Verze z 9. 1. 2010, 03:21

Avertissement : Cette page n'a pas encore fait l'objet d'une vérification fine. Tant que ce bandeau persistera, prière de la considérer comme temporaire. Prière de regarder la page de discussion relative à cette page pour d'éventuels détails.

130

Demografická statistika¹ je metoda sběru číselných údajů² týkajících se obyvatelstva, které presentuje ve statistikách obyvatelstva (102-4). Pozorování³ demografických jevů vztahující se k různým statistickým jednotkám (110-1) jsou nejprve shromážděna⁴ pomocí různých formulářů (206-1) a dokladů (221-2); poté jsou kontrolována⁵, aby byly odstraněny zřetelné chyby a teprve poté se přistoupí ke zpracování údajů do tabulek n. tabelo vání⁶ na základě jejich předchozích třídění⁷, které sestává z roztřídění statistických jednotek podle jejich společných znaků, resp. různé velikosti určitého znaku do zvoleného počtu skupin⁸. Statistické zpracování⁹ dat zahrnuje všechny operace následující po jejich sběru, ev. včetně jejich analýzy (131-1).

• 1. Kdo se zabývá statistikou, nazývá se statistik nebo statistická; kdo se zabývá demografickou statistikou, nazývá se demografický statistik. Demografickou statistiku v tomto smyslu odlišujeme od demografických statistik jako syn. statistiky obyvatelstva (102-4).
• 2. Syn. jsou číselná data (používá se pouze v množném čísle).
• 4. Shromažďovati v podobném smyslu jako sbírati; poněkud jiný smysl má slov. zjišťovati, které zpravidla sběru dat předchází a je tedy spíše syn. pozorování,
• 5. Ve stejném smyslu jako kontrolována je možno použít ter. ověřována.
• 6. Zdát se vytvářejí za jednotlivé soubory souhrnné přehledy a tomuto postupu říkáme tabelování od slov. tabelovati.
• 7. Tříditi představuje činnost vykonávanou při třídění; zpravidla třídíme, zejména kvalitativní znaky, podle předem připravené klasifikace.
• 8. Syn. je třída, avšak v jiném smyslu než školní třída (345-1).
• 10. V podobném smyslu lze též hovořit o statistickém využití dat.

131

Základní data¹, která dostaneme jako výsledek činností popsaných v předcházejícím odstavci (viz 130), tvoří řadu² absolutních čísel³ většinou sestavených do číselných tabulek⁴. Jejich třídění (130-7) může být provedeno podle hodnot určitých kvantitativních znaků, které jsou považovány za proměnné⁵ (např. věk, počet dětí, viz odst. 143,) nebo podle znaků kvalitativních⁶ (např. pohlaví, rodinný stav). Jestliže při třídění bereme zároveň v úvahu více znaků, dostaneme kombinační tabulky⁷ o dvou ev. více vstupech. Souhrnná tabulka⁸ shrnuje údaje ze dvou nebo více dílčích tabulek⁹.

• 1. Syn. jsou primární data; v angl. se za základní n. primární data považují takové údaje, které jsou výsledkem statistického zpracování. Data před tímto zpracováním se označují jako hrubá data n. surová data; v jiných jazycích není podobné dělení běžné. Hrubý má v demografii ještě jiný význam (viz 136-8). V angl. se údaje týkající se jednotlivců označují též jako mikrodata na rozdíl od případů, kdy je jednotkou analýzy např. region nebo stát a kdy se údaje označují jako makrodata. Mikrodata je možno získat např. terénním šetřením (203-5); jejich jiným zdrojem může být také výběr ze sčítacích archů, který získáme systematickým nebo náhodným výběrem osob resp. domácností z vyplněných sčítacích archů.
• 3. Absolutní číslo na rozdíl od různých poměrných čísel (132-4). Absolutní je zde myšleno v protikladu k ter. relativní.
• 4. Syn. je statistická tabulka; jestliže nemůže dojít k záměně, postačí použít ter. tabulka (153-1).
• 5. Proměnnou se někdy nepřesně chápe přímo proměnná hodnota; oba ter. by se však neměly zaměňovat.
• 6. Kvalitativní znaky jsou často označeny jako vlastnosti.
• 7. Tabulka, která podává rozložení četností podle jedné proměnné nebo vlastnosti, se nazývá frekvenční tabulka. Někdy se setkáme vlivem angl. též s označením kombinační tabulky jako tabulky kontingenční, a to i jako výsledku kombinačního třídění ve smyslu výsledku tohoto třídění Zvláštním případem kombinační tabulky je tabulka korelační, kdy je výsledkem třídění znaků kvantitativních, a tabulka asociační jako výsledek třídění znaků kvalitativních.

