Namų ūkio pajamų ir išlaidų analizė

Įvadas Namų ūkis – atskirai gyvenantis vienas asmuo arba asmenų grupė, gyvenanti viename bute ar name, turinti bendrą biudžetą ir kuri kartu maitinasi. Jei nėra bent vienos iš nurodytų sąlygų, asmuo prie namų ūkio nėra priskiriamas. Namų ūkiu gali būti: • Šeima, kuri susideda iš sutuoktinių su vaikais ar be jų, arba vienas iš tėvų su vaikais; kartu gyvenantys ir bendrą biudžetą turintys giminaičiai, pvz., seneliai ir anūkai, brolis ir sesuo ir pan. • Vieniši asmenys, gyvenantys iš savo pajamų. • Kartu gyvenantys ir bendru biudžetu susiję asmenys, neturintys giminystės ryšio. • Šeimos, susidedančios iš kelių kartu gyvenančių sutuoktinių porų, turinčių bendrą biudžetą. Namų ūkio galva – tai asmuo, gaunantis didžiausias pajamas. Kadangi namų ūkio narių pajamos atskirais mėnesiais gali būti nevienodos, namų ūkio galva yra laikomas asmuo, kuris per metus gauna didžiausias pajamas (ūkio narių nuomone). Jei didžiausias pajamas gaunančio asmens išskirti negalima, namų ūkio galva laikomas šeimos nurodytas asmuo. Disponuojamos pajamos – tai visos piniginės ir natūrinės pajamos, kurios gautos už darbą, iš ūkininkavimo, verslo, amatų, laisvos profesinės veiklos, o taip pat pensijos, įvairios pašalpos, stipendijos, pajamos iš turto, renta ir kt. Vartojimo išlaidos – tai piniginės ir natūrinės išlaidos, skirtos namų ūkio poreikiams patenkinti: tai išlaidos maistui, drabužiams, avalynei, būstui, sveikatos priežiūrai, kultūros, poilsio reikmėms ir t.t. Determinacijos koeficientas – parodo regresinės lygties adekvatumą, kuris tikrinamas pagal Fišerio kriterijų, reikšmingumas vertinamas pagal Stjudento kriterijų. Gyvenimo lygio sąvoka – asmenų ar grupės asmenų gyvenimo lygio sąvoka yra siejama su daugybe įvairių faktorių. Kai kuriuos iš jų lengva išmatuoti, kai kuriuos – ne. Skurdo sąvoka – daugiaprasmė, ji kinta vystantis visuomenei. Ji skirtingai suprantama atskirose šalyse. Statistinė hipotezė – bet koks tvirtinimas apie atsitiktinio dydžio pasiskirstymo formą ar apie pasiskirstymo parametrų reikšmes. Išskiriamos parametrinės ar neparametrinės hipotezės. Kursinio darbo tikslai: 1) grafiškai panagrinėti naudojamus duomenis; 2) naudojamus duomenis aprašyti statistiškai; 3) įvertinti skurdo ir rodiklius; 4) įvertinti vieno šeimos nario pajamas mieste ir kaime; 5) patikrinti santaupų padėtį; 6) atlikti regresinę analizę, ištirti nuo kokių veiksnių priklauso namų ūkių išlaidos; 7) nustatyti determinacijos koeficientą; Kursiniame darbe dažniausiai vartojamų charakteristikų apibrėžimai: Vidurkis – visų stebėtų skaitinių duomenų suma, padalinta iš duomenų skaičiaus. Dispersija – išbarstymo apie vidurkį matas. Tai skirtumų tarp stebėtų duomenų reikšmių ir vidurkio kvadratų vidurkis. Eksceso koeficientas – tai lėkštumo matas. Asimetrijos koeficientas – tai simetrijos matas. Duomenų plotis – maksimalios ir minimalios reikšmių skirtumas. Vidutinis kvadratinis nuokrypis – tai