Loyiha toshkent davlat yuridik universiteti a. Xudaynazarov

Isbot. 
. Endi logarifmdan 
qutilamiz: 
. 
Demak, 
. 
Masalan, 
  bo‘lsa,  buning  interpretatsiyasi  quyidagicha 
bo‘ladi:  “agar 
  qiymati  1%  ga  oshsa,  u  holda 
  qiymati  0,9%  ga 
oshadi”.
 
Ammo  ikki  tomonlama  logarifmik  regressiyani  qurishdan  avval, 
nuqtaviy  diagrammada  “chiziqlilik  sharti”  bajarilishini  tekshirib  olish 
lozim: bog‘liq  va  bog‘liqsiz ko‘rsatkichlarning logarifmlangan qiymatlari 
diagrammada nisbatan chiziqli bog‘liqlikni hosil qilishlari lozim. 
                                                           
55
 Standartlashtirilgan koeffitsientlar. 
56
 
Bu erda d(ln X)/dX = 1/X ayniyatidan foydalanilgan.
 

124 
 
 
 
Masalan,  tegishli  rasmda  bir  regression  modeldan  logarifmlar 
yordamida  ikkinchisiga  o‘tish  ko‘rsatilgan
57
.  Eslaydigan  bo‘lsak, 
boshidagi  misolimizda,  korrelyasiyani  tahlil  qilganimizda,  bunday  holat 
uchragandi. 
Misol 10.3. Oldingi misoldagi ma’lumotlardan foydalangan holda, regressiya modelini quring 
va natijalarni tushuntirib bering. 
Yechim.  Oldingi  qadamlarda  biz  korrelyasion  tahlilni  amalga  oshirib  bo‘lganmiz.  Uning 
natijasiga  ko‘ra  bog‘liqsiz  ko‘rsatkichlar, 
  va 
,  bog‘liq  ko‘rsatkich, 
,  bilan  ahamiyatli 
korrelyasiyaga  ega.  Endi  navbat  chiziqli  regression  modelini  qurishga  keldi.  Buning  uchun,  biz 
Minitab  14  dasturi  menyusining  Stat/Regression/Regression  buyrug‘ini  berib,  chiqqan  oynaning 
“Response”  katagiga    ni,  “Predictors”  katagiga    va    ni  mos  ravishda  kiritamiz,  “Options” 
tugmasini  bosib,  “Variance  Inflation  Factor”  hamda  “Durbin-Watson  Statistics”  opsiyalarni 
belgilab, OK tugmasini ketma-ket bosamiz. “Session” oynasida quyidagi natija paydo bo‘ladi: 
 
                                                           
57
  Agar  e’tibor  beradigan  bo‘lsak,  teskari  bog‘liqlik  tegishli  regressiya  koeffitsientining  manfiy  ishorasi  bilan 
ifodalangan. Bu – mantiqiy faraz. Amalda ham bu manfiylik tasdiqlanishi lozim. 

125 
 
Ko‘rinib turgandek, regressiya tenglamasi quyidagicha chiqdi: 
 
Tanlanmali  determinatsiya  koeffitsienti  yuqori  bo‘lib  chiqdi,  ya’ni 
  ga  teng. 
Demak, modeldagi bog‘liqsiz ko‘rsatkichlar qiymatlarining umumiy variatsiyasi bog‘liq ko‘rsatkich 
qiymati  variatsiyasining  93%  ni  tashkil  etadi,  ya’ni    va    ko‘rsatkichlari    o‘zgarishining  93 
foizini tushuntirib berishga qodir. Ushbu tanlanmali determinatsiya koeffitsienti 95% ishonch bilan 
bosh to‘plam uchun ahamiyatli, chunki Fisher testi (F-test) buni tasdiqladi
58
: 
 
H
0
: 
 = 0 (bosh to‘plamda determinatsiya yo‘q);  
 