132

Práci se základními daty je možno zpravidla rozdělit do dvou fází; první je analýza¹, jejímž cílem je izolace složek pozorovaných dat, tj. počtu (101-7), struktury (101-2), rušivých jevů (103-3) a studovaného jevu; druhou je syntéza², při které dochází ke kombinování resp. shrnování dříve izolovaných složek. Obě fáze vyžadují výpočet³ různých poměrných čísel⁴, která mohou dostat samostatná pojmenování (viz 133). Oproti základním datům poměrná čísla poskytují zpracované výsledky⁶. Indexem⁷ nazýváme poměrné číslo, které vyjadřuje velikost jedné kvantity ve vztahu k jiné kvantitě, kterou bereme jako základ⁸ a pokládáme ji zpravidla rovnou 100. Některá poměrná čísla jsou dobrými ukazateli⁹ určité komplexní situace; např. naděje dožití (433-3) se někdy používá jako charakteristika zdravotní situace i životní úrovně obyvatelstva.

• 3. Ter. výpočet je odvozen od slov. počítati při počítání můžeme používat ruční tzv. kalkulačku, íj. přístroj s menší kapacitou paměti určený k usnadnění jednodušších aritmetických a statistických výpočtů. Počítač (225-2) je systém určený k předávání, úschově a zpracování velkých souborů dat. Výpočtář je pracovník napočetních strojích.
• 4. Poměrné číslo vzniká výpočtem ze dvou absolutních čísel a často se též označuje pouze jako ukazatel, i když ukazatelem můžeme myslet též jakýkoli číselný údaj.
• 5. Poměrná čísla vypočtená ve fázi syntézy, resp. shrnující řadu čísel analytických nebo dílčích, označujeme jako poměrná čísla syntetická n. jako syntetické ukazatele.

133

Jednou z prvních etap analýzy (131-1) je vy dělení počtů (101-7) obyvatelstva nebo počtů událostí (201-3) jinými počty. Výsledná poměrná čísla mají různá pojmenování. Poměrné číslo srovnávací¹ n. index porovnává dva počty různých jednotek (např. muže a ženy, obyvatele a plochu). Poměrné číslo struktury² vyjadřuje proporci n. podíl² určité části z celku; často se vyjadřuje v procentech³. Poměrné číslo intenzitní⁵, resp. určitá část těchto čísel, se označuje jako míra⁴; tento ter. původně označoval relativní četnost (144-3) výskytu událostí v rámci jedné populace nebo části populace (101-6) během určitého období, nejčastěji roku, např. míra porodnosti. Někdy se však setkáme nejen v č., ale i v cizí terminologii s použitím ter. míra nepřesně pro označení indexu (133-4) nebo podílu (133-2) apod.

• 4. V č. ter. označujeme za míry pouze ta poměrná intenzitní čísla, kdy za základ, ke kterému vztahujeme četnost událostí, volíme střední stav obyvatelstva (401-5). Jestliže za základ volíme výchozí stav, např. počet narozených, potom takové poměrné číslo intenzitní označujeme jako kvocient (135-5), který je svou povahou blízký pravděpodobnosti (134-1); ta je jeho zvláštním případem, pokud se jedná o neobnovitelný jev, uzavřenou populaci a stejnou generaci resp. kohortu. Ve fr. ter. se rozlišují míry první kategorie a míry druhé kategorie, které se též nazývají redukované míry n. redukované událostí. Obě kategorie měr se liší podle jmenovatele; míry první kategorie vztahují počet událostí k počtu osob, u kterých může událost nastat, jsou to tzv. exponované osoby; redukované míry vztahují události k celé populaci, resp. dané věkové skupině, např. bez rozlišení rodinného stavu. Míry se zpravidla uvádějí na 1000 osob, tj. v promilích (%o), ale též na jinou mocninu 10, např. míry úmrtnosti podle věku na různé příčiny úmrtí na 100 000 osob apod. Někdy se setkáme s tím, že označení míra se u ukazatele vynechává, tak např. úmrtnost se považuje za označení míry úmrtnosti. Tento způsob nelze doporučit, neboť úmrtnost jako proces vymírání lze charakterizovat různými ukazateli (132-4).

