تصنيف المحافظات السورية حسب إنفاق الأسر على السلع الغذائية باستخدام التحليل متعدد المتغيرات
تم في هذا البحث تطبيق بعض أساليب التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات من أجل معرفة التفاوت في الإنفاق على السلع الغذائية في المحافظات السورية، يذكر البحث أن هناك تقارب في الإنفاق على السلع الغذائية بين 8 محافظات شكلت العنقود الأول للإنفاق المنخفض وهذه المحافظات هي: (حمص، حماه، إدلب، دير الزور، درعا، ال...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Arabic |
| Published: |
Tishreen University
2018-01-01
|
| Series: | مجلة جامعة تشرين للدراسات والبحوث العلمية، سلسلة العلوم الاقتصادية والقانونية |
| Online Access: | https://journal.tishreen.edu.sy/index.php/econlaw/article/view/3545 |
| _version_ | 1797675102367645696 |
|---|---|
| author | محمد عكروش يسيرة دريباتي دارين جلمودي |
| author_facet | محمد عكروش يسيرة دريباتي دارين جلمودي |
| author_sort | محمد عكروش |
| collection | DOAJ |
| description | تم في هذا البحث تطبيق بعض أساليب التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات من أجل معرفة التفاوت في الإنفاق على السلع الغذائية في المحافظات السورية، يذكر البحث أن هناك تقارب في الإنفاق على السلع الغذائية بين 8 محافظات شكلت العنقود الأول للإنفاق المنخفض وهذه المحافظات هي:
(حمص، حماه، إدلب، دير الزور، درعا، القنيطرة، الحسكة، الرقة)، وأيضاً كان هناك تقارب بين 6 محافظات شكلت العنقود الثاني للإنفاق المرتفع. هذه المحافظات هي:(دمشق، ريف دمشق، حلب، اللاذقية، طرطوس، السويداء). طبقت هذه الدراسة طريقة التحليل التمييزي متعدد المتغيرات لتمييز السلع الغذائية التي تساهم بشكل ملحوظ في هذا التفاوت، تظهر النتائج أن مجموعتي (الخبز والحبوب)، (السكر والمربى والعسل والشوكولا والحلوى) تساهم بشكل ملحوظ في التمييز بين المحافظات.
This research has applied some methods of multivariate statistical analysis in order to know the disparity in spending on food commodities in the Syrian's provinces. The research reports that there is convergence in spending on food commodities between eight provinces, which formed the first cluster of low spending. These provinces are : (Homs, Hamah, Idleb, Deir-ez-zor, Dar'a, Quneitra, Al-Hassakeh, AL-rakka), and also there is a convergence between six provinces which formed the second cluster of high spending . These provinces are (Damascus, Damascus rural, Aleppo, Lattakia, Tartous, and AL-Sweida).
This study also has applied multivariate discriminant analysis method to discriminate the food commodities that contribute significantly to this disparity. The results show the groups: (the bread and cereals), (sugar, jam, honey, chocolate, and sweet) contribute significantly in the discrimination between the provinces. |
| first_indexed | 2024-03-11T22:09:48Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-583220e3d2b848d0a6d865557c9bbe8c |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2079-3073 2663-4295 |
| language | Arabic |
| last_indexed | 2024-03-11T22:09:48Z |
| publishDate | 2018-01-01 |
| publisher | Tishreen University |
| record_format | Article |
| series | مجلة جامعة تشرين للدراسات والبحوث العلمية، سلسلة العلوم الاقتصادية والقانونية |
