تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة رسالة الماجستير الموسومة ( مقارنة بعض مقدرات المعايرة لتقدير متوسط المجتمع للمعاينة العشوائية الطبقية مع التطبيق ) في تخصص الاحصاء للطالب ( محمد عادل كاظم) بأشراف أ.د. سجى محمد حسين
تهدف هذه الدراسة الى تقدير متوسط المجتمع في المعاينة العشوائية الطبقية باستعمال بعض المقدرات المعتمدة على تقنية المعايرة. ومن ثم المقارنة بين هذه المقدرات باستعمال متوسط مربعات الخطأ (MSE)، والكفاءة النسبية (RE)، من خلال تنفيذ تجربة محاكاة. كذلك تم تطبيق هذه الطرائق على بيانات حقيقية تمثل انتاج الحنطة.
وتمكن الباحث من دراسة خصائص المجتمع الاحصائي بدقة وكفاءة. حيث تعتبر المعاينة العشوائية الطبقية واحدة من أبرز الأساليب الاحتمالية المستخدمة في الأبحاث الإحصائية، نظراً لأهميتها في تعزيز دقة التقديرات. بالإضافة إلى ذلك، في المعاينة العشوائية الطبقية، يعتبر حساب متوسط المجتمع أمراً مهماً جداً في الكثير من الدراسات، ويوجد العديد من الطرائق للتقدير.
وقد توصلت الدراسة الى عدد من الاستنتاجات اهمها:
- أوضحت نتائج المحاكاة أن أساليب المعايرة المستعملة في تقدير الوسط الحسابي في المعاينة العشوائية الطبقية التي تمت دراستها حققت تفوق واضح على الطريقة التقليدية (Cochran) من حيث متوسط مربعات الخطأ (MSE) وكفاءة النسبة (RE)، مما يدل على أن إدماج المعلومات المساعدة في عملية التقدير يساعد بوضوح في تعزيز دقة النتائج.
- المتوسطات لجميع التقديرات كانت قريبة جداً من المتوسط الحقيقي للمجتمع الذي بلغت قيمته (38.33)، مما يدل على استقرار سلوك المقدرات وعدم وجود انحراف في تقديراتها.
- تباين المقدر التقليدي Cochran كان الأعلى، بينما أظهرت مقدرات Nidhi وKoyuncu & Kadilar، تبايناً أقل، مما يشير إلى أن وجود اوزان المعايرة والاستفادة من المعلومات المساعدة يساهم في تقليل التشتت حول المتوسط الحقيقي.
ومن خلال الاستنتاجات التي توصلت اليها الدراسة قدم الباحث عدد من التوصيات اهمها :
- تطوير أساليب جديدة للمعايرة تأخذ بعين الاعتبار العلاقات غير الخطية بين المتغير المساعد ومتغير الدراسة، حيث أظهرت النتائج أن أغلب التقديرات الحالية تفترض وجود علاقة خطية، وهوما قد يقيد دقتها في المجتمعات التي تتميز بأنماط غير خطية.
- البحث عن فاعلية مقدرات المعايرة في وجود عدة عوامل مساعدة، بهدف تقييم مدى زيادة الكفاءة النسبية (RE) عند دمج معلومات مساعدة متنوعة في عملية التقدير.
- ابتكار نماذج مركبة تجمع بين أسلوب المعايرة واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي مثلاً الشبكات العصبية، بهدف تطوير مقدرات أكثر مرونة وقادرة على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
- اقتراح مقاييس جديدة للمسافة في إطار تقنية المعايرة، واختبار تأثيرها على تحسين التقديرات وتقليل (MSE).
