòãûã àãóóëñàí ¿ç¿¿ëýëòòýé áàéõ.¯¿íä: • Ò¿¿âðèéí þìóó ìàãàäëàëò æèí • Êëàñòåð • Áàãöàëñàí ò¿¿âðèéí á¿ëýã Stata ïðîãðàìì ýäãýýð ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéã ººðèéí ñóäàëãààíû ïðîöåäóðûí òóñëàìæòàéãààð òîîöíî. Ò¿¿âðëýëòèéã äèàëîã ãîðèìä õèéõ áîë äàðààõ áàéäëààð ãîë 3 ïðîöåäóðûã àøèãëàíà. ¯¿íä: Statistics->Survey data Analysis->Setup&Utilities –ààð îðæ ò¿¿âðèéí çîõèîìæ, ò¿¿âýðëýëòýý õèéíý. Statistics->Survey data Analysis->Distributions-specific models–ä îðæ ðåãðåññèéí ñóäàëãàà õèéæ õîëáîãäîõ ¿íýëãýýí¿¿äèéã ãàðãóóëæ áîëíî. Statistics->Survey data Analysis->Univariate estimators –ã àøèãëàí õèéãäñýí ò¿¿âðèéí äóíäàæ, ä¿í, ðàòèî, ïðîïîðöèéí ¿íýëãýýã õèéëãýíý. Ñóäàëãààíû êîìàíäóóäûã ã¿éöýòãýæ ýõëýõýýñ ºìíº äàðààõ ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéí óòãûã òîäîðõîéëæ ºãäºã: • svyset pweight varname1 – ò¿¿âðèéí æèíãèéí ¿ç¿¿ëýëò • svyset strata varname2 – Á¿ëãèéã òîäîðõîéëîõ ¿ç¿¿ëýëò • svyset psu varname3 – Àíõàí øàòíû ò¿¿âðèéí íýãæèéã (PSU-cluster) òîäîðõîéëîõ ¿ç¿¿ëýëò • svyset fpc varname4 – Ýõ îëîíëîãèéí çàñâàðûí ýöñèéí óòãûã òîäîðõîéëîõ ¿ç¿¿ëýëò Ò¿¿âýðëýëò õèéëãýõýýð ºã÷ áàéãàà òîîíóóäûí óòãà ÿìàð áàéõààñ õàìààð÷ ò¿¿âðèéí ¿íýëãýýíèé íàðèéâ÷ëàë, ñòàíäàðò àëäààíû õýìæýý àëäààòàé ãàð÷ áîëîõûã àíõààðàõ õýðýãòýé. Ïðîãðàììûí ïðîöåäóðò îðæ òîîöîî, ¿íýëãýý õèéãäýõ çàðèì ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéí òàéëáàð: sampling fraction – ò¿¿âðèéí õàðüöàà, õýðýâ òóõàéí ìóæ 30 ñóðãóóëüòàé áàéãààä ò¿¿íýýñ 4-èéã ò¿¿âýðëýõ ãýæ áàéãàà áîë ýõ îëîíëîãîî 30, ò¿¿âðèéí õàðüöàà 4/30 áîëíî. Pweight- ò¿¿âðèéí æèí, óðьäàõ æèøýýãýýð áîë 30/4 = 7.5 áóþó ñóðãóóëü á¿ð 7.5 ñóðãóóëèéã òºëººëíº ãýñýí õýðýã áîëíî. cluster – êëàñòåð, íýã á¿ëýã áîëæ ò¿¿âýðò îðîõ íýãæ psu – îëîí øàòòàé ò¿¿âýð õèéæ áàéãàà áîë 1-ð áóþó àíõàí øàòíû ò¿¿âðèéí íýãæèéã òîäîðõîéëîõ êëàñòåðóóäûí àíãèéã èëýðõèéëýõ ¿ç¿¿ëýëò áîëíî. fpc – ýíãèéí ñàíàìñàðã¿é áóöààëòã¿é ò¿¿âðèéí ¿åä ýõ îëîíëîãò áàéãàà ò¿¿âðèéí àíõàí øàòíû íýãæèéí òîîã òîäîðõîéëíî. strata – ýõ îëîíëîãèéã õýñã¿¿äýä àíõëàí õóâààæ áàéãàà äýä õýñãèéã òîäîðõîéëîõ ¿ç¿¿ëýëòèéã èëýðõèéëíý. sampling frame – ýõ îëîíëîãîîñ ñîíãîãäîõ íºõöºëòýé á¿õ íýãæèéí æàãñààëò. Ñàíàìæ: STATA ïðîãðàììûí çààâðûí äàãóó ýñâýë äèàëîã ãîðèìîîð (wizard) îðæ ñîíãîñîí ò¿¿âýðëýëòèéí àðãàäàà õîëáîãäîõ ïàðàìåòð¿¿äèéã çààæ ºãººä ò¿¿âýðëýëò õèéõ, ò¿¿âðèéí ¿íýëãýý òîîöóóëàõ, øààðäëàãàòàé ¿ç¿¿ëýëò¿¿äýýð òîäîðõîé ò¿¿âðèéí õ¿ðýýíä ðåãðåññ áîäóóëæ õàðãàëçàõ ¿íýëãýý, êîýôôèöèåíòóóäûã ãàðãàí àâàõ áîëîìæòîé. Õàðèí àñóóäàë ãàðñàí ¿åä ýíý ïðîãðàìмûí òóñëàìæ ºãºõ áîëîìæ íü õÿçãààðëàãäìàë áàéäàã òóë çîðèóëàëòûí çààâàð, ãàðûí àâëàãûã àøèãëàõ õýðýãòýé. ̺í íýã àíõààðàõ ç¿éë áîë ïàðàìåòð áîëîõ ¿ç¿¿ëýëòýý çºâ çààæ ºãºõ, øèíýýð òîîöîæ ãàðãàí àøèãëóóëàõ ¿ç¿¿ëýëò áàéãàà áîë óã ïðîãðàмìûí áóñàä øààðäëàãàòàé êîìàíäóóäûã àøèãëàí òîîöóóëæ ¿¿ñãýõ ¸ñòîé.

38

12.3 EXCEL ïðîãðàììûã àøèãëàí ò¿¿âýðëýëò õèéõ EXCEL ïðîãðàììûã àøèãëàí ò¿¿âýðëýëò õèéõ ÿâäàë íýëýýä ïðàêòèê àñóóäàë áîëñîí ç¿éë þì. Ó÷èð íü ýíý ïðîãðàììààð Íýãä¿ãýýðò: àíõàí øàòíû ò¿¿âýðëýëòèéã õèéõýä ýõ îëîíëîãèéí æàãñààëò äýýð ýíãèéí òîìú¸î, ôóíêö àøèãëàí ò¿¿âðèéã ÿëãàæ àâàõàä õÿëáàð áàéäàã. ¯¿íèé æèøýýã íèéãìèéí ñòàòèñòèêèéí ñóäàëãààíû ò¿¿âýðëýëò õèéñýí (Á¿ëýã 5) æèøýýíýýñ ¿ç. Õî¸ðäóãààðò: Ýõ îëîíëîãîîñ ãàðãàí àâñàí àíõàí øàòíû ò¿¿âðèéí íýãæèéí æàãñààëòàä ò¿øèãëýí ñîíãîãäñîí ò¿¿âðèéí íýãæ¿¿äýä õàìààðàõ íýãæèéí (ºðõèéí) æàãñààëòààñ òîãòîîñîí òîîíû ñàíàìñàðã¿é ñîíãîëò õèéæ æàãñààëòûã øóóä ãàðãàõàä ìàêðî õýëíèé (VB) ïðîãðàììûí ìîäóë áè÷èæ àøèãëàõ íü èë¿¿ òîõèðîìæòîé. Äîîð õî¸ð äîõ øàòíû ò¿¿âðèéã äýä ò¿¿âýðëýëòòýéãýýð (sub sampling) õèéõ ñîíãîëòûí ôóíêöûí ýõ êîäûã æèøýý áîëãîí ¿ç¿¿ëýâ. Function Selected(Index, PopSize1, PopSize2, SamSize, Seed) If PopSize2 < 1 Then Selected = 0: Exit Function Dim P(12), R(12), IND(12) Blurb = Rnd(-1) Randomize Seed '+++++++++++++++++++++++++++ rest = 0 Ýíý ôóíêöèéí ïàðàìåòð¿¿ä: If PopSize1 < 6 Then PopSize1 – ýõíèé ò¿¿âýðëýëò õèéõ æàãñààëòûí õýìæýý Samsize1 = PopSize1 PopSize2 – õî¸ðäîõ ò¿¿âýðëýëò õèéõ æàãñààëòûí õýìæýý. rest = SamSize - PopSize1 Íèéò æàãñààëòûí õýìæýý PopSize1+ PopSize2 Else SamSize – ò¿¿âýð õèéõ õýìæýý Samsize1 = SamSize Seed - àíõàí øàòíû íýãæèéí äóãààð End If Index - õî¸ðäîõ øàòàíä ò¿¿âýðëýãäýõ íýãæèéí äàðààëëûí äóãààðûã òóñ òóñ For ii = 1 To Samsize1 çààæ ºãäºã. IND(ii) = ii Òóõàéí òîõèîëäîëä ýíý àíõàí øàòíû íýãæ á¿ðýýñ 6-ààð 2 óäàà íèéò 12 Next øèðõýã õî¸ðäîõ øàòíû íýãæèéí ºãñºí æàãñààëòàä îðñîí äóãààðûã ñîíãîí For ii = 1 To rest + 6 ò¿¿âýðëýõ øààðäëàãûã ã¿éöýòãýæ áàéíà. IND(ii + Samsize1) = ii Ôóíêöûí ¿ð ä¿í íü õî¸ðäîõ øàòàíä ò¿¿âýðëýãäýõ íýãæèéí äàðààëëûí Next äóãààð (Index) –ò íèéò æàãñààëòûí õýä ä¿ãýýð íýãæ îðæ èðýõèéã ãàðãàæ '++++++++++++++++++++++++++++ ºãºõ ÿâäàë þì. If Samsize1 > 0 Then Paso = PopSize1 / Samsize1 Sele = Rnd() * Paso For i = 1 To Samsize1 R(i) = 0 P(i) = 1 + Fix(Sele) Sele = Sele + Paso Next End If Paso = PopSize2 / IND(12) Sele = Rnd() * Paso For i = 1 To IND(12) R(Samsize1 + i) = 0 P(Samsize1 + i) = 1 + Fix(Sele) Sele = Sele + Paso Next '+++++++++++++++++++++++++++++ K=0 For i = 1 To Samsize1 + IND(12) If P(i) > 0 Then K=K+1 R(K) = P(i) End If Next '+++++++++++++++++++++++++++++++ Selected = R(Index)