| spelling | doaj.art-583220e3d2b848d0a6d865557c9bbe8c2023-09-24T11:26:25ZaraTishreen Universityمجلة جامعة تشرين للدراسات والبحوث العلمية، سلسلة العلوم الاقتصادية والقانونية2079-30732663-42952018-01-01385تصنيف المحافظات السورية حسب إنفاق الأسر على السلع الغذائية باستخدام التحليل متعدد المتغيراتمحمد عكروشيسيرة دريباتيدارين جلموديتم في هذا البحث تطبيق بعض أساليب التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات من أجل معرفة التفاوت في الإنفاق على السلع الغذائية في المحافظات السورية، يذكر البحث أن هناك تقارب في الإنفاق على السلع الغذائية بين 8 محافظات شكلت العنقود الأول للإنفاق المنخفض وهذه المحافظات هي: (حمص، حماه، إدلب، دير الزور، درعا، القنيطرة، الحسكة، الرقة)، وأيضاً كان هناك تقارب بين 6 محافظات شكلت العنقود الثاني للإنفاق المرتفع. هذه المحافظات هي:(دمشق، ريف دمشق، حلب، اللاذقية، طرطوس، السويداء). طبقت هذه الدراسة طريقة التحليل التمييزي متعدد المتغيرات لتمييز السلع الغذائية التي تساهم بشكل ملحوظ في هذا التفاوت، تظهر النتائج أن مجموعتي (الخبز والحبوب)، (السكر والمربى والعسل والشوكولا والحلوى) تساهم بشكل ملحوظ في التمييز بين المحافظات. This research has applied some methods of multivariate statistical analysis in order to know the disparity in spending on food commodities in the Syrian's provinces. The research reports that there is convergence in spending on food commodities between eight provinces, which formed the first cluster of low spending. These provinces are : (Homs, Hamah, Idleb, Deir-ez-zor, Dar'a, Quneitra, Al-Hassakeh, AL-rakka), and also there is a convergence between six provinces which formed the second cluster of high spending . These provinces are (Damascus, Damascus rural, Aleppo, Lattakia, Tartous, and AL-Sweida). This study also has applied multivariate discriminant analysis method to discriminate the food commodities that contribute significantly to this disparity. The results show the groups: (the bread and cereals), (sugar, jam, honey, chocolate, and sweet) contribute significantly in the discrimination between the provinces.https://journal.tishreen.edu.sy/index.php/econlaw/article/view/3545 |
| spellingShingle | محمد عكروش يسيرة دريباتي دارين جلمودي تصنيف المحافظات السورية حسب إنفاق الأسر على السلع الغذائية باستخدام التحليل متعدد المتغيرات مجلة جامعة تشرين للدراسات والبحوث العلمية، سلسلة العلوم الاقتصادية والقانونية |
| title | تصنيف المحافظات السورية حسب إنفاق الأسر على السلع الغذائية باستخدام التحليل متعدد المتغيرات |
| title_full | تصنيف المحافظات السورية حسب إنفاق الأسر على السلع الغذائية باستخدام التحليل متعدد المتغيرات |
| title_fullStr | تصنيف المحافظات السورية حسب إنفاق الأسر على السلع الغذائية باستخدام التحليل متعدد المتغيرات |
| title_full_unstemmed | تصنيف المحافظات السورية حسب إنفاق الأسر على السلع الغذائية باستخدام التحليل متعدد المتغيرات |
| title_short | تصنيف المحافظات السورية حسب إنفاق الأسر على السلع الغذائية باستخدام التحليل متعدد المتغيرات |
| title_sort | تصنيف المحافظات السورية حسب إنفاق الأسر على السلع الغذائية باستخدام التحليل متعدد المتغيرات |
| url | https://journal.tishreen.edu.sy/index.php/econlaw/article/view/3545 |
| work_keys_str_mv | AT mḥmdʿkrwsẖ tṣnyfạlmḥạfẓạtạlswryẗḥsbạnfạqạlạsrʿlyạlslʿạlgẖdẖạỷyẗbạstkẖdạmạltḥlylmtʿddạlmtgẖyrạt AT ysyrẗdrybạty tṣnyfạlmḥạfẓạtạlswryẗḥsbạnfạqạlạsrʿlyạlslʿạlgẖdẖạỷyẗbạstkẖdạmạltḥlylmtʿddạlmtgẖyrạt AT dạrynjlmwdy tṣnyfạlmḥạfẓạtạlswryẗḥsbạnfạqạlạsrʿlyạlslʿạlgẖdẖạỷyẗbạstkẖdạmạltḥlylmtʿddạlmtgẖyrạt |