H
1
: 
  ≠ 0 (bosh to‘plamda determinatsiya bor). 
Bu  erda, 
  -  bosh  to‘plam  regressiyasining  determinatsiya  koeffitsienti.  Qaror  qabul  qilish 
mezoni: agar p qiymati (p-value) α dan kichik bo‘lsa, u holda  H
1
 gipotezasi qabul qilinadi; agar p 
qiymati  (p-value)  α  dan  katta  bo‘lsa,  u  holda    H
0
  gipotezasi  qabul  qilinadi.  Bu  erda:  α=0,05  – 
xatolik  darajasi  (ya’ni  95  foizli  ishonchlilik  darajasi).  Demak,  -value=0,000<0,05  bo‘lganligi 
uchun,  H
0 
gipotezasi  inkor  qilinib,  H
1
  gipotezasi  qabul  qilinadi.  Shunday  bo‘lsada,  regressiyaning 
koeffitsientlaridan biri, 
, Styudentning t-testidan o‘tmay qoldi: 
 
H
0
: 
 = 0 (bosh to‘plamda koeffitsient yo‘q);  
 
H
1
: 
 ≠ 0 (bosh to‘plamda koeffitsient bor). 
Bu  erda, 
  -  bosh  to‘plam  regressiyasining  determinatsiya  koeffitsienti.  Demak, 
-
value=0,000>0,05  bo‘lganligi  uchun,  H
1 
gipotezasi  inkor  qilinib,  H
0
  gipotezasi  qabul  qilinadi. 
Demak,   ko‘rsatkichining 95% ishonch bilan bosh to‘plamda yo‘qligi ma’lum bo‘ldi. 
Multikollinearlik  ushbu  regressiyada  kuzatilmadi,  chunki  har  bir  prediktor  uchun  VIF<5 
sharti bajarildi, ya’ni regressiya modelini qurishning 8-sharti bajarildi. 
Lekin  nima  bo‘lganda  ham,  birinchi  navbatda,  1-shart,  ya’ni  kauzallik  sharti  bajarilgan 
bo‘lishi lozim. Ma’lumki, aholining o‘rtacha daromadlari oshsa, jinoyatlar soni tushishi lozim, lekin 
olingan  regressiya  teskarisini  ko‘rsatyapti:  daromadlar  oshsa,  jinoyatlar  ham  o‘syapti.  Bu  erda 
to‘rtta  yechimni  taklif  qilsa  bo‘ladi:  a)    ko‘rsatkichidan  voz  kechish,  ya’ni  uni  regressiyadan 
chiqarib  tashlash  va  qaytadan  yangi,  juftli  chiziqli  regressiyani  qurish;  b)  regressiya 
spetsifikatsiyasini o‘zgartirish, ya’ni ikki tomonlama logarifmik regressiyani qurish; v) g‘ayritabiiy 
ma’lumotlardan qutilish
59
; g) kuzatuv sonini ko‘paytirish. 
Bu  yechimlarni  tahlil  qilishdan  oldin,  EHMdan  olingan  boshqa  ma’lumotlarni  sharhlab 
chiqsak  yomon  bo‘lmasdi.  Albatta,  bunday  testlarni  o‘tkazishdan  oldin  kauzallik  testini  amalga 
oshirish kerak. Shuning uchun boyagi uchta yechim masalasiga qaytamiz. 
Bosh  to‘plam  uchun  ahamiyatsiz  bo‘lgan  prediktorni,  yaxni  X  ni,  regressiyadan  chiqarib 
tashlaymiz.  Buning  uchun,  biz  Minitab  14  dasturi  menyusining  Stat/Regression/Regression 
buyrug‘ini  berib,  chiqqan  oynaning  “Response”  katagiga 
  ni,  “Predictors”  katagiga 
  ni  mos 
ravishda kiritamiz, “Options” tugmasini bosib, “Variance Inflation Factor” hamda “Durbin-Watson 
Statistics”  opsiyalarni  belgilab,  OK  tugmasini  ketma-ket  bosamiz.  “Session”  oynasida  quyidagi 
natija paydo bo‘ladi: 
                                                           
58
 Determinatsiya koeffitsientini ahamiyatliligini tekshirish “ANOVA (Analysis of Variance)” deb ataladigan dispersion 
tahlilda amalga oshiriladi. 
59
  E’tibor  beradigan  bo‘lsak,  EHM  bizga  regressiya  sifatini  yomonlashtiruvchi  ikkita  g‘ayritabiiy  nuqtani  (Unusual 
Observations) topib berdi. 

