ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Using the Discriminant Analysi...>الوصف

Using the Discriminant Analysis to Classify the Income of Households in Sinnar State, Sudan "2021"

العنوان بلغة أخرى: استخدام التحليل التمييزي لتصنيف دخل الأسر بولاية سنار - السودان "2021"
المصدر: المجلة العالمية للاقتصاد والأعمال
الناشر: مركز رفاد للدراسات والأبحاث
المؤلف الرئيسي: قسم الله، عبدالرحيم أحمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Gissmalla, Abdalrahim Ahmed
مؤلفين آخرين: محمد، عادل علي أحمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج13, ع2
محكمة: نعم
الدولة: الأردن
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: نيسان
الصفحات: 175 - 185
ISSN: 2519-9285
رقم MD: 1379232
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التحليل التمييزي | الوحدات الإدارية | الدوال الإحصائية | شجرة الانحدار
كلمات المؤلف المفتاحية:
التمييز | شجرة القرار | الدخل | التصنيف | ولاية سنار | Discriminant | Decision Trees | Income | Classification | Sinnar State
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: الغرض من هذه الدراسة هو التمييز بين الدخل الكافي وغير الكافي وتحديد العوامل الأكثر تمييزا التي تؤثر على دخل الأسر. تم جمع البيانات من الأسر في ولاية سنار من خلال استمارة استبيان موجه إلى أرباب الأسر، حيث تم اختيار عينة من (800) أسرة (417) لديها دخل كاف و (383) لديها دخل غير كاف. تم استخدام التحليل التمييزي وشجرة القرار أو ما تسمى بشجرة الانحدار باستخدام برنامج (SPSS). أوضحت النتائج أن نموذج التمييزي المطبق كان ملائما بشكل جيد للبيانات التي تم الحصول عليها من العينة، وأن 7 متغيرات من 24 متغير من المتغيرات المستخدمة في الدالة التمييزية كانت ذات دلالة إحصائية حيث كانت أهم المتغيرات التمييزية هي تقييم مستوى المعيشة، الاقتراض لتغطية نفقات معيشة الأسرة كما أظهرت نتائج الدراسة أن الخطأ المحتمل في الدالة التمييزية لا يتجاوز 14.2% مقارنة بأشجار القرار (شجرة الانحدار) حيث لا يتجاوز الخطأ المحتمل 14.5%. أوصت الدراسة باستخدام نموذج التمييز الإحصائي للتمييز بين فئات الدخل الكافي والدخل غير الكافي واستخدام أشجار القرار (شجرة الانحدار) لتصنيف الوحدة الإدارية لسنار حسب الدخل.

The purpose of this study was to distinguish between sufficient and insufficient income and to identify the most discriminating factors that influence income. The data was obtained from households in Sinnar through a structured questionnaire addressed to the heads of families, a sample of (800) households (417) had sufficient incomes, and (383) had insufficient incomes. Discriminate analysis and decision trees were applied with the help of the (SPSS) program. The results suggested that the discrimination model applied had a good fit with the data obtained from the sample and that 7 of the 24 variables used in discrimination were statistically significant. The most important discriminating variables were the evaluation of the standard of living and borrowing to cover the family's living expenses. The research showed that the possible error in discriminate function model specificity does not exceed 14.2% compared to decision trees where the possible error does not exceed 14.5%. The research study recommended the use of a statistical discrimination model to discriminate between a sufficient income and insufficient income and the use of decision trees to classify the administrative unit of Sinnar according to income.
ISSN: 2519-9285

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.