kvadratinė šaknis iš dispersijos. Mediana – vidurinis duomuo stebėjimų sekoje, kuri yra išdėstyta didėjimo tvarka. Moda – dažniausiai pasikartojanti reikšmė. Jeigu visi duomenys pasikartoja po vieną kartą, tai modos rasti yra negalima. Maksimali reikšmė – didžiausia reikšmė imtyje. Minimali reikšmė – mažiausia reikšmė imtyje. Suma – visų imties narių suma. 1. Duomenys 1.1. Kokybiniai duomenys Gyvena-moji vieta Namų ūkiai su vaikais ir be vaikų Namų ūkio galvos išsimoks-linimas Namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis Namų ūkio galvos vedybinis statusas Namų ūkio galvos lytis Namų ūkio galvos socialinė-ekonominė grupė Namų ūkio galvos išsimoks-linimas Namų ūkio galvos amžius (grupuotas) Miestas - Kaimas 1 2 3 4 2 1 2 3 3 1 2 2 2 1 4 2 1 2 4 2 1 1 3 4 2 1 2 3 2 1 1 1 4 3 2 1 2 4 2 1 2 1 1 5 1 2 4 1 5 2 1 2 5 4 2 1 2 5 2 1 1 2 3 4 4 2 2 3 4 1 1 2 3 4 3 1 2 3 2 1 1 1 5 3 2 2 2 5 2 1 1 1 3 4 2 1 2 3 3 1 1 2 4 5 2 1 4 4 5 1 1 1 4 3 5 2 2 4 3 1 1 1 3 4 2 1 2 3 2 1 1 1 4 4 2 1 2 4 3 1 1 1 3 4 2 1 2 3 1 1 1 2 3 5 5 2 4 3 3 1 1 1 3 2 5 2 3 3 1 1 1 2 4 5 5 2 4 4 5 1 2 2 1 5 2 1 4 1 5 2 1 1 4 4 2 1 2 4 2 1 1 2 1 5 2 1 4 1 5 1 2 2 2 5 2 1 4 2 5 2 1 1 5 4 2 1 2 5 2 1 2 2 1 5 4 2 4 1 5 2 1 2 3 4 2 2 2 3 5 1 2 1 3 5 4 2 4 3 3 2 2 2 4 5 2 1 4 4 4 2 1 2 4 3 2 1 2 4 4 1 1 2 3 4 2 1 2 3 5 1 1 1 5 3 2 2 2 5 3 1 Reikšmės: Gyvenamoji vieta: 1 – Miestas; 2 – Kaimas. Namų ūkiai su vaikais ir be vaikų: 1 – Namų ūkis su vaikais iki 18 metų; 2 – Namų ūkis be vaikų iki 18 metų. Nmų ūkio galvos išsimokslinimas: 1 – Pradinis; 2 – Pagrindinis; 3 – Bendras vidurinis; 4 – Akštesnysis; 5 – Aukštasis. Namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis: 1 – Darbas asmeniniame žemės ūkyje; 2 – Pajamos iš verslo, amatų; 3 – Samdomas darbas ne Ž.Ū.visuom. sektoriuje; 4 – Samdomas darbas ne Ž.Ū.priv. sektoriuje; 5 – Pensija. Namų ūkio galvos vedybinis statusas: 1 – Nevedęs/netekėjusi; 2 – Vedęs/ištekėjusi; 3 – Ner. santuoka; 4 – Našlys; 5 – Išsiskyręs. Namų ūkio galvos socialinė-ekonominė grupė: 1 – Ūkininkai; 2 – Samdomi darbuotojai; 3 – Verslininkai; 4 – Pensininkai. Namų ūkio galvos išsimokslinimas: 1 – Neturi pradinio, pradinis; 2 – Pagrindinis; 3 – Bendras vidurinis; 4 – Aukštesnysis; 5 – Aukštasis. Namų ūkio galvos amžius (grupuotas): 1 – iki 30 metų; 2 – 30 - 39 metai; 3 – 40 - 49 metai; 4 – 50 - 59 metai; 5 – 60 metų ir daugiau. Miestas – Kaimas: 1 – Miestas; 2 – Kaimas. 1.2. Kiekybiniai duomenys Reikšmės: Namų ūkio dydis (asmenų skaičius namų ūkyje). Namų ūkio disponuojamos pajamos (Lt). Namų ūkiai su skirtingu skaičiumi vaikų namų ūkyje: 0 – Namų ūkis be vaikų; 1 – Namų ūkis su 1 vaiku iki 18 metų; 2 – Namų ūkis su 2 vaikais iki 18 metų. Namų ūkio vartojimo išlaidos (Lt). 2. Grafinė duomenų analizė 2.1. Kokybiniai kintamieji: 2.1.1. Gyvenamoji vieta. Pateikti 30 namų ūkių statistiniai duomenys rodo, kad: • 23 visų naginėjamų namų ūkių gyvena miestuose; • 7 visų nagrinėjamų namų ūkių gyvena kaime. 