126 
 
 
Olingan  model,  ya’ni 
,  kauzallik  sharti  bajarilganligidan  dalolat  beradi, 
chunki koeffitsient oldidagi ishora mantiq talabiga javob beradi. Regressiyaning determinatsiya va 
regressiya koeffitsienti 95% ishonch bilan bosh to‘plam uchun ahamiyatli.  
Fitted Value
R
e
si
d
u
a
l
1000
800
600
400
200
0
300
200
100
0
-100
-200
Residuals Versus the Fitted Values
(response is Y)
 
Shu  bilan  birga  modelda  geteroskedastiklik  mavjud,  demak  5-shart  bajarilmagan:  regressiya 
qoldiqlari  (xatoliklar  baholari)  variatsiyasi  o‘zgaruvchan.  Bundan  tashqari,  qoldiqlar  normal 
taqsimlanmagan, demak 3-shart bajarilmagan. Bundan tashqari, konstantaning juda kattaligi, kerakli 
ma’lumot qamrab olinmaganligidan dalolat beradi. Albatta, bunday holatda model bashorat uchun 
uncha yaramaydi. Demak,   ko‘rsatkichidan voz kechish, ya’ni uni regressiyadan chiqarib tashlash 
va  qaytadan  yangi,  juftli  chiziqli  regressiyani  qurish  yo‘lidan  borsak,  biz  juda  ko‘p  ma’lumot 
yo‘qotamiz. G‘ayritabiiy nuqtalarni olib tashlasak, kuzatuv soni 26 tadan 24 tagacha kamayadi, bu 
esa  ma’lumot  kamayishiga  olib  keladi.  Shuning  uchun,  ikki  tomonlama  logarifmli  chiziqli 
regressiyasini  quramiz.  Buning  uchun,  Minitab  14  dasturining  Calc/Calculator  menyusiga  kirib, 
“Store result in variable” degan katagiga logariflanadigan qiymatlar ustuni belgisini kiritish lozim, 
“Expression” katagiga esa LOGE() funksiyasidan foydalanish lozim. 

127 
 
 
Worksheet1  jadvalida  esa  yangi ustunlar paydo  bo‘ladi  va ularni  tegishli yangi  nomlar  bilan 
atasa bo‘ladi. 
 
Endi navbat ikki tomonlama logarifmik regression modelini qurishga keldi. Buning uchun, biz 
Minitab  14  dasturi  menyusining  Stat/Regression/Regression  buyrug‘ini  berib,  chiqqan  oynaning 
“Response”  katagiga 
  ni,  “Predictors”  katagiga 
  va 
  ni  mos  ravishda  kiritamiz, 
“Options”  tugmasini  bosib,  “Variance  Inflation  Factor”  hamda  “Durbin-Watson  Statistics” 
opsiyalarni  belgilab,  OK  tugmasini  ketma-ket  bosamiz.  “Session”  oynasida  quyidagi  natija  paydo 
bo‘ladi: 
 

128 
 
Ko‘rinib turgandek, regressiya tenglamasi quyidagicha chiqdi: 
 
