Шпаргалка по "Демографии"

 

 

16. Методы стандартизации  демографических коэффициентов.

Общий коэффициент показывает среднее число демографических событий, приходящееся на среднее число человеко-лет, прожитых в течение одного года изучаемым населением.

Повозрастные и суммарные коэффициенты не зависят от возрастной структуры. Для устранения влияния структуры населения на величину коэффициентов можно также воспользоваться методами стандартизации. Эти методы позволяют разделить влияние структуры населения и интенсивности демографического процесса на итоговое число событий. Существует несколько методов стандартизации, выбор которых зависит от исходных данных. Приведем пример двух способов стандартизации: прямой и косвенный. Выбор того или иного способа зависит от доступных данных.

1. прямая стандартизация. Допустим, в обеих странах одинаковая возрастная структура. Тогда различаться будут только возрастные уровни процесса. Для этого нужно выбрать стандарт населения. Обычно выбирают стандартное население, по структуре близкое к изучаемому. Требуются возрастные  структуры населений, возрастное распределение событий.

 Но существует опасность, что и индекс стандартизации, и стандартизированный коэффициент окажутся под влиянием повозрастного коэффициента, вес которого мал в реальном населении и, напротив, велик в населении стандартном. Избежать этого помогает косвенная стандартизация. К=∑t*V, где t – повозрастные коэффициенты, V – доли возрастных групп в стандартном населении.

 

 

 

2.  косвенная стандартизация. Использует повозрастные коэффициенты стандартного населения. При этом коэффициент рассчитывается как отношение числа событий в изучаемом населении к числу событий в стандартном населении, умноженное на общий коэффициент в стандартном населении. Последнее действие излишне, т.к. уже на основе этого соотношения видно, во сколько раз изменился бы коэффициент, если бы повозрастные коэффициенты в нем были такие же, как в стандартном населении.

К=(∑t*V)/(∑tстанд*V).

 

 

 

Стандартизованные коэффициенты можно использовать только для сравнения, так как их значение зависит от выбора стандарта. Например, если кривые зависимости повозрастных коэффициентов от возраста в населениях различаются, то от выбора стандартной структуры зависит результат. Стандартизованные показатели можно сравнивать, если они рассчитаны с одинаковым стандартом

 

Обратная стандартизация

Стандарт = m_x^станд (возрастные коэффициенты смертности населения, принятого за стандарт)

«Ожидаемая» численность населения/Реальная численность населения

 

 

 

 

17. Продольный и поперечный анализ в демографии. Демографическая сетка

Демографический анализ - математические / статистические процедуры, при помощи которых измеряются изменения в населении, и факторы этих изменений, а также объяснение этих  изменений.

- Анализ динамики возрастно-половой структуры

- Анализ динамики демографических  процессов

- Анализ взаимодействия  возрастно-половой структуры и  демографических процессов

Демографический анализ:

1. Продольный анализ (внутрикогортный и межкогортный)
2. Поперечный (стандартизация и метод условного поколения)

 

 

Продольный  анализ

Продольный анализ изучает  события, происходившие с индивидами на протяжении всей жизни и которые  располагаются в наклонном «коридоре» вдоль всей линии жизни. Когортный  анализ – это анализ событий, происходящих в жизни строго определенной группы людей. Когорта – это особая группа индивидов по сравнению с другими когортами. Когорта – это совокупность индивидов, переживших в течение одного промежутка времени некоторое исходное событие, положившее начало формированию данной когорты. Например, брачная когорта формируется на момент вступления в брак ее членов. Когорта, начало которой положило рождение, называется поколением. Биографический анализ – анализ индивидуальных данных населения.

Преимущество продольного  анализа заключается в возможности изучить календарь демографических событий (т.е. распределение событий по периодам жизни когорты) и изменения этого календаря под влиянием тех или иных условий. Сравнивая при продольном анализе частоту демографических событий у разных когорт на этапах их жизни, можно получить верное представление как о влиянии изменения условий жизни на динамику демографических процессов, так и о самой этой динамике.

Демографические события  могут быть двух видов: неповторяющиеся (1 раз в жизнь), повторяющиеся (несколько раз в жизни). Демографические процессы: исключающие индивида из численности когорты (например, смертность), не исключающие из численности когорты (остальные).