End Function

39

6. Ýäèéí çàñãèéí ñóäàëãààíû ò¿¿âýðëýëò Òîì õ¿ðýýòýé, ¿íäýñíèé õ¿ðýýíèé ñóäàëãààíóóä ¿íäñýíäýý õ¿í àì áîëîí ºðõ àæ àõóéí ñóäàëãàà, ýäèéí çàñãèéí áîëîí àæ àõóéí íýãæèéí ñóäàëãàà ãýæ 2 õóâààãääàã. Ò¿¿âýðëýëòèéí àðãà òåõíèêèéí õóâüä ýäèéí çàñãèéí ò¿¿âýðëýëòèéã íèéãìèéí áóþó ºðõ àæ àõóéí ñóäàëãààíûõòàé àäèëààð õèéæ áîëäîãã¿é, ñóäàëãààíû ¿ç¿¿ëýëòèéí õýìæýý, òàðõàëò, íºëºººëºë õàðèëöàí àäèëã¿é áàéäàã ó÷ðààñ àíõàí øàòíû íýãæ¿¿äèéã òîäîðõîé àðãààð àíãèëæ ÿëãàõ øààðäëàãàòàé áàéäàã. Ýäèéí çàñãèéí ñóäàëãààíû ò¿¿âðèéã õèéõýä äàðààõ åðºíõèé çàð÷ìûã áàðèìòàëíà. ¯¿íä: - Ñòðàòà áóþó ò¿¿âðèéí àíãèéã ýäèéí çàñãèéí ñàëáàð, ãàçàð ç¿éí áàéðëàë, ýäèéí çàñãèéí òîäîðõîé ¿ç¿¿ëýëò (àæèëëàãñäûí òîî, õºðºíãº, îðëîãûí ìºíãºí ¿ç¿¿ëýëò ã.ì) çýðãýýð òîäîðõîéëäîã. Ñàëáàðààð àíãèëàõäàà èõ îëîí õóâààæ æèæèãëýõã¿é 10-ààñ õýòð¿¿ëýõã¿é áàéõ. - Ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ íýãæèéã íýëýíõ¿é áîëîí ò¿¿âýðëýëòèéí àðãóóäûã õîñëóóëàí ñîíãîæ àâíà. Òóõàéëáàë ¿íäýñíèé õýìæýýíä õèéæ áàéãàà ñóäàëãààíä óëñ îðíû ýäèéí çàñàãò ìýäýãäýõ¿éö æèí ýçýëäýã íýãæ¿¿äèéã íýëýíõ¿éãýýð, áóñàä æèæèã íýãæ¿¿äèéã òîäîðõîé ¿ç¿¿ëýëòèéí óòãààð àíãèëàí ò¿¿âýðëýí àâ÷ ñóäàëãààíä õàìðóóëíà 6.1 ¯íäñýí òîõèðãîî, òýìäýãëýãýý ¯íäýñíèé õýìæýýíä L ñòðàòàä õóâààãäñàí N àæ àõóéí íýãæ áàéãóóëëàãà (ÀÀÍÁ) áàéíà ãýæ ¿çüå. Ñòðàòà íü ÀÀÍÁ-ûã õýìæýý, õýëáýðýýð íü ÿëãàñàí àíãèëàë áºãººä ÀÀÍÁ-ûí îëîíëîã íü Ì òîîíû ãàçàð ç¿éí êëàñòåðò õóâààãäàíà ãýæ ¿çíý. N-øèðõýã ÀÀÍÁ-í n-øèðõýã 2 øàòàò ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âýðò M-êëàñòåðààñ m-ò¿¿âýð õèéãäñýí ãýæ ¿çüå. Ýíý m-ò¿¿âýð èæèë áîëîí ÿëãààòàé ìàãàäëàëòàé áàéñàí ÷ áóöààëòã¿é ò¿¿âýð áàéõ ¸ñòîé. Õî¸ðäîõ øàòàíä àíõàí øàòíû ò¿¿âýðëýëтýýñ ñîíãîãäñîí êëàñòåð á¿ðýýñ ÀÀÍÁ-ã á¿ëýãëýñýí ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âðýýð ñîíãîæ àâíà. “h”-ýýð ñòðàòàãèéí äóãààð, “i”-ýýð êëàñòåðèéí äóãààðûã òýìäýãëýâýë äàðààõ ¿íäñýí òîäîðõîéëîëò, òýìäýãëýãýý õèéæ áîëíî. ¯¿íä: N hi = i-ð êëàñòåðèéí h-ð ñòðàòàä ÀÀÍÁ-í íèéò òîî n hi = N hi - ÀÀÍÁ-í äîòðîîñ ñîíãîãäîõ ÀÀÍÁ-í òîî x hi = Ñîíãîãäñîí n hi - ÀÀÍÁ-í ñóäàëãààíû X- ¿ç¿¿ëýëòèéí äóíäàæ (simple mean). N h = h – ñòðàòà äîòîðõè á¿õ êëàñòåðèéí ÀÀÍÁ-í íèéò òîî N h. = h – ñòðàòà äîòîðõè m – ò¿¿âðèéí íýãæèéí õ¿ðýýíèé êëàñòåðèéí ÀÀÍÁ-í íèéò òîî nk = h – ñòðàòà äîòîðõè m – ò¿¿âðèéí íýãæèéí õ¿ðýýíèé êëàñòåðèéí íèéò ò¿¿âýðëýãäñýí õýìæýý Ni = Á¿õ ñòðàòàãèéí õýìæýýíä i-ð êëàñòåðèéí ò¿¿âðèéí õ¿ðýýíèé ÀÀÍÁ-í íèéò òîî ni = Á¿õ ñòðàòàãèéí õýìæýýíä i-ð êëàñòåðèéí ò¿¿âðèéí õýìæýý S hi = h-ñòðàòàãèéí i-êëàñòåð äýõ á¿õ ÀÀÍÁ-í ñòàíäàðò àëäàà S h = h-ñòðàòàãèéí õ¿ðýýíä áàéãàà á¿õ ÀÀÍÁ-í ñòàíäàðò àëäàà Îäîî íèéò ýõ îëîíëîãîîñ íýã ¿íýëýã÷ õóâüñàã÷èéã Xˆ ñîíãîí àâàõ õýðýãòýé. Ýíý îïòèìçàöèéí àñóóäàë íü á¿õ n-ò¿¿âðèéí õýìæýýíä òîãòìîë áàéõààð, ¿íýëãýýíèé õóâüñàã÷èéí âàðèàöûã õàìãèéí áàãà áàéëãàõ n hi -ã ñîíãîõ ÿâäàë þì. 6.2 Ò¿¿âðéèí õýìæýýã îíîâ÷òîé òîãòîîõ Þóíû ò¿ð¿¿íä íºõöºëò áóñ, ýõíèé øàòàíä ñîíãîãäñîí êëàñòåðààñ õàìààðàëã¿éãýýð ñîíãîõ çàì áàéäàã. Ãýâ÷ ýíý àðãà íü êëàñòåðèéí ñîíãîëòûã áóñäààñ õàìààðàëòàé ñîíãîëòûí øààðäëàãûã õàíãàäàãã¿é. ͺõöºëò ñîíãîëòûí òóõàéä: òóõàéí êëàñòåðèéí á¿õ ÀÀÍÁ-í íèéò òîîíä (1) èæèë ìàãàäëàëòàé, áóöààëòã¿é m-êëàñòåð áà (2) ïðîïîðöèîíàëь ìàãàäëàëòàé, áóöààëòã¿é m-êëàñòåð ñîíãîõ àñóóäàë ãàðäàã.