Olingan  modelda  kauzallik  muammosi  bartaraf  etildi:  aholining  o‘rtacha  daromadlari  1%  ga 
oshsa, jinoyatlar soni 0,119% ga tushishi aniqlandi. Bundan tashqari, aholining huquqiy ongi 1% ga 
oshsa,  jinoyatlar  soni  0,681%  ga  tushishi  aniqlandi,  ya’ni  huquqiy  ongni  oshirish  daromadlarni 
oshirishdan ko‘ra ancha ta’sirliroqdir. 
Tanlanmali  determinatsiya  koeffitsienti  yuqori  bo‘lib  chiqdi,  ya’ni 
  ga  teng. 
Demak, modeldagi bog‘liqsiz ko‘rsatkichlar qiymatlarining umumiy variatsiyasi bog‘liq ko‘rsatkich 
qiymati variatsiyasining 74,5% ni tashkil etadi,  ya’ni   va   ko‘rsatkichlari   o‘zgarishining 74,5 
foizini  tushuntirib  berishga  qodir.  Shunday  bo‘lsada,  regressiyaning  koeffitsientlaridan  biri, 
, Styudentning t-testidan o‘tmay qoldi: 
 
H
0
: 
 = 0 (bosh to‘plamda koeffitsient yo‘q);  
 
H
1
: 
 ≠ 0 (bosh to‘plamda koeffitsient bor). 
Bu  erda, 
  -  bosh  to‘plam  regressiyasining  determinatsiya  koeffitsienti.  Demak, 
-
value=0,217>0,05  bo‘lganligi  uchun,  H
1 
gipotezasi  inkor  qilinib,  H
0
  gipotezasi  qabul  qilinadi. 
Demak,    ko‘rsatkichining  95%  ishonch  bilan  bosh  to‘plamda  yo‘qligi  ma’lum  bo‘ldi.  Olingan 
modelimiz asosida balki ayrim tahlillarni qilish mumkindir, ammo u bashorat uchun yaramaydi. 
Albatta, regressiya modelini qurish mushkul masala. Biz ushbu bobda 
nihoyatda  katta  mavzuni  lo‘nda  qilib  yoritishga  harakat  qildik.  Yaxshi 
regression  modelni  qurish  uchun,  ko‘rsatib  o‘tilgan  10  ta  shart  bajarilishi 
kerak.  Ushbu  shartlar  bajarilishini  tahlil  qilishda    Minitab  14  dasturi, 
albatta,  ojizlik  qiladi  va  bunday  ishni  amalga  oshirish  uchun  “Eviews  8” 
hamda  “Stata  12”  professional  dasturlariga  murojaat  qilishimizga  to‘g‘ri 
keladi. 
TAYORLANISH UCHUN SAVOLLAR: 
1.
 
“Kauzallik” tushunchasi nimani anglatadi? Kauzallik turlarini 
ko‘rsatib o‘ting. Misollar keltiring. 
2.
 
“Bosh to‘plam” va “tanlanma reprezentativ to‘plam” 
tushunchalarini ta‘riflab bering.   
3.
 
“Tasodifiy o‘lcham” va “normal taqsimot” tushunchalarini ta‘riflab 
bering.   
4.
 
Tanlanma ma’lumotlarni korrelatsion tahlil qilish bosqichlarini 
sanab o‘ting.   
5.
 
Musbat, manfiy, kuchli, kuchsiz, bosh to‘plam uchun ahamiyatli 
tanlanmali korrelatsiya turlarini tushuntirib bering. 
6.
 
Tanlanmali ma’lumotlarni regression tahlil qilish bosqichlarini 
sanab o‘ting. 
7.
 
Tanlanmali regression modelni amalda bashorat uchun qo‘llash 
uchun qanaqa shartlar bajarilishi lozim? 
 

129 
 
MUSTAQIL ISHLASH UCHUN KEYSLAR. 
Keys  9.1.  Mazkur  darslikning  ilovasida  mamlakatlar  bo‘yicha 
quyidagi statistik ma’lumotlar keltirilgan: 
-
 