134

Relativní četnost (133-5) neopakovatelné události (201-4) se někdy považuje za empiricky zjištěnou pravděpodobnost¹ výskytu této události. To předpokládá, že každá událost představuje určité riziko² a osoby nacházející se ve jmenovateli jsou určitým způsobem vystaveny riziku³, že u nich daná událost nastane. Jelikož riziko, kterému jsou vystaveny různé části obyvatelstva, je často velmi odlišné, tj. v rámci celé populace velmi proměnlivé, je zdůvodnitelná snaha najít takové skupiny osob, které jsou z hlediska daného rizika více homogenní⁴ ve srovnání s celou populací, která je ze stejného hlediska relativně heterogenní⁵. Ukazatele vypočtené za části populace (101-6) vymezené např. věkovou skupinou označujeme jako specifické míry⁶ oproti obecným mírám⁷ vypočteným za celou populaci nebo její velkou část, např. ženy v reprodukčním věku.

• 2. Riziko nemusí znamenat vždy nastoupení nežádoucí události jako je tomu např. ve spojení rizika úmrtí; ve stejném smyslu se proto někdy používá ter. naděje, např. ve spojení naděje uzavření sňatku a obdobně pak vystaven naději.
• 6. Specifickými ukazateli tedy i mírami chápeme zpravidla ukazatele specifikované vzhledem k trvání určitého jevu (např. k věku, délce manželství); vymezuj eme-li části populace např. podle sociálních skupin nebo podle národnosti, hovoříme spíše o ukazatelích n. mírách diferenčních.
• 7. Obecné míry ve smyslu nespecifické míry; někdy se používá syn. celkové míry.

135

Některé ukazatele (132-4) používané k analýze (132-1) mají zvláště významné postavení, neboť slouží k výpočtu syntetických ukazatelů (132-5); jsou to především míry podle věku¹ a míry podle trvání³ resp. doby, která uplynula od události výchozí⁴, kterou může být např. narození, sňatek apod.; obdobným způsobem se specifikují i kvocienty⁵ (viz též 133-4). Míry (133-4) dostaneme, dělíme-li počet událostí za jeden rok nebo určité období buď’průměrným počtem obyvatelstva⁶ nebo počtem člověkoroků⁷ exponovaných riziku nastoupení dané události během stejného roku nebo období; počet člověkoroků je součet času přítomnosti všech osob pozorované skupiny během daného roku nebo období, vyjádřený v letech. Rozlišujeme míry intervalové⁸, které se týkají zpravidla jednoho roku nebo kratšího období, a míry kohortní⁹, které se týkají jedné nebo více kohort.

• 2. Zvláštním případem měr podle věku jsou míry podle věkových skupin.
• 5. Kvocient může mít ve speciálních případech povahu pravděpodobnosti a proto se tak někdy také označuje (viz 133-4). Nejde-li však přímo o pravděpodobnost, je vhodnější použít ter. kvocient
• 6. Průměrný počet obyvatelstva může být vypočten jako aritmetický (resp.chronologický) nebo přesněji jako geometrický průměr, ale též určen jako bilancovaný počet obyvatelstva ke středu období, např. roku. Syn. je střední stav obyvatelsva (401-5).
• 9. Zvláštním případem kohortních měr jsou míry generační, které se týkají jedné nebo několika generací.
• 10. V některých jazycích se někdy míry označují jako centrální míry, aby se odlišily od kvocientů; v č. ter. toto rozlišení není potřebné.