40

Êëàñòåðèéã èæèë ìàãàäëàëòàéãààð ñîíãîõ Á¿õ M-êëàñòåðààñ èæèë ìàãàäëàëòàé, áóöààëòã¿é m-êëàñòåðèéí ò¿¿âðèéã íèéò ýõ îëîíëîãèéí X – õóâüñàã÷èéí ñàðíèëòã¿é (unbiased) ¿íýëýã÷ Xˆ -èéã äàðààõ áàéäëààð òîäîðõîéëíî. m

M Xˆ = m

L

∑∑N i =1 h =1

hi

x hi

(1)

Ëàãðàíæèéí ¿ðæ¿¿ëýã÷èéí àðãûã àøèãëààä ñîíãîãäñîí êëàñòåðèéí õ¿ðýýíä ñòðàòàãèéí ò¿¿âðèéí îíîâ÷òîé õýìæýý n hi - äàðààõ áàéäëààð òîäîðõîéëîãäîíî:

N hi S hi

n hi = n

L

(2)

m

∑∑

h =1 i =1

N hi S hi

Ýíý áîäîëò íü Íåéìàíû áàéðøóóëàëòûí òîîöîîòîé ìàø òºñòýé áºãººä êëàñòåðèéí ò¿¿âðèéí õýìæýý íü ñîíãîãäîæ áàéãàà êëàñòåðèéí õ¿ðýýíä áàéãààãààðàà ÿëãààòàé þì. ¯¿íèé äàðàà ñòðàòàãèéí ò¿¿âðèéí õýìæýýã ýíý ò¿¿âðèéí á¿õ êëàñòåðààð ãàðãàõäàà á¿õ i – êëàñòåðèéí õýìæýýãýýð (2) –ð áîäîãäñîí óòãóóäûã íýìæ ãàðãàíà. Ýíý ¿ð ä¿í ìºí Íåéìàíû õóâààðèëàëòûí òîîöîîòîé èæèë áèø áîëîâ÷ ñòàíäàðò õàçàéëòûí õýìæýý èæèë ¿ð ä¿íã ºãäºã.

n h. = n

N hSh

(3)

L

∑

N hSh

h =1

(3) – òýíöýòãýëä áàéãàà ñòðàòàãèéí ò¿¿âðèéí îíîâ÷òîé õýìæýý íü Íåéìàíû õóâààðèëàëòûí òîìú¸îòîé ìàø òºñòýé áàéãàà áîëîâ÷ çºâõºí ýõ îëîíëîãèéí õ¿ðýýíä áèø ñîíãîãäñîí m-êëàñòåðèéí ïàðàìåòð¿¿äýä ñóóðèëñàíä îðøèæ áàéíà. Êëàñòåðèéã òýíö¿¿ áèø ìàãàäëàëòàéãààð ñîíãîõ Õî¸ðäîõ òîîöîî áîë òóõàéí êëàñòåðèéí õ¿ðýýíä èæèë ìàãàäëàëòàé, áóöààëòã¿é ò¿¿âýð õèéõ áºãººä íèéò ýõ îëîíëîãèéí X – õóâüñàã÷èéí ñàðíèëòã¿é (unbiased) ¿íýëýã÷ Xˆ -èéã äàðààõ áàéäëààð òîäîðõîéëíî:

Xˆ =

m

N L ∑ N hi x hi mN i h =1

∑ i =1

(4)

Ýíä íýã êëàñòåðèéí ñîíãîëòûí ìàãàäëàë m*(Ni/N)- áàéíà. Äýýðõèéí àäèë Ëàãðàíæèéí ¿ðæ¿¿ëýã÷èéí àðãûã àøèãëààä ñîíãîãäñîí êëàñòåðèéí õ¿ðýýíä ñòðàòàãèéí ò¿¿âðèéí îíîâ÷òîé õýìæýý n hi - äàðààõ áàéäëààð òîäîðõîéëîãäîíî:

n hi = n

( N hi / N i ) S hi L

(5)

m

∑ ∑ (N h =1 i =1

hi

/ N i ) S hi

Ýíý òîîöîîã óðüäàõ (2) – òîé õàðüöóóëàõàä N hi S hi èëýðõèéëýë ( N hi / N i ) S hi -ýýð ñîëèãäñîí áàéíà. Ýíý 2 òýíöýòãýë õýðýâ êëàñòåðèéí õýìæýý N i - èæèë áàéâàë òýíö¿¿ áàéõ íü õàðàãäàæ áàéíà. ¯¿íèé äàðàà h - ñòðàòàãèéí ò¿¿âðèéí õýìæýýã ýíý ò¿¿âðèéí á¿õ êëàñòåðààð ãàðãàõäàà á¿õ m – êëàñòåðèéí õýìæýýãýýð (5) –ð áîäîãäñîí óòãóóäûã i-ýýð íýìæ ãàðãàíà. m

S n

h.

= n

h

∑

L

∑

h =1

(N

i=1

hi

/ N i) (6)

m

S

h

∑

i=1

(N

hi

/ N i) 41

(6) – òýíöýòãýëä áàéãàà ñòðàòàãèéí ò¿¿âðèéí îíîâ÷òîé õýìæýý íü çºâõºí ñòðàòàãèéí êëàñòåðèéí õ¿ðýýíèéí ïàðàìåòðýýð òîäîðõîéëîãäñîí ôóíêö áàéíà. Ýíý íü (3)-òîìú¸îòîé õàðüöóóëàõàä òºâºãòýé áîëîâ÷ êëàñòåðèéí õýìæýý èæèë áîë (6) èëýðõèéëýë (3)-ò õóâèð÷ áîëîõ þì.