o`rta ta`lim bilan qamrov*, %; 
-
 
daromadlar guruhi, (0=past, 3=yuqori); 
-
 
korrupsiyani oldini olish indeksi;  
-
 
jinoyatchilikni oldini olish indeksi;  
-
 
qonunlar barqarorligi indeksi;  
-
 
fuqarolik odil sudlovi indeksi;  
-
 
huquqiy sohaning rivojlanganligi indeksi. 
Huquqiy  sohaning  rivojlanganligi  indeksining  tanlanma  regression 
modelini Minitab 14 dasturi yordamida quring. Keysni quyidagi savollarga 
javob berish (ko‘rsatmalarga rioya qilish) tartibida bajaring: 
1. Huquqiy  sohaning  rivojlanganligi  indeksi  qanaqa  ko‘rsatkich  – 
bog‘liqmi yoki bog‘liqsizmi? 
2. Korrupsiya oldini olish indeksi qanaqa ko‘rsatkich – bog‘liqmi yoki 
bog‘liqsizmi? 
3. Barcha ko‘rsatkichlarni tegishli lotin xarflari bilan belgilang. 
4. Barcha  ko‘rsatkichlar  qiymatlarining  o‘rtacha  arifmetik  qiymatini 
hisoblang.   
5. Barcha ko‘rsatkichlar qiymatlarining medianasini hisoblang.   
6. Ko‘rsatkichlar  qiymatlari  chapga  og‘ishganmi 
yoki  o‘nga 
og‘ishganmi yoki simmetrik taqsimlanganmi? 
10. Barcha ko‘rsatkichlar qiymatlarining standart chetlashishini toping. 
11. Barcha  ko‘rsatkichlar  qiymatlarining  variatsiya  koeffitsientini 
toping. Variatsiya yuqorimi yoki pastmi?  
12. Har  bir  ko‘rsatkichlar  juftligi  uchun  tegishli  nuqtaviy  diagramma 
quring. Ular orasida chiziqli korrelyasiya bormi? Agar bor bo‘lsa, u holda 
musbatmi yoki manfiymi, kuchlimi yoki kuchsizmi? G‘ayritabiiy nuqtalar 
bormi yoki yo‘qmi? 
15.  Tanlanma  chiziqli  korrelyasiyalar  matritsasini  quring  va  bosh 
to‘plamdagi chiziqli korrelyasiyalar uchun hulosa qiling. 
16.  Tushuntiruvchi  ko‘rsatkichlar  orasida  chiziqli  korrelyasiya 
qanaqa? Multikollinearlik bormi yoki yo‘qmi? 
17.  Huquqiy  sohaning  rivojlanganligi  indeksini  tushuntirib  beruvchi 
ko‘p  omilli  regression  modelini  quring.  Tanlanma  determinatsiya 
koeffitsienti  nechaga  teng?  Tanlanma  determinatsiya  koeffitsienti  95% 
ishonchlilik bilan bosh to‘plam uchun ahamiyatlimi yoki yo‘qmi?  

130 
 
18. Tanlanma regressiya koeffitsientlari ishoralari mantiqqa va nazariy 
tamoyillarga javob beradimi va 95% ishonchlilik bilan bosh to‘plam uchun 
ahamiyatlimi? 
19.  Huquqiy  sohaning  rivojlanganligi  indeksining  tushuntiruvchi 
ko‘rsatkichlar bo‘yicha elastiklik (ta’sirchanlik) koeffitsientlarini aniqlang 
va interpretatsiya qilib bering. 
20.  Har  bir  mamlakatning  huquqiy  sohaning  rivojlanganligi 
indeksining qiymatlarini regressiya modeli yordamida aniqlang va topilgan 
qiymatlarni  amaldagi  qiymatlar  bilan  solishtiring.  Ular  orasidagi  tafovut 
kattami? 
Keys  9.2.  Mazkur  darslikning  ilovasida  mamlakatlar  bo‘yicha 
quyidagi statistik ma’lumotlar keltirilgan: 
-
 