136

Číselné údaje (130-2) považujeme za předběžné¹, jestliže jsou založeny na neúplném nebo nedostatečně ověřeném zpracování n, zjišťování Po jejich kontrole ev. doplnění je označujeme jako definitivní². Podobně ukazatele založené na uvedených údajích nazýváme předběžné ukazatele³, resp. definitivní ukazatele⁴. Jestliže již byly definitivní ukazatele publikovány a dojde na základě nových nebo doplněných informací ke změně výsledků, je vhodné označit je jako ukazatele revidované⁵. V případě, že dojde ke zlepšení metodiky nebo k odstranění chyb v použité metodice, doporučuje se odlišit tuto skutečnost a pro nové ukazatele použít ter. ukazatele zpřesněné⁶. V posledním případě je vhodné uvést, jakým způsobem byl ukazatel zpřesněn, např. zpřesněný ukazatel o migraci, o sezónní vlivy apod. Srovnávací ukazatele⁷ nazýváme takové ukazatele, které byly speciálně upraveny, aby umožnily srovnávat intenzitu určitého jevu v různých souborech osob (např. intenzitu úmrtnosti) odstraněním vlivu faktorů, které ji zkreslují (např. věková struktura). Neupravené ukazatele označujeme zpravidla jako hrubé ukazatele⁸.

• 7. Nejčastějším typem srovnávacích ukazatelů jsou ukazatele standardizované. Standardizované ukazatele se někdy označují též jako zpřesněné ukazatele, ale použití uvedeného ter. v tomto smyslu nelze doporučit.

137

Demografické ukazatele (132-4) jsou ve většině případů vztaženy k určitému období pozorování¹; to platí především o většině měr (133-4). Roční ukazatel² se vztahuje na období 12 kalendářních měsíců. Jestliže se zjišťování týká více let, z kterých je vypočten průměr, hovoříme o průměrném ročním ukazateli³. Ukazatele vypočtené z údajů za kratší než roční období jsou většinou z důvodů srovnatelnosti převedeny na roční⁴ pomocí vhodně zvoleného koeficientu. Někdy počítáme též okamžikové ukazatele⁵, které se vztahují k nekonečně malému, časovému úseku, jako např. okamžiková míra úmrtnosti (431-4) nebo okamžiková míra populačního růstu (702-5).

• 4. To znamená, že např. čtvrtletní ukazatele a měsíční ukazatele jsou zpravidla vyjádřeny ve srovnatelné roční úrovni.

138

Hlavním smyslem longitudinální analýzy (103-4) je studium intenzity¹ a časování² demografických jevů. Intenzita jevu vycházející z jedné neobnovítelné události (201-4) může být měřena konečnou četností³ jejího výskytu nebo jejím doplňkem do jedné, ev. do sta. Konečná četnost je rovna podílu příslušníků kohorty (116-2), u kterých by za předpokladu nepřítomnosti rušivých jevů (103-3) v průběhu existence dané kohorty nastala uvažovaná událost. Intenzitu jevu vycházejícího z obnovitelné události (201-5) jako jsou např. sňatek nebo migrace je možno vyjádřit průměrným počtem událostí⁴ připadajícím na jednu osobu v průběhu existence kohorty za předpokladu nepřítomnosti rušivých jevů. Časování je vyjádřeno rozložením studovaného jevu v čase v průběhu života (existence) kohorty. Výsledky transversální analýzy jsou běžně vyjadřovány syntetickými ukazateli (132-5), které označujeme jako ukazatele intervalové⁵ na rozdíl od ukazatelů kohortních⁶, které mohou být konstruovány různým způsobem. Nejčastěji postupujeme tak, že vypočtené intervalové ukazatele - většinou míry a kvocienty podle věku nebo trvání - přisuzujeme fiktivní kohortě⁷.

• 2. Časováníje možno nahradit ter. rozložení v čase nebo rozložení podle věku, což je sice přesnější, ale méně praktické.
• 5. V důsledku toho, že transverzální analýza a využívání fiktivní kohorty předcházely analýze longitudinální, intervalové ukazatele jsou běžně pojmenovány jako by se jednalo o ukazatele kohortní. Tak např. intervalové ukazatele pravděpodobnosti zvětšování rodiny (637-7) mohou přesáhnout jednotku v důsledku kumulace dříve odkládaných narození dětí. Proto je vhodné dát přednost ter. úhrn redukovaných událostí, který je syntetickým ukazatelem ve smyslu ukazatele srovnávacího (136-7).
• 6. Speciálním případem kohortních ukazatelů jsou ukazatele generační, které jsou svým charakterem ukazately longitudinálními.
• 7. Syn. je hypotetická kohorta.

* * *