6.3 Æèøýý 2006 îíû ñàëáàð õîîðîíäûí áàëàíñûã çîõèîõûí òóëä áàðàà, ¿éë÷èëãýýíèé íººö àøèãëàëòûí áàëàíñûí ìýäýýëëèéã öóãëóóëàõ ò¿¿âðèéí àðãûí òóõàé. Ñóäàëãààíû çîðèëãî íü ñóäàëãààíä õàìðàãäñàí íýãæ¿¿äèéí òàéëàí áàëàíñ áîëîí áóñàä ìýäýýëëèéã àøèãëàí öýâýð ñàëáàðààð á¿òýýãäýõ¿¿íèé ¿éëäâýðëýë òýäãýýðèéí ºðòºã çàðäëûí ò¿âøèí, á¿òöèéí òàëààðõè ìýäýýëëèéã öóãëóóëíà. Ñóäàëãààíû õ¿ðýý: Áàðàà, ¿éë÷èëãýýíèé íººö àøèãëàëòûí áàëàíñ çîõèîõîä àøèãëàãäàõ ìýäýýëëèéí õàìðàõ õ¿ðýý íü öýâýð ñàëáàð áóþó ñòàòèñòèê íýãæèä ¿íäýñëýãäýíý. Ìàíàé íºõöºëä ðåãèñòðèéí ñàíã ñòàòèñòèê íýãæýýð áàéãóóëààã¿é ó÷èð ñóäàëãаàíû ýõ îëîíëîã íü áèçíåñ ðåãèñòðèéí (ÁÐ) ñàíä áàéãàà àæ àõóéí íýãæ áàéãóóëëàãóóä áàéõ þì. 2005 îíä ÁÐ-èéí ñàíä 22547 õóóëèéí ýòãýýä ÀÀÍ áàéãóóëëàãà ¿éë àæèëëàãàà ÿâóóëñàí áàéíà. Ýíý íýãæýýð õ¿ðýý áîëãîí àâ÷ áàéãàà áîëîâ÷ ò¿¿âýð ñóäàëãààíä õàðèóëò ºãºã人ã¿é ò¿âøèí áîäèò áàéäàë äýýð ÿìàð áàéõûã òîäîðõîéëîõîä õÿëáàð áèø þì. Áèçíåñ ðåãèñòðèéí ñàíãèéí 2005 îíû ìýäýýëëýýð íèéò ÀÀÍÁ-ûí òîîã àæèëëàãсäûí òîîíû á¿ëãýýð àâ÷ ¿çâýë 1-9 àæèëëàã÷òàé íü 78.9 õóâü, 10-19 àæèëëàгсадòàé íü 8.9 õóâü, 20-49 àæèëëàãсадòàé íü 7.9 õóâü, õàðèí 50-ààñ äýýø àæèëëàãсадòàé íü íèéò ÀÀÍÁ-ûí 4.4 õóâèéã òóñ òóñ ýçýëæ áàéñàí. Õ¿ðýýã çàñâàðëàæ äàõèí òîäîðõîéëîõ: Òîìîîõîí ò¿¿âýð ñóäàëãààíû õ¿ðýýíä õàìãèéí ñ¿¿ëèéí ¿åèéí òîîëëîãî, ñóäàëãààíû ¿ð ä¿íã á¿ðýí àøèãëàõ íü ÷óõàë áàéäàã. Áèçíåñ ðåãèñòðèéí ñàí äàõü ÀÀÍÁ-í ò¿¿âýð ñóäàëãààíä àøèãëàõ íýã ãîë ò¿ëõ¿¿ð ¿ç¿¿ëýëò áîë àæèëëàãñäûí òîî þì. Çàðèì ñàëáàðóóäûí õóâüä ò¿¿âðèéã äàí ãàíö àæèëëàãсäûí òîîãîîð õèéõ íü ó÷èð äóòàãäàëòàé áàéäàã. Ìýäýýëëèéí ýõ ¿¿ñâýð, ñóäàëãààíû çîðèëãîîñ õàìààðààä çàðèì ñàëáàðûí ò¿¿âðèéã àæèëëàã÷äûí òîîãîîð, çàðèì ñàëáàðûíõûã áîðëóóëàëòûí îðëîãîîð õèéñýí. Àæ ¿éëäâýð, áàðèëãà, õóäàëäàà, çî÷èä áóóäàë, çîîãèéí ãàçàð, òýýâýð õîëáîî, àÿëàë æóóë÷ëàë çýðýã ñàëáàðóóäûí õóâüä àæ àõóéí íýãæ, áàéãóóëëàãûí áîðëóóëàëòûí îðëîãûí ã¿éöýòãýëèéí æèëèéí ýöñèéí ìýäýý áîëîí ¯ÒÅÃ-ûí òàòâàð òºëºã÷äèéí òàéëàíãаàð çàñâàðëàí õ¿ðýýã øèíý÷èëæ óã õ¿ðýýíýýñ ¿éë àæèëëàãàà ÿâóóëààã¿é áàéãóóëëàãóóäûã õàññàí. Áóñàä ñàëáàðóóäûí õóâüä àæèëëàãñäûí òîîã áèçíåñ ðåãèñòðèéí ñàíãèéí ìýäýýëëýýð àâñàí. ̺í ÕÀÀ, ñàíõ¿¿ãèéí çóó÷ëàëûí ñàëáàðûí õ¿ðýýíýýñ ¯ÒÅÃ-ûí òàòâàð òºëºã÷äèéí òàéëàíãèéí ìýäýýëëýýð ¿éë àæèëëàãàà ÿâóóëààã¿é ÀÀÍÁ-ûã õàñ÷ õ¿ðýýã øèíý÷èëñýí. ¯éë àæèëëàãàà ÿâóóëæ áàéãàà õóóëèéí ýòãýýä àæ àõóéí íýãæ, áàéãóóëëàãûí òîî ÁÐ ñàí 2005

Çàñâàðëàãäñàí õ¿ðýý

22 547

18860

1 296

998

4

4

177

145

1 470

1071

Öàõèëãààí õèé ¿éëäâýðëýë, óñ õàíãàìæ

177

158

Áàðèëãà

574

544

8 247

5762

Çî÷èä áóóäàë, çîîãèéí ãàçàð

908

725

Òýýâýð, àãóóëàõûí àæ àõóé, õîëáîî

541

468

Ýäèéí çàñãèéí ¿éë àæèëëàãààíû ñàëáàð ÁYÃÄ Õºäºº àæ àõóé, àí àãíóóð, îéí àæ àõóé Çàãàñ àãíóóð Óóë óóðõàé, îëáîðëîõ ¿éëäâýð Áîëîâñðóóëàõ ¿éëäâýð

Áººíèé áîëîí æèæèãëýí õóäàëäàà, ãýð àõóéí áàðàà çàñâàðëàõ ¿éë àæèëëàãàà

42

Ñàíõ¿¿ãèéí ã¿éëãýý õèéõ ¿éë àæèëëàãàà

755

592

¯ë õºäëºõ õºðºíãº, ò¿ðýýñ, áèçíåñèéí ¿éë àæèëëàãàà

1 494

1 522

Òºðèéí óäèðäëàãà, áàòëàí õàìãààëàõ, àëáàí æóðìûí íèéãìèéí äààòãàëûí ¿éë àæèëëàãàà

1 306

1 308

Áîëîâñðîëûí ñàëáàðûí ¿éë àæèëëàãàà

1 740

1 1731

Ýð¿¿ë ìýíä, íèéãìèéí õàëàìæèéí ¿éë àæèëëàãàà

1 662

1 656

Íèéãýì, õóâü õ¿íä ¿ç¿¿ëýõ áóñàä ¿éë÷èëãýý

2 194

2 176

Ò¿¿âðèéí àðãà Ò¿¿âðèéí àðãûã ñóáúåêòèâ áîëîí îáúåêòèâ àðãà ãýæ àíãèëäàãààñ îáúåêòèâ àðãà íü ìàãàäëàëò, ìàãàäëàëò áóñ ÿëãàãääàã. Ñóáúåêòèâ àðãà íü òóõàéí ñóäëàà÷èéí õóâèéí øèéäýëä òóëãóóðëàõ òóë ñóäëàà÷èéí ñàíààòàé áîëîí ñàíààíäã¿é õèéñýí àëäààíààñ õàìààðàí óðüä÷èëàí òîäîðõîéëîõ áîëîìæã¿é ò¿¿âðèéí õàçàéëò ¿¿ñäýã. Õàðèí îáúåêòèâ àðãà íü õ¿íèé õóâèéí ñàíàà áîäëîîð áóñ òîäîðõîé àðãà÷ëàëûí äàãóó õýí ÷ õèéñýí àäèë ¿ð ä¿í ãàðäàã. Ýíä çºâõºí ìàãàäëàëò îáúåêòèâ ò¿¿âýð íü øèíæëýõ óõààíû ¿íäýñëýë á¿õèé ¿ð ä¿íã ãàðãàæ, åðºíõèé îëîíëîãîî çºâ òºëººëíº. Ñîíãîëò õèéõ ìàãàäëàëò ñàíàìñàðã¿é ò¿¿âðèéí àðãà íü íýã áîëîí õýä õýäýí ñàíàìñàðã¿é áàéõ íºõöëèéã àãóóëäàã ó÷èð åðºíõèé îëîíëîãèéí íýãæ áîëãîí ñîíãîãäîõ òîäîðõîé ìàãàäëàëòàé áàéäàã Ýíýõ¿¿ ò¿¿âýðò á¿ëýãëýñýí îáúåêòèâ ìàãàäëàëò ò¿¿âðèéí àðãûã àøèãëàâ. Åðºíõèé îëîíëîãîî ýäèéí çàñãèéí ¿éë àæèëëàãààíû ñàëáàðààð àíãèëæ, 13 á¿ëýã áîëãîñîí. ¯¿íä Á¿ëýã 1. – պ人 àæ àõóé, àí àãíóóð, îéí àæ àõóé Á¿ëýã 2. – Çàãàñ àãíóóð Á¿ëýã 3. – Àæ ¿éëäâýð (óóë óóðõàé, îëáîðëîõ ¿éëäâýð, áîëîâñðóóëàõ àæ ¿éëäâýð, öàõèëãààí, äóëààíû ¿éëäâýðëýë, óñàí õàíãàìæ) Á¿ëýã 4. – Áàðèëãà Á¿ëýã 5. – Áººíèé áîëîí æèæèãëýí õóäàëäàà, ãýð àõóéí áàðàà çàñâàðëàõ ¿éë÷èëãýý Á¿ëýã 6. – Çî÷èä áóóäàë, çîîãèéí ãàçàð Á¿ëýã 7. – Òýýâýð, àãóóëàõûí àæ àõóé, õîëáîî Á¿ëýã 8. – Ñàíõ¿¿ãèéí ã¿éëãýý õèéõ ¿éë àæèëëàãàà Á¿ëýã 9. – ¯ë õºäëºõ õºðºíãº, ò¿ðýýñ, áèçíåñèéí áóñàä ¿éë àæèëëàãàà Á¿ëýã 10. – Òºðèéí óäèðäëàãà, áàòëàí õàìãààëàõ, àëáàí æóðìûí äààòãàë Á¿ëýã 11. – Áîëîâñðîë Á¿ëýã 12. – Ýð¿¿ë ìýíä Á¿ëýã 13. – Íèéãýì, õóâü õ¿íä ¿ç¿¿ëýõ áóñàä ¿éë÷èëãýý Ñóäàëãààíû òºëººëºõ ÷àäâàðûã ºíäºð áîëãîõûí òóëä äýýðõ 13 á¿ëýã òóñ á¿ðýýð íýëýíõ¿é áîëîí ò¿¿âýð ñóäàëãàà õèéõ õ¿ðýýã òîãòîîñîí. Èíãýõäýý EXCEL-í percentile() ôóíêöèéã àøèãëàí òóõàéí ñàëáàðûí ÀÀÍ-èéã áîðëóóëàëòûí îðëîãî (àæèëëàãñäûí òîî) –îîð 10 òýíö¿¿ á¿ëýãò õóâààæ 10 äàõü á¿ëãèéã ñóäàëãààíä çàéëøã¿é õàìðàãäàõ ÀÀÍÁ ãýæ ¿çýí íýëýíõ¿é ñóäàëãààíä õàìðóóëæ áóñäûã ò¿¿âýð ñóäàëãààíä õàìðóóëñàí. Òýãýõäýý ýõíèé 4 á¿ëãèéã æèæèã õýìæýýò, 5-9-èéã äóíä õýìæýýò á¿ëýã ãýæ ÿëãàñàí. Òóõàéëáàë áàðèëãûí ñàëáàðò áîðëóóëàëòûí îðëîãûí á¿ëãýýð àíãèëæ ¿çýõýä: Á¿ëýã Ò¿¿âðèéí æèæèã õýìæýýò á¿ëýã Ò¿¿âðèéí äóíä õýìæýýò á¿ëýã

