WikiDer > Индекс Уипплса - Википедия

Whipples index - Wikipedia

Индекс Уиппла (или же индекс концентрации), изобретенный американским демографом Джордж Чендлер Уиппл (1866–1924) - это метод измерения склонности людей к неточному сообщению о своем фактическом возрасте или дате рождения. Респонденты перепись или другой опрос иногда сообщают свой возраст или дату рождения как круглый число (обычно оканчивающееся на 0 и 5), или быть более благоприятными в культурном отношении, например, чтобы они выглядели моложе или родились в день, который считается более удачным, чем их фактическая дата рождения. Процесс сообщения округленного или «счастливого» возраста известен как возрастной.

Расчет

Индексный балл получается путем суммирования числа лиц в возрастном диапазоне от 23 до 62 лет включительно, которые сообщают о возрастах, заканчивающихся на 0 и 5, деления этой суммы на общую численность населения в возрасте от 23 до 62 лет включительно и умножения результата на 5. Пересчитанный в процентах, значения индекса варьируются от 100 (нет предпочтения для возрастов, заканчивающихся на 0 и 5) до 500 (все люди, сообщающие о возрастах, заканчивающихся на 0 и 5).[1]

В ООН рекомендует стандарт для измерения возрастной кучи с использованием индекса Уиппла следующим образом:[2]

Индекс УипплаКачество данныхОтклонение от идеального
< 105Очень точный< 5%
105–109.9Довольно точно5–9.99%
110–124.9Приблизительно10–24.99%
125–174.9Грубый25–74.99%
> 175Очень грубо≥ 75%

Применимость

Хотя индекс Уиппла широко применяется для проверки возрастных кучей, он предполагает, что кучи, скорее всего, будут происходить через 5- и 10-летние интервалы или какой-либо другой фиксированный интервал, основанный на предпочтении цифр или округлении. В то время как другие показатели возрастной кучи, такие как смешанный индекс Майера,[3] может применяться для поиска предпочтений для любой конечной цифры, шаблоны наложения могут быть сложными.

Например, было показано, что среди Хань китайскийвозрастное скопление происходит в 12-летнем цикле, что соответствует предпочтительным животным годам Китайский календарь. Не определено, отражает ли эта нагромождение фактическое поведение фертильности (например, рождение детей в благоприятные для животных годы) или выборочное запоминание или указание года рождения. Хотя нагромождение среди ханьцев не является серьезным и, похоже, не связано с возрастным преувеличением, оно носит систематический характер и чаще встречается среди неграмотного населения. С другой стороны, среди Тюркский Мусульманское население Китая (Уйгуры и Казахи в Синьцзян Провинция) наблюдается сильная отечность в возрасте до 0 и 5 лет; он намного выше среди неграмотного населения и, по-видимому, коррелирует с возрастным преувеличением. Эти традиционно мусульманские народности не используют китайский календарь.[4]

Этот вывод свидетельствует о том, что использование индекса Уиппла или других показателей возрастной кучи, ориентированных на конкретные цифры или десятичные интервалы возрастных пиков, может не подходить для всех групп населения. В случае китайской переписи 1990 года, о которой говорилось выше, среди ханьцев скопление было обнаружено в возрасте 38, 50, 62, 74 и так далее - возрастов, которые соответствовали рождению в Год Дракона.[5] Но среди тюркских мусульман нагромождение было обнаружено в возрасте 35, 40, 45, 50, 55, 60 лет и так далее, и с возрастом оно увеличивалось.[6]

Индекс ABCC

Индекс ABCC - еще один индекс возрастной кучи, который используется в исследовании и основан на индексе Уиппла. Этот метод был разработан А'Хирном, Батеном и Крайеном.[7][8]. Кто исследовал тесную связь между возрастной кучей и количеством человеческий капитал индикаторы из Перепись США выборка а именно раса, пол, высокий и низкий образовательный статус. Результаты подтвердили статистически значимую взаимосвязь. Далее такой же эксперимент был проведен на данных из 17 разных европейские страны начиная с Средний возраст вплоть до 19 века. Результат также показал положительное соотношение между возрастом и грамотность. Более того, другое исследование, в котором учитывались Латинская Америка с 17 по 20 век также проиллюстрировал более высокую тенденцию к возрасту среди неграмотное население[9].

Выбор данных

При применении индекса ABCC важно проверять качество данные и изучить институциональную структуру, а также процесс отбора данных. Одно из основных правил - рассматривать только людей младше 23 и старше 62, чтобы не допустить искажений. Оправданием является то, что возраст осведомленность увеличивается, когда применяются минимальные возрастные требования (например, регистрация брака, призывники, голосование), тогда как пожилые люди часто склонны завышать свой возраст. Более того, важно отметить, что существуют разные формы возрастного накопления, например до двух или до двенадцати. Повышение до двух чаще встречается среди взрослых, подростков и детей.

Заявление

Метод, если он часто используется для исследования неравенства умение считать для определенных групп населения или регионов. Индекс ABCC помогает измерить различия в человеческий капитал для дальнейшего анализа. Например, чтобы оценивать разрыв между уровнями математической грамотности верхних и нижних слоев выборочной совокупности, взятой из разных стран (например, 26 регионов Франции, 25 штатов США[10]). Это неравенство человеческого капитала может, в свою очередь, оказывать в дальнейших исследованиях отрицательную или положительную связь с последующим экономическим развитием отдельных стран.

Рекомендации

  1. ^ Генри С. Шрайок и Джейкоб С. Сигел, Методы и материалы демографии (Нью-Йорк: Academic Press, 1976).
  2. ^ Demographic Yearbook 1988 (Организация Объединенных Наций: Нью-Йорк, 1990. В продаже под Организацией Объединенных Наций № E / F 89.XIII.1)
  3. ^ См. Цитированное выше Шрайока и Сигеля.
  4. ^ Б. А. Андерсон и Б. Д. Сильвер, «Этническая принадлежность и смертность в Китае», в Перепись населения Китая 1990 года: материалы международного семинара (Пекин: Государственное статистическое управление, 1994): 752–772; и Б. А. Андерсон и Б. Д. Сильвер, «Проблемы измерения этнических различий в смертности в Северном Китае», Отчет об исследовании PSC № 93–277, Центр демографических исследований, Мичиганский университет (Анн-Арбор, Мичиган, США), апрель 1993 г.
  5. ^ О другом случае астрологической цикличности в уровнях рождаемости в Китае см. Эдвард Коди, «О, чтобы родиться в год Свиньи». Вашингтон Пост (1 марта 2007 г.).[1]
  6. ^ О последнем наблюдении, основанном на переписи населения Китая 1982 г., см. A. J. Jowett и Y. Li, "Age-heaping: контрастные модели из Китая", GeoJournal 28 (декабрь 1992 г.): 427–442.
  7. ^ Батен, Йорг (сентябрь 2009 г.). «Количественная оценка количественной грамотности: возрастная куча и история человеческого капитала». Журнал экономической истории. 69 (3).
  8. ^ Батен, Йорг (январь 2010 г.). «Глобальные тенденции в математике 1820–1949 и их значение для долгосрочного роста». Исследования в экономической истории. 47 (1): 82–99.
  9. ^ Батен, Йорг (декабрь 2010 г.). «Конвергенция и расхождение в счислении: развитие возрастной кучи в Латинской Америке, с 17 по 20 века». Исторические закономерности развития и отсталости.
  10. ^ Батен, Йорг (май 2010 г.). «Новые данные и новые методы измерения неравенства человеческого капитала до и во время промышленной революции: Франция и США в 17-19 веках». Обзор экономической истории. 63 (2).

внешняя ссылка