2.1.2. Namų ūkio galvos išsimokslinimas. Nagrinėdama informaciją apie pateiktų namų ūkių galvos išsimokslinimą, pastebėjau, kad: • 4 namų ūkių galvos turi pradinį išsilavinimą; • 2 – pagrindinį; • 12 – bendrą vidurinį; • 8 – aukštesnįjį; • 4 – aukštąjį. 2.1.3. Namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis. Pagal pateiktą informaciją matau, kad: • 1 (3%) namų ūkio galvos pagrindinis pajamų šaltinis yra darbas asmeniniame žemės ūkyje; • 1 (3%) – pajamos iš verslo, amatų; • 5 (17%) – samdomas darbas ne Ž.Ū.visuom. sektoriuje; • 13 (44%) – samdomas darbas ne Ž.Ū.priv. sektoriuje • 10 (33%) – pensija. 2.2. Kiekybiniai kintamieji: 2.2.1. Namų ūkio dydis. Nagrinėdama pateiktą informaciją apie namų ūkių dydžius, pastebėjau, kad yra: • 3 ūkiai, kuriuose gyvena 1 asmuo; • 10 ūkių susidedančių iš 2 asmenų; • 8 ūkiai su 3 asmenimis; • 8 ūkiai su 4 asmenimis; • 1 ūkis, kuris susideda iš 5 asmenų. 2.2.2. Namų ūkiai su skirtingu skaičiumi vaikų namų ūkyje. Iš pateiktos statistikos matau, kad tarp nagrinėjamų 30 namų ūkių yra: • 9 ūkiai (30%) su 1 vaiku iki 18 metų; • 5 ūkiai (17%) su 2 vaikais iki 18 metų; • 16 ūkių (53%) gyvena be vaikų. 3. Bendra namų ūkių charakteristika – aprašomoji statistika Pasirinkau dvi kiekybines namų ūkio charakteristikas – namų ūkio dydį ir namų ūkio disponuojamas pajamas: MS Excel programoje atidariusi posistemį Tools – Data analysis, pasirinkau “Descriptive statistics” (“Aprašomoji statistika”), atsidariusiame lange pažymėjau “summary statistics” (“statistikos suvestinė”). Tada gavau lentelę su šių dviejų atsitiktinių dydžių pagrindinėmis statistinėmis charakteristikomis. Išvertus pavadinimus į lietuvių kalbą, išėjo tiokia tokia lentelė: Charakteristikos Namų ūkio dydis Namų ūkio disponuojamos pajamos Vidurkis 2,8 1274,433333 Standartinė paklaida 0,194167838 220,4713012 Mediana 3 1014,5 Moda 2 negalima Vidutinis kvadratinis nuokrypis 1,06350105 1207,57105 Dispersija 1,131034483 1458227,84 Eksceso koeficientas -0,829892685 7,877489989 Asimetrijos koeficientas 0,058972927 2,622883358 Variacijos koeficientas 37,98218035 94,75356758 Duomenų plotis 4 5818 Minimali reikšmė 1 121 Maksimali reikšmė 5 5939 Suma 84 38233 Duomenų skaičius 30 30 (95,0%) 0,397117812 450,9144337 Pirmasis kvartilis 2 646 Trečiasis kvartilis 4 1425,5 3.1. Namų ūkio dydis. Mano tirtoje namų ūkių apimtyje vidutinis namų ūkio dydis 2,8 žmogaus. Moda lygi 2, tai reiškia, kad daugiausia namų ūkių yra susidedančių iš 2 asmenų. Mediana lygi 3, vadinasi, pusė namų ūkių yra mažesni nei 3 asmenų. Pirmasis kvartilis rodo, kad ketvirtadalis namų ūkių yra mažesni nei 2 asmenų. Trečiasis kvartilis nusako, kad ketvirtadalis namų ūkių yra didesni nei 4 asmenų. Vidutinis kvadratinis nuokrypis lygus 1,06350105. Tai reiškia, kad nuo vidutinio žmonių skaičiaus namų ūkyje kitų namų ūkių dydis skiriasi 1,06350105 žmogaus. Eksceso koeficientas yra -0,829892685 0, tai skirstinys yra aukščiau normalaus (smailiaviršūnis). Asimetrijos koeficientas lygus 2,622883358 > 0, vadinasi, yra teigiama (kairiašonė) asimetrija. Variacijos koeficientas lygus 94,75356758 % > 50, vadinasi, variacijos koeficientas realios prasmės neturi. Duomenų plotis (skirtumas tarp maksimalaus ir minimalaus namų ūkių disponuojamų pajamų dydžio) yra 5818 Lt. Minimali stebėta reikšmė, t. y. mažiausias namų ūkio disponuojamų pajamų dydis, yra 121 Lt, maksimali reikšmė, t. y. didžiausias namų ūkio disponuojamų pajamų dydis, yra 5939 Lt. Duomenų suma (bendras visų namų ūkių disponuojamų pajamų dydis) yra 38233 Lt, o iš viso stebėta 30 namų ūkių. Kad nubraižyčiau histogramą naudojau MS Excel funkcija: Tools – Data Analysis – Histogram. Gavau tokią lentelę: Bin Frequency 121 1 1284,6 21 2448,2 5 3611,8 1 4775,4 1 5939 1 More 0 Gautą lentelę pataisiau ir gavau tokią lentelę: Intervalas [121;1284,6] (1284,6;2448,2] (2448,2;3611,8] (3611,8;4775,4] (4775,4;5939] Dažnis 22 5 1 1 1 Tada pagal naujos lentelės duomenis gavau tokią histogramą, o po ja dar nubraižiau stačiakampę diagramą (pirmąjį ir trečiąjį kvartilius ėmiau iš lentelės): Pasikliautinieji intervalai: Šiuo atveju: 1274,433333 0,95 450,9144337 (duota gautoje lentelėje) Taigi: 4. Skurdo rodiklių įvertinimas Skurdo riba – tai kriterijus, kurio pagalba politikai ar kiti asmenys suskirsto gyventojus, šeimas ar namų ūkius į skurdžiausius ir neskurstančius. Norint apskaičiuoti skurdo rodiklius, reikalingi šie duomenys: namų ūkio dydis, disponuojamos pajamos ir disponuojamos pajamos vienam namų ūkio nariui. Duomenys: Eil. Nr. Namų ūkio dydis Namų ūkio disponuojamos pajamos Disponuojamos pajamos vienam namų ūkio nariui 1 2 864 432,00 2 3 371 123,67 3 4 1820 455,00 4 4 1519 379,75 5 2 290 145,00 6 5 5939 1187,80 7 2 840 420,00 8 2 1003 501,50 9 3 456 152,00 10 3 896 298,67 11 3 1026 342,00 12 4 1126 281,50 13 4 1259 314,75 14 4 4200 1050,00 15 3 1087 362,33 16 1 816 816,00 17 2 700 350,00 18 1 713 713,00 19 2 628 314,00 20 3 1770 590,00 21 2 581 290,50 22 2 283 141,50 23 4 3000 750,00 24 1 293 293,00 25 2 1641 820,50 26 4 1142 285,50 27 3 1481 493,67 28 4 121 30,25 29 2 1162 581,00 30 3 1206 402,00 Suma: 84 38233 455,15 Vidutinės pajamos vienam namų ūkio nariui gaunamos disponuojamų pajamų sumą padalijus iš namų ūio dydžių sumos. Įvertinsiu šiuos rodiklius: • skurdo ribą; • skurdo lygį; • skurdo gylį; • žemų pajamų indeksą. 4.1. Skurdo riba: Skurdo riba pasirenkama su 50 % nuo vidutinių pajamų vienam namų ūkio nariui. Vidutinės pajamos vienam namų ūkio nariui. Šiuo atveju vidutinės pajamos vienam namų ūkio nariui yra lygios 455,15 Lt, tai skurdo riba bus lygi: (Lt) 4.2. Skurdo lygis: Skurstančiųjų gyventojų lygis šalyje parodo šalies gyventojų dalį, kurių pajamos žemiau skurdo ribos. Skurdo lygiui įvertinti naudojama formulė: Čia: L – skurdo lygis; q – skurstančiųjų gyventojų skaičius; n – visų gyventojų skaičius. Nustatant skurstančių gyventojų skaičių atrenkame tuos namų ūkius, kur vienam nariui tenka žemesnės pajamos už skurdo ribą. Duomenų lentelėje skurstantys gyventojai pažymėti raudonai. L * 100 % visų stebimų gyventojų pajamos yra žemiau skurdo ribos. Taigi skurdo lygis yra: Vadinasi, yra maždaug 16,67 % gyventojų, kurių pajamos yra žemiau skurdo ribos. 