Íýëýíõ¿é

Á¿ëãèéí õýìæýý Percentile 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Áîðëóóëàëòûí îðëîãî ìÿí.òºã 5084.1 10561.3 19830.8 33532.0 51966.5 99505.7 163680.7 268680.8 602831.5 6795408.6

43

Ýíä ò¿¿âðèéí æèæèã õýìæýýò á¿ëýãò 33532.0 ìÿíãàí òºãðºã õ¿ðòýë, äóíä õýìæýýò á¿ëýãò 33533.0– 6795408.6 ìÿíãàí òºãðºãèéí, íýëýíõ¿é ñóäàëãààíä 6795408.6 ìÿíãàí òºãðºãººñ äýýø áîðëóóëàëòûí îðëîãîòîé íýãæ¿¿ä îðæ áàéíà. Áàðèëãûí ñàëáàðûí íèéò çàñâàðëàãäñàí õ¿ðýýã àæ àõóéí íýãæèéí á¿ëãýýð ¿ç¿¿ëáýë: Á¿ëýã

ÀÀÍ-èéí òîî 218

ÀÀÍ-èéí òîîíû á¿òýö % 40.1

Áîðëóóëàëòûí îðëîãûí á¿òýö % 1.9

Ò¿¿âðèéí æèæèã õýìæýýò á¿ëýã Ò¿¿âðèéí äóíä õýìæýýò á¿ëýã Íýëýíõ¿é ñóäàëãààíä õàìðàõ á¿ëýã Ä¿í

271

49.8

32.0

55

10.1

66.1

544

100.0

100.0

Äýýðõ õ¿ñíýãòýýñ ¿çâýë áàðèëãûí ñàëáàðûí õóâüä íýëýíõ¿é ñóäàëãààíä ÀÀÍÁ-ûí 10 õóâü áóþó 55 íýãæ õàìðàãäàõ áºãººä ýäãýýð íýãæ¿¿ä íü òóõàéí ñàëáàðûí íèéò áîðëóóëàëòûí îðëîãûí 66.1 õóâèéã á¿ðä¿¿ëæ áàéõàä æèæèã õýìæýýò á¿ëãèéí õóâüä íèéò àæ àõóéí íýãæèéí 40 õóâü áàéãàà ÷ áîðëóóëàëòûí îðëîãûí 2 õ¿ðýõã¿é õóâèéã ýçýëæ áàéíà. Ò¿¿âðèéí õýìæýý Ò¿¿âðèéí õýìæýýã òîäîðõîéëîõäîî äàðààõ çàð÷ìûã áàðèìòàëíà.¯¿íä: 1. Áàéæ áîëîõ íàðèéâ÷ëàëûí çýðýãò íèéö¿¿ëæ ò¿¿âðèéí õýìæýýã òîäîðõîéëîõ. a. Ñòàíäàðò àëäààíû õÿçãààðûã 5 õóâü áóþó èòãýõ çàâñàð 95% áàéõ b. Àëäààíû õÿçãààð îëîíëîãèéí äóíäæèéí 15%-èàñ õýòðýõã¿é áàéõ c. Õàðèóëò èðýõã¿é áàéõ òîõèîëäîë 5% áàéõ ãýæ òóñ òóñ òîîöîõ. 2. ªãºãäñºí çàðäëûí ò¿âøèíä õàìãèéí îëîí, ¿ð àøèãòàé ò¿¿âðèéí õýìæýýã ñîíãîõ. Ñàëáàð òóñ á¿ðèéí õóâüä ò¿¿âðèéí õýìæýýã äàðààõü áàéäëààð òîîöîæ ãàðãàíà. Õóâèëáàð 1. N (ò¿¿âðèéí õ¿ðýý) – 489 Y (îëîíëîãèéí äóíäàæ) – 98477 Zα/2 = 1.96 (èòãýìæëýãäýõ èíòåðâàë 95% áàéõàä àøèãëàõ êîýôôèöèåíò) e (îëîíëîãèéí äóíäæèéí àëäààíû õÿçãààð) –

y * 100 = 14771 e

S (ñòàíäàðò àëäàà) – 122301 nSRS = 263

n SR S

⎛ z ⋅S ⎞ = ⎜ α/2 ⎟ e ⎝ ⎠

2

Îëîíëîãèéí õýìæýýíýýñ õàìààðñàí çàñâàðëàãäñàí nSRS áóþó

n

n =

1 +

SRS

n

SRS

N

n = 171 Õàðèóëò èðýõã¿é áàéõ òîõèîëäîë 5% ãýæ ¿çâýë n’ = n (1+0.05) = 180 Ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ íèéò íýãæèéí òîî = 55 (íýëýíõ¿éãýýð àâàõ) + 180(ò¿¿âðýýð) = 235 Ò¿¿âðèéí õýìæýýã æèæèã áîëîí äóíä ãýæ 2 õóâààñàí. (á¿ëýã 1- decimile 1-4; á¿ëýã 2 – decimile 5-9) Íåéìàíèé õóâààðèëàëòûí àðãààð ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ íýãæèéã äýýðõ 2 á¿ëãýýñ äàðààõü òîìú¸îã àøèãëàí ãàðãàâàë:

nh = n ×

N h × Sh ∑ N h × Sh

44

Ò¿¿âýð ñóäàëãààíä íèéò 180 íýãæèéã ¿¿íèé n1=10 íýãæ íü æèæèã, n2=170 íýãæ íü äóíä õýìæýýñò á¿ëãýýñ àâàõààð áàéíà. Èéì áàéäëààð ñàëáàð á¿ðèéí ò¿¿âðèéí òîîã òóñ á¿ðä íü õýäýí íýãæèéã íýëýíõ¿é àæèãëàëòààð, õýäèéã ò¿¿âðýýð ÿìàð á¿ëãýýð àíãèëàí ñîíãîõûã òîãòîîíî. Èíãýæ ò¿¿âðèéí õ¿ðýý, ñîíãîõ íýãæèéí òîîã òîãòîîñíû äàðàà ñàëáàð òóñ á¿ðèéí íýãæèéí æàãñààëòûã àøèãëàí àíãè á¿ðò øààðäëàãàòàé íýãæ áóþó ñóäàëãàà àâàõ íýãæèéí æàãñààëòûã ãàðãàíà. Ýíä óðüäàõ á¿ëã¿¿äýä òîäîðõîéëñîí ò¿¿âýðëýëòèéí ¿íäñýí àðãà, òåõíèê¿¿ä àøèãëàãäàíà. ¯¿íèé çýðýãöýý ñóäàëãààíä çîðèóëæ ãàðãàõ õºðºíãèéí хэр õýìæýýòýé çîõèöóóëæ ò¿¿âðèéí õýìæýýã àëäààíû õÿçãààð îëîíëîãèéí äóíäæèéí áàãà çýðãèéí ººð÷ëºëòººð ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ íýãæèéí òîîã ººð÷èëæ áîëíî. 6.4. Æèøýý 2. Ýäèéí çàñãèéí ò¿¿âýðëýëòèéã íýãýí òºðëèéí àæ àõóéí íýãæ áàéãóóëëàãààñ õèéõ àðãûí æèøýý. Ýíý íü ìàíàé áàéãóóëëàãà äýýð àæ ¿éëäâýðèéí ãàçðûí ò¿¿âýð ñóäàëãààíû ò¿¿âýðëýëòèéã õèéäýã ÒÀÑÈÑ-ûí ìýðãýæèëòí¿¿äèéí çºâëºñºí íýãýí òºðëèéí àæ àõóéí íýãæ áàéãóóëëàãûí ò¿¿âðèéã EXCEL ïðîãðàììààð õèéõ àðãà÷èëñàí çºâëºìæèéí æèøýý þì. Ýíý æèøýýíä ò¿¿âýðëýëòèéí ò¿ëõ¿¿ð ¿ç¿¿ëýëòýýð àæèëëàãñäûí òîîã àâñàí áîëíî. Æèøýýíä ôàéëóóäûí õóóäàñ òýäãýýðèéí á¿òöèéã òóõàé á¿ð òîäîðõîé ãàðãàí ¿ç¿¿ëýëòèéí íýð, áîäîëòûí òîìú¸îã áè÷èæ òàéëáàð ºãñºí òóë ¿íäñýí ôàéëã¿éãýýð õèéõýä áîëîìæòîé ãýæ ¿çýæ áàéíà. Ìºí ¿éë àæèëëàãààíû òàéëáàðûã ôàéëûí õóóäñààð íü õàðãàëçàí äàðààëóóëàí îðóóëëàà. 1. Ò¿¿âðèéí çîõèîìæ, àíõàí øàòíû ò¿¿âýðëýëòèéã õèéõ Ò¿¿âðèéí çîõèîìæèéã õèéõýä design2005_re.xls íýðòýé ôàéë äýýð ýõýëæ àæèëëàíà. Ýíý ôàéëûí Frame, Lookups, Strata, Sample, Report íýðòýé 6 õóóäàñ íü äàðààõ çîðèóëàëòòàé. ¯¿íä: Frame Ýíý õóóäñàíä ò¿¿âðèéí ýõ õ¿ðýýíèé ìýäýýëýë áóþó ò¿¿âýðò õàìðàõ á¿õ ÀÀÍÁ-í øààðäëàãàòàé ìýäýýëýë îðíî. Ýíý õóóäñàíä A-ààñ I – õ¿ðòëýõ áàãàíûí ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéã ò¿¿âýð õèéæ áàéãàà õ¿í á¿ðä¿¿ëñýí áàéõ ¸ñòîé. ¯ëäñýí 3 ¿ç¿¿ëýëòèéã ò¿¿âýð õèéõ çîðèëãîä íèéö¿¿ëýí äàðààõ áàéäëààð òîîöíî. ¯¿íä: Copy the frame to the range beginning in A4; then copy the formulas J2,K2,L2

25

1

1729

1

2003627

2029

1

Ìîí ñåðâèñ

2002922

1551

6-ð áàã 6-ð áàã 6-ð áàã

K

L Stratum-Ñòðàòà

1

2003023

J

Sizeclass- ÀÀÍÁ-í àíãè

20

Øèíý ºð㺺 ªëçèéò ºíäºð

I

Isicshort-Òîâ÷ êîä

1

Name- ÀÀÍíýð

H

DescRip

1

G ISIC-ÀÀÍÁ-í êîä

18

F RD-ðåãèñòðèéí äóãààð

ID

E

Employ- àæèëëàãñäûí òîî

D

Address- Õàÿã

C SD_Loc-Ñóìûí äóãààð

B AD_Loc-Àéìãèéí äóãààð

A

0

16

17

4

17/4

0

2

20

1

20/1

0

4

155

1

155/1

J=IF(LEFT(F4,2)="15",LEFT(F4,3),LEFT(F4,2)) ISIC-êîäûí ç¿¿í òàëûí 2 îðîí 15 áàéâàë ç¿¿í òàëààñ íü 3 îðîíã ¿ã¿é áîë 2 îðîíã òîâ÷èëñîí êîä áîëãîí àâ÷ áàéíà. K =VLOOKUP(I4,Lookups!$B$2:Lookups!$C$8,2,TRUE) Lookups-õóóäàñíààñ ÀÀÍÁ-ûí àíãèéã ÿëãàí àâ÷ áàéíà. L =J4&"/"&TEXT(K4,0) Ñòðàòàãèéí íýðèéã J, K áàãàíóóäààñ á¿ðä¿¿ëæ àâ÷ áàéíà.

45

Lookups - õóóäàñ äàðààõ á¿òýöòýé áàéíà. Ýíý íü ÀÀÍÁ-óóäûã àæèëëàãñäûí òîîãîîð íü õýðõýí àíãèëàõûã òîäîðõîéëæ áàéíà. B

|

C

D

E Àæèëëàãñäûí òîîíû àíãè 1-4 5-9 10-14 15-24 25-99 100-9999 10000 +

Àæèëëàãñäûí òîî | ÀÀÍÁ-í àíãè 1 1 5 2 10 3 15 4 25 5 100 6 10000 7

Strata Ýíý íü Frame õóóäàñíààñ PivotTable- õèéõäýý Layout –äýýð Strata-ã ìºðºíä àâààä õ¿ñíýãòèéí ¿ç¿¿ëýëòýýð Sum of Employ, Count of Employ2, StandartDev of Employ3 ãýæ ñîíãîñîí 3 ¿ç¿¿ëýëò¿¿ä þì. ªºðººð õýëáýë ò¿¿âýð õèéõýä çîðèóëæ àæèëëàãñäûí òîî, íýãæèéí òîî, àæèëëàãñäûí òîîãîîð òîîöñîí ñòàíäàðò àëäààíû òîî õýìæýýã ñòðàòà á¿ðýýð ãàðãàæ àâàõ çîðèëãîòîé. A 1 2 Stratum 10/1 10/4 11/1 14/1 14/2 14/3

3 4 5 6 7 8

B Data Sum of Employ

C

D

Count of Employ2 47 36 1 63 97 43

20 2 1 41 14 4

StdDev of Employ3 1.039989878 1.414213562 #DIV/0! 0.868837182 1.730463954 0.957427108

Sample Ýíý õóóäàñíû ýõíèé 6 ìºð ò¿¿âýð õèéõýä øààðäàãäàõ ãîë ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéí òîäîðõîéëîëòûã àãóóëñàí áàéíà. ¯¿íä: 1 2 3 4 5 6

D Popsize Smplsize Threshold Sample: -FullEnum -Sampled

E 2127 40.00% 5 851 436 415

¯íäñýí õ¿ðýý 2127 ÀÀÍÁ îðñîí Ò¿¿âýðëýëòèéí õóâèéã 40% áàéõààð áîäñîí Áîñãî òîî áóþó 5 õ¿ðòëýõ íýãæòýé ñòðàòàã íýëýíõ¿éä íü ñóäëàõ áóþó á¿õ íýãæýýñ íü ñóäàëãàà àâíà ãýæ òîîöñîí Íèéò ñóäëàõ íýãæèéí òîî = FullEnum+ Sampled Òóñãàé àëãîðèòìîîð äàâòàí òîîöîîëæ áîäíî Òóñãàé àëãîðèòìîîð äàâòàí òîîöîîëæ áîäíî

Ýíä ýõíèé 3 òîîã àíõëàí òîãòîîæ ºãººä äàðààãèéí 3 òîîã òóñãàé àëãîðèòìîîð äàâòàí òîîöîîëæ òîäîðõîé íºõöºë á¿ðäñýí ¿åä ýöýñëýíý. ¯¿íèéã õýðõýí õèéõ òàëààð òàéëáàð õèéå. Íåéìàíèé õóâààðèëàëòûí àðãààð ñóäàëãààíä õàìðàãäàõ íýãæèéã á¿ëýã á¿ðýýñ äîîðõè òîìú¸îã àøèãëàí ãàðãàæ àâíà. Ýíý òîìú¸î óðüäàõ æèøýýíä îðñîí áîëîâ÷ ýíý æèøýý íü òóõàéí òîõèîëäîë áîëîõ òóë äàõèí òàéëáàð õèéæ áàéíà.

nh = n × Ýíä:

N h × Sh ∑ N h × Sh

(N1)

N h = h-ð ñòðàòà äîòîðõè á¿õ ÀÀÍÁ-í òîî nh = h –ð ñòðàòà äîòîðõè ò¿¿âðèéí íýãæèéí õ¿ðýýíèé ò¿¿âýðëýãäýõ õýìæýý n = Íèéò ò¿¿âýðëýõ ÀÀÍÁ-í òîî S h = h-ð ñòðàòàãèéí õ¿ðýýíä áàéãàà á¿õ ÀÀÍÁ-í ñòàíäàðò àëäàà

46

̺í õóóäàñíû 8-ð ìºðººñ ýõýëñýí õ¿ñíýãòèéí ýõíèé õýñýã íü äàðààõ áàéäëààð á¿ðýëäýíý. ¯¿íä: smpl=850,8 – íèéò ò¿¿âðèéí õýìæýý, 2127 – ýõ îëîíëîãèéí õýìæýý. Ýõíèé áàéäëààð ò¿¿âýðëýõ íýãæèéí òîî 692, ¿¿íèé 159 –íü íýëýíõ¿é ñóäëàãäàõ íýãæèéí òîî.