o`rta ta`lim  bilan qamrov*, %; 
-
 
daromadlar guruhi, (0=past, 3=yuqori); 
-
 
korrupsiyani oldini olish indeksi;  
-
 
jinoyatchilikni oldini olish indeksi;  
-
 
qonunlar barqarorligi indeksi;  
-
 
fuqarolik odil sudlovi indeksi;  
-
 
huquqiy sohaning rivojlanganligi indeksi. 
Korrupsiyani  oldini  olish  indeksining  tanlanma  regression  modelini 
Minitab  14  dasturi  yordamida  quring.  Keysni  quyidagi  savollarga  javob 
berish (ko‘rsatmalarga rioya qilish) tartibida bajaring: 
1. Korrupsiyani  oldini  olish  indeksi  qanaqa  ko‘rsatkich  –  bog‘liqmi 
yoki bog‘liqsizmi? 
2. Huquqiy  sohaning  rivojlanganligi  indeksi  qanaqa  ko‘rsatkich  – 
bog‘liqmi yoki bog‘liqsizmi? 
3. Barcha ko‘rsatkichlarni tegishli lotin xarflari bilan belgilang. 
4. Barcha  ko‘rsatkichlar  qiymatlarining  o‘rtacha  arifmetik  qiymatini 
hisoblang.   
5. Barcha ko‘rsatkichlar qiymatlarining medianasini hisoblang.   
6. Ko‘rsatkichlar  qiymatlari  chapga  og‘ishganmi 
yoki  o‘nga 
og‘ishganmi yoki simmetrik taqsimlanganmi? 
10. Barcha ko‘rsatkichlar qiymatlarining standart chetlashishini toping. 
11. Barcha  ko‘rsatkichlar  qiymatlarining  variatsiya  koeffitsientini 
toping. Variatsiya yuqorimi yoki pastmi?  
12. Har  bir  ko‘rsatkichlar  juftligi  uchun  tegishli  nuqtaviy  diagramma 
quring. Ular orasida chiziqli korrelyasiya bormi? Agar bor bo‘lsa, u holda 
musbatmi yoki manfiymi, kuchlimi yoki kuchsizmi? G‘ayritabiiy nuqtalar 
bormi yoki yo‘qmi? 

131 
 
15.  Tanlanma  chiziqli  korrelyasiyalar  matritsasini  quring  va  bosh 
to‘plamdagi chiziqli korrelyasiyalar uchun hulosa qiling. 
16.  Tushuntiruvchi  ko‘rsatkichlar  orasida  chiziqli  korrelyasiya 
qanaqa? Multikollinearlik bormi yoki yo‘qmi? 
17.  Korrupsiyani  oldini  olish  indeksini  tushuntirib  beruvchi  ko‘p 
omilli  regression  modelini  quring.  Tanlanma  determinatsiya  koeffitsienti 
nechaga  teng?  Tanlanma  determinatsiya  koeffitsienti  95%  ishonchlilik 
bilan bosh to‘plam uchun ahamiyatlimi yoki yo‘qmi?  
18. Tanlanma regressiya koeffitsientlari ishoralari mantiqqa va nazariy 
tamoyillarga javob beradimi va 95% ishonchlilik bilan bosh to‘plam uchun 
ahamiyatlimi? 
19. Korrupsiyani oldini olish indeksining tushuntiruvchi ko‘rsatkichlar 
bo‘yicha  elastiklik  (ta’sirchanlik)  koeffitsientlarini  aniqlang  va 
interpretatsiya qilib bering. 
20.  Har  bir  mamlakatning  korrupsiyani  oldini  olish  indeksining 
qiymatlarini regressiya modeli yordamida aniqlang va topilgan qiymatlarni 
amaldagi qiymatlar bilan solishtiring. Ular orasidagi tafovut kattami? 
 
 
 
 
 

132 
 
10-MAVZU. MIQDORIY MA’LUMOTLAR TANQISLIGI 
SHAROITIDA MURAKKAB TIZIMNI TAHLIL QILISH: 
EVRISTIK USULLAR  
 
Reja: 
10.1.  Tizimli muammo va tizimli maqsadni aniqlash: aqliy xujum 
10.2.  Tizimli  muammoning  muqobil  yechimlar  to‘plamini  aniqlash: 
morfologik tahlil usuli 
10.3.  Alomatlar  (o‘zgaruvchilar)  ni  o‘lchash,  bashorat  qilish  va 
maqbul qarorlarni tanlash: Delfi usuli   
10.4.  Tizimning  tashqi  va  ichki  muhit  omillarini  aniqlash,  uning 
muammoviy  holatini  tasvirlash  va  strategiyalarni  ishlab 
chiqish: SWOT-tahlili usuli 
 