4.3. Skurdo gylis (žemų pajamų nuokrypis): Žemų pajamų nuokrypis – tai rodiklis, kuris parodo, kiek vidutiniškai skurstančiųjų pajamos nukrypsta nuo skurdo ribos. Šis rodiklis parodo skurdo gilumą. Jis randamas: Kur: xi – i-tojo skurstančiojo pajamos; r – skurdo riba; ki – namų ūkio dydis. Vidutiniškai N * 100 % skurstančiųjų pajamos nukrypstanuo skurdo ribos. Taigi skurdo gylis yra: N = 1/14 ((227,58 – 123,67)/227,58*3 + (227,58 – 145,00)/227,58*2 +(227,58 – 152,00)/227,58*3 +(227,58 – 141,50)/227,58*2 +(227,58 – 30,25)/227,58*4) ≈ 0,5226 Vadinasi, vidutiniškai 52,26 % skurstančiųjų pajamos nukrypsta nuo skurdo ribos. 4.4. Žemų pajamų indeksas: Žemų pajamų indeksas parodo, kiek reikia lėšų, norint eliminuoti skurdą šalyje. Apskaičiuojamas pagal formulę: Kur: L – skurdo lygis; N – skurdo gylis. Reikia I * 100 % lėšų, norint eliminuoti skurdą šalyje. Taigi žemų pajamų indeksas yra: Vadinasi, norint eliminuoti skurdą šalyje, reikia 31,89 % lėšų. 5. Gini koeficientas Pajamų pasiskirstymo analizę galima atlikti matematiškai. Šiam tikslui naudojamas Gini koeficientas – pajamų pasiskirstymo netolygumo matas. Naudojami duomenys: Namų ūkio numeris (ni) Disponuojamos pajamos vienam namų ūkio nariui (yi) ni* yi 30 30,25 907,50 29 123,67 3586,33 28 141,50 3962,00 27 145,00 3915,00 26 152,00 3952,00 25 281,50 7037,50 24 285,50 6852,00 23 290,50 6681,50 22 293,00 6446,00 21 298,67 6272,00 20 314,00 6280,00 19 314,75 5980,25 18 342,00 6156,00 17 350,00 5950,00 16 362,33 5797,33 15 379,75 5696,25 14 402,00 5628,00 13 420,00 5460,00 12 432,00 5184,00 11 455,00 5005,00 10 493,67 4936,67 9 501,50 4513,50 8 581,00 4648,00 7 590,00 4130,00 6 713,00 4278,00 5 750,00 3750,00 4 816,00 3264,00 3 820,50 2461,50 2 1050,00 2100,00 1 1187,80 1187,80 Suma (∑): 13316,88 142018,13 µ 443,90 Kuo Gini koeficientas didesnis, tuo pajamų pasiskirstymas netolygesnis. Esant absoliučiai pajamų pasiskirstymo lygybei, Gini koeficientas lygus nuliui. Jei visos pajamos tektų vienam namų ūkio nariui, Gini koeficientas būtų lygus vienetui. Kai Gini koeficiento reikšmė mažesnė už 0,25, tai gyventojų pajamų diferenciacijos lygis yra labai mažas. Kai Gini koeficiento reikšmė yra tarp 0,25 ir 0,3, tai gyventojų pajamų diferenciacijos lygis yra nedidelis. Kai Gini koeficiento reikšmė yra daugiau nei 0,3, tai asmeninių pajamų diferenciacija netolygi. Gini koeficientas apskaičiuojamas pagal formulę: Čia: n – tiriamų namų ūkių kiekis; ni – namų ūkio numeris; yi – namų ūkio disponuojamos pajamos; – vidutinės disponuojamos pajamos vienam namų ūkio nariui. Taigi Gini koeficientas šiuo atveju lygus: Gautas Gini koeficientas (0,32) yra didesnis negu 0,3, vadinasi, pateiktoje namų ūkių apimtyje asmeninių pajamų diferenciacija netolygi. 