8 9 11 12 13 14 15

A

B

Isic 10 10 11 14

Sc 1 4 1 1

C Smpl Totals Stratum 10/1 10/4 11/1 14/1

D 850.8 2127 count=Nh 20 2 1 41

E

F

G

5030.035 stdev=Sh 1.03999 1.414214 0 0.868837

850 Sample 4 2 1 7

f 20.00% 100.00% 100.00% 17.07%

H

I 692 159 FullEnumStart 0 2 1 0

J 1968 N' 20 0 0 41

Isic=LEFT(C11,SEARCH("/",C11)-1) –íü strata ¿ç¿¿ëýëòèéí òàøóó çóðààñíû óðä òàëûí óòãûã Sc=RIGHT(C11,LEN(C11)-SEARCH("/",C11)) –íü strata ¿ç¿¿ëýëòèéí òàøóó çóðààñíû àðûí óòãûã àâàõ stratum =strata!A3 –íü strata õóóäàñíû ñîíãîãäñàí ñòðàòàãèéí óòãûã count=Nh=strata!C3 –íü strata õóóäàñíû ñîíãîãäñîí íýãæèéí òîî stdev=Sh=IF(ISERROR(strata!D3),0,strata!D3) –íü strata õóóäñàíä òîîöîãäñîí àæèëëàãñäûí òîîíû ñòàíäàðò àëäààíû àëäààòàé óòãûã òýã áîëãîí àâàõ Sample=IF(AND(ROUND(AJ11,0)<1,AJ11>0),1,ROUND(AJ11,0)+AK11) –íü AJ11-¿íýëýãäñýí ¿ç¿¿ëýëòèéí íàðèéâ÷ëàãäñàí óòãà (0,1) çàâñàðò áàéâàë 1 ãýñýí óòãà àâàõ áà ýñðýã òîõèîëäîëä òýð íàðèéâ÷ëàãäñàí óòãà äýýð AK11-¿ç¿¿ëýëòèéí óòãûã íýìæ àâàõ f =F11/D11-íü ñòðàòà á¿ðèéí ò¿¿âðèéí æèíã òîîöîõ FullEnumStart =IF(D11<=$E$3,D11,IF(E11=0,$E$3,0))-íü òóõàéí ñòðàòàãèéí íýãæèéí òîî áîñãî òîî (threshold = 5)-ààñ õýòðýõã¿é áàéâàë ººðèéíõ íü óòãûã, ýñðýã íºõöºëä õýðýâ ñòàíäàðò õàçàéëò òýã áàéâàë 5-ûã, ¿ã¿é áîë òýã óòãà àâàõ áóþó íýëýíõ¿é àæèãëàëò õèéõ íýãæèéí òîîã ãàðãàõ N' =D11-I11-íü ò¿¿âýðëýëò õèéõ ñòðàòàãèéí íýãæèéí òîîíîîñ íýëýíõ¿é ñóäëàõ íýãæèéí òîîã õàññàí óòãóóä òóñ òóñ áîëíî. Äýýðõ Sample –ä áàéãàà AJ11, AK11 ¿ç¿¿ëýëò¿¿ä íü Íåéìàíû òàðõààëòûí æóðìààð òîîöîæ òîäîðõîé øàëãóóðààð øàëãàæ òîãòîîñîí óòãóóä þì. ¯¿íèéã õýðõýí òîîöîæ øàëãàõûã òàéëáàðëàÿ. Ýõëýýä ýõíèé õ¿ñíýãòèéí àðààñ äàðààõ òîîöîî á¿õèé áàãàíóóäûã îðóóëíà. ¯¿íä: L

M

100.00% Wh=Nh/N 1.02% 0.00% 0.00% 2.08% 0.71%

24.04854 Sh.Wh 0.010569 0 0 0.018101 0.01231

N

O 6

check 0 0 0 0 0

687 Alloc 0 0 0 1 0

P 605 246 FullEnum 0 2 1 0 0

Q 1881 N'' 20 0 0 41 14

Wh=Nh/N=J11/J$9 –íü äýýðõ (N1) òîìú¸îíä ãàðñàí ñòðàòàãèéí ò¿¿âýðëýõ íýãæèéí òîîã íèéò íýãæèéí

òîîíä õàðüöóóëñàí òîî Sh.Wh=L11*$E11 – íü äýýðõ æèí ñòàíäàðò õàçàéëò 2-ûí ¿ðæâýð Alloc =ROUND(M11/M$9*I$8,0) –íü æèí ñòàíäàðò õàçàéëò 2-ûí ¿ðæâýðèéã ¿ðæâýð¿¿äèéí íèéëáýð õóâààæ áóòàðõàéí îðîíã¿éãýýð íàðèéâ÷èëñàí Íåéìàíû òîìú¸îíû óòãà check=IF(O11>J11,1,0) – íü Íåéìàíû òîìú¸îíû óòãûã òóõàéí ñòðàòàãèéí ò¿¿âýðëýõ íýãæèéí óòãààñ õýòýðñýí áîë 1, ¿ã¿é áîë 0 óòãà àâàõ FullEnum =IF(O11>J11,J11,0)+I11 – íü Íåéìàíû òîìú¸îíû óòãûã òóõàéí ñòðàòàãèéí ò¿¿âýðëýõ íýãæèéí óòãààñ õýòýðñýí áîë ò¿¿âýðëýõ óòãà, ¿ã¿é áîë 0 óòãà äýýð íýëýíõ¿é ñóäëàõ íýãæèéí òîîã íýìæ àâàõ N'' =$D11-P11 – íü òóõàéí ñòðàòàãèéí ýõ îëîíëîãèéí òîîíîîñ íýëýíõ¿é ñóäëàõ íýãæèéí òîîã õàññàí óòãà Ýíý òîîöîîã õèéñíèé äàðàà L-ýýñ Q áàãàíû õóâüä 8-ð ìºðºíä òýäãýýð áàãàíóóäûí ä¿íã áîäîîä P8 äýýð =$D8-P9 òîìú¸îãîîð ò¿¿âýð õèéõ íýãæèéí òîîã ãàðãàíà.

47

Îäîî òóõàéí áàãàíû check –èéí óòãóóäûã 1-òýé òýíö¿¿ áàéãàà ýñýõèéã í¿äýýð øàëãàæ ¿çíý. Õýðýâ íýã ë óòãà òýã áèø áîë äàðàà÷èéí áàãàíóóäàä äàõèí äýýðõèéí àäèë 6 áàãàíàä òýð òîîöîîã äàâòàí õèéæ check –èéí óòãóóäûã 0-òýé òýíö¿¿ áàéãàà ýñýõèéã øàëãàæ á¿ãä òýã áîëñîí áàéâàë àíõàí øàòíû ò¿¿âýð äóóñ÷ áàéíà ãýæ ¿çýæ áîëíî. Èíãýýä äýýð Sample –í áîäîëòîä îðñîí DJ11, DK11-í óòãûã ñ¿¿ë÷èéí çºâ áîëñîí Alloc, FullEnum –í çààëòûã îðëóóëæ ºãíº. ̺í E5-äýýð AK9-í óòãà, E6-äýýð AK8-í óòãà áàéõ ¸ñòîéã ñ¿¿ëèéí ¿íýëæ ãàðãàñàí íýëýíõ¿é áîëîí ò¿¿âðýýð ñóäëàõ íýãæèéí òîîíóóäûã õàðãàëçóóëàí òàâüæ ºãíº. Report Sample- õóóäàñíû 10-ð ìºðººñ ýõíèé 7 áàãàíà á¿õèé õ¿ñíýãòýýñ PivotTable õèéõäýý Isic – èéã ìºðä, Sc-ã áàãàíàä, õ¿ñíýãò äîòîð íü sample-èéí count, f-èéí Max-èéã òóñ òóñ àâ÷ ãàðãàíà. Èíãýõýä Sc-ãýýð 1-ýýñ 6 òºðëèéí ò¿¿âðèéí àíõàí øàòíû íýãæèéí ñîíãîãäîõ òîî íü Isic –èéí òîâ÷èëñîí àíãèëàë á¿ðä õàðãàëçàí ãàð÷ ìºð人 ò¿¿íä õàðãàëçàí ò¿¿âýðëýãäýõ íèéò íýãæèéí òîî, áàãàíà á¿ðèéí õóâüä ìºí íèéò ò¿¿âýðëýãäýõ íýãæèéí òîî òóñ òóñ ãàðíà. ̺í ò¿¿âðèéí òîî á¿ðèéí äîð ò¿¿íèé õ¿ðýýíäýý ýçëýõ æèíãèéí (f) äýýä (max) õýìæýý ãàðíà. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