10.1. 
TIZIMLI 
MUAMMO 
VA 
TIZIMLI 
MAQSADNI 
ANIQLASH:  AQLIY  XUJUM.  Aqliy  xujum  usuli  –  ekspertli  baholash 
usullaridan biri hisoblanadi va 1953 yilda Aleks Osborn tomonidan ishlab 
chiqilgan.  Aqliy  xujumning  asosiy  funksiyasi  –  tizimli  muammoni  va 
tizimli  maqsadni  to‘g‘ri  izlab  topib,  belgilab  va  ta’riflab  olishdir.  Bunda, 
avvalam bor,  (o‘rganishga taalluqli, tadqiqotga doir) tizimli ob’ekt to‘g‘ri 
aniqlanib,  unga  taalluqli  tizimli  muammoli  jarayon  yoki  xodisa  yoki 
subob’ekt  (tadqiqot  predmeti)  ajratib  olinadi  va  echilishi  lozim  bo‘lgan 
tizimli muammo izlab topiladi, belgilanadi, ta’riflanadi. So‘ng esa – tizimli 
maqsad va uning ko‘rsatkichlari aniqlanadi. Bu borada, aqliy xujum – eng 
samarali usullardan biri hisoblanadi. 
Aqliy hujum 20 minutdan 60 minutgacha davom etishi mumkin va uni 
moderator  (bosh  tadqiqotchi,  boshliq)  boshqaradi.  Aqliy  xujumda 
tahminan  6-9  kishi  qatnashadi.  Ular  ikki  qismga  bo‘linadi:  “fikrlar 
generatorlariga”  va  kuzatuvchilarga  (bosh  tadqiqotchi  assistentlari, 
yordamchilar). Kuzatuvchi etib ikki kishi tayinlansa etarli hisoblanadi. 
Aqliy  xujum  o‘tkazilishidan  oldin  xonadagi  stollar  chekkaga  surib 
qo‘yiladi, stullar esa xonaning o‘rtasiga aylana ko‘rinishda joylashtiriladi.  
Moderator  aqliy  xujumni  ochib  beradi:  u  5  minut  davomida 
muammoni  ta’riflaydi  va  uni  doskaga  yozib  qo‘yyadi,  hamda  qoidalarni 
tushuntiradi:  1)  hech  kim  hech  kimni  va  hech  qaysi  muammoga  taalluqli 
fikrni tanqid ostiga olmaydi; 2) muammoga taalluqli har qanday fikr izhor 
etilishi mumkin va qayd qilinadi; 3) kuzatuvchilar fikrlarni doskaga yozib 
borishadi yoki kartochkaga yozib doskaga yopishtirishadi. 