6. Loerenco kreivė Lorenco kreivė padeda įvertinti, kaip lygiai pasiskirsto pajamų dalių grafinis vaizdas. Lorenco kreivė rodo, kurią pajamų dalį gauna tam tikra visuomenės dalis. Įstrižainė parodo idealiai lygų pajamų pasiskristymą. Kuo toliau Lorenco kreivė nukrypusi nuo įstrižos linijos, tuo nelygesnis pajamų pasiskirstymas. Plotas, esantis tarp Lorenco kreivės ir įstrižainės, vadinamas koncentracijos plotu. Jis parodo skirtumus tarp siekiamos ir realios padėties pajamų pasiskirstymo atžvilgiu. Duomenys, reikalingi Lorenco kreivei nubrėžti: Eil. Nr. (i) Disponuojamos pajamos vienam namų ūkio nariui (yi) Syi i/n Syi /Sk 1 30,25 30,25 0,033 0,002 2 123,67 153,92 0,067 0,012 3 141,50 295,42 0,100 0,022 4 145,00 440,42 0,133 0,033 5 152,00 592,42 0,167 0,044 6 281,50 873,92 0,200 0,066 7 285,50 1159,42 0,233 0,087 8 290,50 1449,92 0,267 0,109 9 293,00 1742,92 0,300 0,131 10 298,67 2041,58 0,333 0,153 11 314,00 2355,58 0,367 0,177 12 314,75 2670,33 0,400 0,201 13 342,00 3012,33 0,433 0,226 14 350,00 3362,33 0,467 0,252 15 362,33 3724,67 0,500 0,280 16 379,75 4104,42 0,533 0,308 17 402,00 4506,42 0,567 0,338 18 420,00 4926,42 0,600 0,370 19 432,00 5358,42 0,633 0,402 20 455,00 5813,42 0,667 0,437 21 493,67 6307,08 0,700 0,474 22 501,50 6808,58 0,733 0,511 23 581,00 7389,58 0,767 0,555 24 590,00 7979,58 0,800 0,599 25 713,00 8692,58 0,833 0,653 26 750,00 9442,58 0,867 0,709 27 816,00 10258,58 0,900 0,770 28 820,50 11079,08 0,933 0,832 29 1050,00 12129,08 0,967 0,911 30 1187,80 13316,88 1,000 1,000 Suma (Sk): 13316,88 Syi – sukauptos disponuojamos pajamos vienam namų ūkio nariui; n – tiriamų namų ūkių skaičius (=30). 7. Pajamos mieste ir kaime Norint patikrinti, ar skiriasi vieno šeimos nario pajamos mieste ir kaime, reikalingi šie duomenys: Imtys yra nepriklausomos, todėl pirmiausia reikia patikrinti dispersijų lygybę. Tam tikslui MS Excel programoje atidariusi posistemį Tools – Data analysis, pasirinkau “F-test Two Sample for Variances”. Keliu hipoezes: H0: Ha: > Pasinaudojusi anksčiau paminėta MS Excel funkcija, gavau lentelę su šių dviejų dydžių vidurkiais, dispersijomis, apskaičiuota F reikšme bei kritine sritimi. Išvertus pavadinimus į lietuvių kalbą, išėjo tiokia tokią lentelė:   Mieste Kaime Vidurkis 500,8934783 256,6190476 Dispersija 77838,2904 17504,8955 Duomenų skaičius 23 7 F 4,446658387 Kritinės srities pradžia 3,856403079 Iš lentelės matyti, kad tiriami 23 namų ūkiai mieste ir tik 7 namų ūkiai kaime. Taigi gauta stebimoji reikšmė F ≈ 4,446658 patenka į kritinę sritį KS = [3,856403;), todėl priimu Ha, o tai reiškia, kad dispersijos nelygios. Tada keliu hipotezes vidurkiams, kai dispersijos yra nelygios: H0: Ha: Pasirenku būtent pastarąją alternatyvią hipotezę, nes reikia sužinoti, ar skiriasi vieno šeimos nario pajamos mieste ir kaime. Tada MS Excel programoje atidariusi posistemį Tools – Data analysis, pasirinkau “t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances”. Pasinaudojusi šia funkcija, gavau lentelę, kurią išverčiau į lietuvių kalbą:   Mieste Kaime Vidurkis 500,8934783 256,6190476 Dispersija 77838,2904 17504,8955 Duomenų skaičius 23 7 tsk 3,184239884 1 kritinės srities taškas 1,717144335 2 kritinės srities taškas 2,073873058 Gaunu, kad stebimoji reikšmė tsk ≈ 3,184239, o kritinė sritis KS = (;–2,073873] [2,073873;). Čia pasirinkau 2 kritinės srities tašką, nes reikia , o ne , o žinoma, kad kuo mažesnis, tuo gautas kritinės srities taškas bus didesnis. Kadangi gauta stebimoji reikšmė tsk patenka į kritinę sritį, priimu Ha, o tai reiškia, kad vieno šeimos nario pajamos mieste ir kaime skiriasi. Norėdama sužinoti, ar mieste vieno šeimos nario pajamos didesnės nei kaime, keliu tokias hipotezes: H0: Ha: > Stebimoji reikšmė lieka ta pati: tsk ≈ 3,184239. Tuo tarpu kritinė sritis jau kitokia: KS = [1,717144335;). Čia pasirinkau 1 kritinės srities tašką, nes reikia , o ne , o žinoma, kad kuo didesnis, tuo gautas kritinės srities taškas bus mažesnis. Gaunu, kad stebimoji reikšmė tsk patenka į kritinę sritį, todėl priimu Ha, o tai reiškia, kad mieste vieno šeimos nario pajamos didesnės nei kaime. 8. Namų ūkių santaupų padėtis Norint patikrinti, ar didėja, ar mažėja namų ūkių santaupos, reikalingi šie duomenys: Namų ūkio dispo-nuojamos pajamos (x) Namų ūkio vartojimo išlaidos (y) Santaupos 864 640 224 371 760 -389 1820 826 994 1519 1049 470 290 406 -116 5939 4700 1239 840 837 3 1003 713 290 456 571 -115 896 937 -41 1026 1519 -493 1126 1431 -305 1259 621 638 4200 4663 -463 1087 978 109 816 749 67 700 920 -220 713 733 -20 628 1211 -583 1770 1891 -121 581 716 -135 283 478 -195 3000 2697 303 293 349 -56 1641 881 760 1142 611 531 1481 1253 228 121 1542 -1421 1162 1033 129 1206 1906 -700 Imtys yra priklausomos, todėl MS Excel programoje atidariusi posistemį Tools – Data analysis, pasirinkau “t-Test: Paired Two Sample for Means”. Norėdama nustatyti, ar namų ūkių santaupos didėja, keliu hipoezes: H0: Ha: > Pasinaudojusi anksčiau paminėta MS Excel funkcija, gavau lentelę su šių dviejų dydžių vidurkiais, dispersijomis, apskaičiuota tsk reikšme bei kritine sritimi. Išvertus pavadinimus į lietuvių kalbą, išėjo tiokia tokią lentelė:   Pajamos Išlaidos Vidurkis 1274,433333 1254,0333 Dispersija 1458227,84 1124879,7 Duomenų skaičius 30 30 tsk 0,212587127 1 kritinės srities taškas 1,699126996 2 kritinės srities taškas 2,045229611 Iš lentelės matau, kad stebimoji reikšmė tsk ≈ 0,2125871, o kritinė sritis KS = [1,699126996;). Čia pasirinkau 1 kritinės srities tašką, nes reikia , o ne , o žinoma, kad kuo didesnis, tuo gautas kritinės srities taškas bus mažesnis. Gaunu, kad stebimoji reikšmė tsk nepatenka į kritinę sritį, todėl Ha atmetu, o galioti palieku H0, vadinasi, santaupos nedidėja. Norėdama nustatyti, ar namų ūkių santaupos mažėja, keliu hipoezes: H0: Ha:

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!