A

B

C

Isic

Gegevens

1

10

Ò¿¿âðèéí òîî

D

E

F

G

H

I

Sc

Max f 11

Ò¿¿âðèéí òîî Max f

13

Ò¿¿âðèéí òîî Max f

14

Ò¿¿âðèéí òîî Max f

151

Ò¿¿âðèéí òîî Max f

. . Total Ò¿¿âðèéí òîî

2

3

4

2

20.00%

22.22%

4 2

100.0%

5

6

Grand Total

2

7

3

20

100.00%

100.00%

100.00%

100.00%

1

1

1

3

100.00%

100.00%

100.00%

100.00%

15

2

2

6

25

8

58

15.15%

33.33%

33.33%

60.00%

100.00%

100.00%

100.00%

7

5

4

3

6

1

26

17.07%

35.71%

100.00%

100.00%

100.00%

100.00%

100.00%

11

7

2

7

11

3

41

21.15%

25.93%

22.22%

63.64%

100.00%

100.00%

100.00%

.

.

.

.

.

.

.

241

112

75

101

211

110

850

100.00%

100.00%

100.00%

100.00%

100.00%

100.00%

100.00%

Total Max f

2. Õî¸ðäîõ øàòíû ò¿¿âýðëýëò Ýíý øàòàíä ýõíèé øàòàíä ñîíãîãäñîí àíõàí øàòíû ò¿¿âðèéí íýãæ¿¿äèéí æàãñààëòûí òóñëàìæòàéãààð ñàíàìñàðã¿é òîîíû ãåíåðàòîð, ñòðàòàãèéí õ¿ðýýíèé àâòîìàò äóãààðëàëò, ñîíãîëòûí òóñãàé ä¿ðìèéã àøèãëàí õî¸ðäîõ øàòíû ò¿¿âðèéí íýãæ áóþó ÀÀÍÁ-óóäûã ñîíãîõ àæèë ã¿éöýòãýãäýíý. Ýíý àæèëä Frame, Lookups, sample, report íýðòýé õóóäàñíóóäààñ á¿ðäñýí draw_2005_ay.xls íýðòýé ôàéëòàé àæèëëàõ áîëíî. Frame Ýíä äàðààõ á¿òýöòýé õóóäàñ áàéíà. ID

AS1 – àéìãèéí êîä CS – ñóìûí êîä Name - íýð RD – ðåãèñòðèéí äóãààð ISIC – àíãèëëûí êîä DescRip Utas - óòàñ Employ – àæèëëàãñäûí òîî ISICSHORT – òîâ÷ êîä SIZECLASS – àíãèéí õýìæýý Stratum - ñòðàòà Aimag - àéìàã Selected =IF(P2<=VLOOKUP(L2,Lookups!$D$12:$G$157,4,),1,0) Ñòðàòàãààð õàéæ îëñîí ìºðèéí ò¿¿âýð õèéõ òîîã autoincr áóþó òóõàéí ñòðàòàãèéí íýãæ¿¿äèéí ºññºí äóãààðûí óòãàòàé òýíö¿¿ þìóó èõ áàéâàë ýíý í¿äýíä 1 òàâüæ ñîíãîãäñîí ãýñýí óòãûã èëýðõèéëíý. Ýíý áîë àíõàí øàòíû ò¿¿âýð õèéäýã íýã çàð÷èì þì. Randomval – ñàíàìñàðã¿é òîî. Ýíý íü Randomfunc íýðòýé áàãàíààñ ¿¿ñýí ñàíàìñàðã¿é òîîíû óòãà

48

Autoincr=IF(L2<>L1,1,P1+1) - òóõàéí ñòðàòàãèéí õ¿ðýýíä íýãæ¿¿äèéã ºññºíººð ÿëãàëò õèéñýí äóãààðûí óòãà Randomfunc='C:\Program Files\Microsoft Office\OFFICE11\LIBRARY\Analysis\ ATPVBAEN.XLA'!RANDbetween(1,1000000000) – ñàíàìñàðã¿é òîî ¿¿ñãýõ ôóíêö Lookups Ýíý õóóäñàíä ò¿¿âðèéí çîõèîìæèéí design2005_re.xls ôàéëûí sample –õóóäàñíû ýõíèé 7 áàãàíûã îðóóëæ èðíý. A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

B Sizeclasses 1 5 10 15 25 100 10000

Isic 10 10 10 10 10 10 11

C

D 1 2 3 4 5 6 7

sc 1 2 3 4 5 6 1

E

F 1 100 14

design stratum 10/1 10/2 10/3 10/4 10/5 10/6 11/1

count=Nh 20 9 2 2 7 3 1

G 1 6 3

stdev=Sh 1.03999 1.269296 0.707107 1.414214 24.84907 388.8063 0

850 Sample 4 2 2 2 7 3 1

H selected 1

F 0.2 22.22% 100.00% 1 1 100.00% 1

Sample Ýíä Frame õóóäàñíû Selected=1 óòãà á¿õèé áè÷ëýã¿¿äèéã îðóóëíà. Ýäãýýð íü õî¸ðäîõ øàòíû ò¿¿âýðëýëòèéí ¿ð ä¿í áîëîõ áºãººä øààðäëàãàòàé ¿ç¿¿ëýëòýýð ÿëãàí æàãñààæ àøèãëàæ áîëíî. Äîòîðõè ¿ç¿¿ëýëò¿¿äèéã æàãñààâàë: ID AS1- àéìãèéí êîä CS – ñóìûí êîä Name - íýð RD – ðåãèñòðèéí äóãààð ISIC – àíãèëëûí êîä DescRip Utas - óòàñ Employ- àæèëëàãñäûí òîî ISICSHORT- òîâ÷ êîä SIZECLASS - àíãè Stratum - ñòðàòà Aimag – àéìãèéí êîä Selected – Frame-ä 1 óòãà àâñàí áè÷ëýã¿¿ä òóñ òóñ áàéíà.

Report Ýíä äýýðõ Sample õóóäàñíààñ PivotTable –í ìºðèéã ISICSHORT-îîð, áàãàíûã SIZECLASS – ààð ñîíãîí õ¿ñíýãòèéí äîòîðõèéã Sum of Selected ãýæ àâñàí áîëíî. Ýíý áîë òîâ÷ àíãèëëûí õóâüä ñîíãîãäñîí íýãæ¿¿äèéí òîîíû õ¿ñíýãò.

49

Sum of selected

SIZECLASS

ISICSHORT

1

2

3

4

5

6

10

4

2

2

2

7

3

Grand Total 20

11

1

1

13

15

2

8

58

1 2

6

25

3

14

7

5

4

3

6

1

26

151

11

7

2

7

11

3

41

152

8

5

3

1

1

1

19

153

5

3

4

2

3

17

154

21

11

4

7

11

6

60

155

22

7

7

15

15

5

71

16

1

17

12

4

5

5

18

19

9

2

19

6

4

4

20

28

9

4

1

1

3

12

11

49

6

16

29

81

1

7

1

4

6 3

9

5

11

55

5

8

1

24

5

19

3

41

1

10

23 51

21

4

1

1

22

25

9

5

1

1

24

4

2

4

25

1

1

1

26

9

4

1

27

1

2

2

4

28

7

1

3

1

7

29

2

3

3

2

10

31

4

2

1

3

1

11

32

2

1

33

1

3

1

3

8

36

10

5

2

3

4

24

37

1

1

40

6

6

7

11

23

23

41 Grand Total

2 3

19

3

2 21

74

4

3

4

4

6

12

33

241

112

75

101

211

110

850

¯ÑÃ-í ÀØÑà Ë. Ìÿãìàð, Ø. Àðèóíáîëä

50

óòàñ. 323943