133 
 
So‘ng aqliy xujumning o‘zi boshlanadi. 
1-bosqichda  ko‘rilayotgan  tizimli  ob’ekt,  xodisa  yoki  jarayonni 
to‘g‘ri ta’riflash bo‘yicha fikrlar yig‘iladi. 
2-bosqichda  tizimli  ob’ekt,  xodisa  yoki  jarayon  doirasidagi 
muammoli subjarayon yoki subxodisa yoki subob’ekt (o‘rganish predmeti) 
ni ajratib olish bo‘yicha fikrlar yig‘iladi. 
3-bosqichda subjarayon, subxodisa yoki subob’ektga oid  muammoni 
va maqsadni to‘g‘ri ta’riflash, hamda o‘lchash bo‘yicha fikrlar yig‘iladi. 
4-bosqichda  muammoning  o‘zaro  bog‘liqsiz  sabablarini  aniqlash  va 
ta’riflash bo‘yicha fikrlar yig‘iladi.  
5-bosqichda  sabab  ko‘rsatkichlarining  muqobil  qiymatlari,  eng 
maqbul  qiymatlari,  hamda  ularning  maqsad  ko‘rsatkichiga  qanaqa  ta’sir 
etishi to‘g‘risida fikrlar yig‘iladi. 
6-bosqichda eng yaxshi yechim haqida sub’ektiv xulosalar yig‘iladi. 
Ta’kidlash  joizki,  aqliy  xujumda  1-3  bosqichlar  o‘tkazilsa  etarli 
hisoblanadi,  chunki  aynan  shu  bosqichlarda  tizimli  muammo  va  tizimli 
maqsad  to‘g‘ri  belgilanishi  va  ta’riflanashi  masalasi  echiladi.  Lekin,  agar 
vaqt bo‘lsa, keyingi bosqichlar ham bosib o‘tilsa yomon bo‘lmaydi. 
Aytish  joizki,  4-,  5-  va  6-bosqichda  aqliy  xujum  sub’ektiv  fikrlash 
oqibatida  yuzaki  samara  berishi  mumkin,  chunki  bu  bosqich  texnik 
jihatdan  murakkabroq  usullaridan  foydalanishni  taqozo  etadi.  Ko‘p 
holatlarda 
muqobil 
yechimlarni 
baholashda 
boshqa 
usullardan 
foydalaniladi.  Shu  bilan  birga,  bog‘liqsiz  o‘zgaruvchilarning  eng  maqbul 
qiymatlari  to‘g‘risidagi  5-bosqichda  olingan  fikrlar  morfologik  tahlil 
uchun juda foydalidir. 
So‘ng  aqliy  xujum  yakunlanadi  “fikrlar  generatorlari”  qo‘yib 
yuboriladi.  Moderator  va  kuzatuvchilar  esa  barcha  olingan  ma’lumotlar 
asosida  dastlabki  “draftli”  hisobotni  tayyorlashadi  va  undan  morfologik 
tahlil, hamda boshqa tadqiqotlarda foydalanishadi. 
Muammolar  daraxti.  Muammolar  daraxtini  qurish  aqliy  xujumda 
yoki  individual  tadqiqotda  bosh  muammo  va  uning  sabablari,  hamda 
oqibatlarini  aniqlashda  qo‘llaniladi.  Hammasi  bo‘lib,  ikkita  daraxt 
“ustiriladi”.  Birinchi  daraxtda  bosh  muammoning  sabablari,  hamda  quyi 
sabablari  “barglar”  sifatida  ko‘rsatiladi.  Ikkinchi  daraxtda  esa  bosh 
muammoning oqibatlari, hamda quyi oqibatlari “barglar” rolini bajaradi. 
Muammolar daraxtini qurish bosqichlari. Daraxtlarni qurish uchun 
quyidagi  bosqichlardan    o‘tish  lozim:  1)  bosh  muammoni  aniqlash;  2) 
uning  ichki  (ya’ni  ichki  muhitda  hal  qilina  olinadigan)  va  tashqi  (ya’ni 
ichki  muhitda  hal  qilib  bo‘lmaydigan)  sabablari,  hamda  quyi  sabablarini 

134 
 
aniqlash; 3) uning ichki (ya’ni ichki muhitda kuzata olinadigan) va tashqi 
(ya’ni  ichki  muhitda  kuzatib  bo‘lmaydigan)  oqibatlari,  hamda  quyi 
oqibatlarini  aniqlash;  4)  barcha  sabab  va  oqibatlarni  mos  ravishda  o‘zaro 
bog‘liqsiz  sabab  va  oqibatlarga  ajratib,  ularni  pog‘onalar  kesimida 
joylashtirib  chiqish;  5)  barcha  sabab  va  oqibatlarga  mos  ravishda 
muhimlik  darajasini  ko‘rsatuvchi  vaznlarni,  hamda,  kerak  bo‘lsa,  yuzaga 
kelishi  ehtimolligini  biriktirish;  6)  muammo  va  oqibatlar  to‘g‘risida 
tahliliy hisobot tayyorlash.
60