Получение данных для продольного анализа:

• Текущий учет естественного  движения за много лет

• Переписи населения  с ретроспективными вопросами

• Выборочные обследования (ретроспективные и перспективные)

 

 

Методы продольного  анализа: ретроспективные (опрос о  прошедших событиях), проспективные (фиксация событий по мере их наступления).

НЕДОСТАТКИ РЕТРОСПЕКТИВНОГО ОБСЛЕДОВАНИЯ:

• События забываются;

• События неадекватно  расставляют во времени;

• Связи между событиями  интерпретируются в удобной для  опрашиваемых форме;

• Селекция

НЕДОСТАТКИ  ПЕРСПЕКТИВНОГО ОБСЛЕДОВАНИЯ:

•Часть индивидов  будет по разным причинам выбывать из-под наблюдения – необходима большая исходная выборка;

•Индивиды могут выбывать из-под наблюдения из-за событий, не связанных с изучаемым процессом

•Со временем растет влияние  селекции: индивиды, выбывающие из-под  наблюдения, могут существенно отличаться от тех, кто остается в выборке

Почему использование  продольного анализа откладывалось  на долгие годы?

• Появление в 1950-е  гг. достаточно длинных динамических рядов демографических данных

• Понимание практической невозможности абстрагироваться от изменений социальной среды и исторических событий, формирующих условия рождения и вымирания реальных поколений

Достоинства продольного  анализа

• Возможность получить представление о влиянии условий  жизни на динамику демографических  процессов

• Изучения действительной последовательности демографических  событий в жизни индивидов

Недостаток  продольного анализа – «отставание» результатов наблюдения от реальных процессов. Полностью демографическая история когорты становится известной только тогда, когда она выходит из данного демографического состояния. Данные о числе событий для когорт, еще не вышедших из данного состояния, как бы «усечены». Поэтому приходится применять экстраполяцию показателей или «ожидаемые» показатели.

 

 Поперечный анализ

Поперечный анализ изучает события, которые находятся в вертикальном «коридоре» ограниченном линиями начала и конца изучаемого периода, то есть линиями, пересекающими линии жизни. В результате получается как бы «мгновенная фотография» всего населения, в котором отражаются «кусочки» различных поколений. Такое поколение называется условным. Условное поколение – это совокупность людей, на протяжении жизни которой интенсивность демографического процесса в каждом возрасте соответствует существующей в данный временной период. Поэтому его характеристики будут зависеть от характеристик демографических процессов во всех одновременно живущих реальных поколениях. Поэтому поперечный анализ характеризует не глубинные тенденции, а их особенности, характерные для конкретного года. Поэтому поперечный анализ также называют конъюнктурным.

Задача поперечного  анализа – разделение влияния  на число демографических событий  интенсивности процесса и численности  населения, а также составление  календаря демографических событий (с привлечением анализа когортных показателей).

Однако есть и недостаток: при резких изменениях интенсивности  демографических процессов во времени  он может дать искаженную картину  закономерности изменения данного  процесса.

ПОПЕРЕЧНЫЙ  АНАЛИЗ (period analysis, analyse transversale, конъюнктурный анализ) изучение демографических процессов из года в год

 

– анализ совокупности современников

- Изменение численности  населения и его структуры

- Анализ условных поколений

- Стандартизация: устранение  влияния структуры населения  на демографические процессы

«Условное, гипотетическое поколение – это условная совокупность людей, на протяжении жизни которой […] интенсивность демографического процесса в каждом возрасте соответствует существующей в данный календарный период»

Все показатели трактуются как предполагаемые или  ожидаемые!!

Продольный  и поперечный анализ тесно связаны:

Например, число рожденных  детей зависит от:

1) Интенсивности рождения  детей в поколениях

2) Структур населения

3) Особых обстоятельств  данного периода

4) других демографических  процессов

 

 

 

Демографическая сетка: характеристика и использование в демографическом анализе

Предложена в качестве инструмента анализа демографических  процессов в 1875 году Лексисом. Сетка  лексиса изображает в прямоугольной  системе координат убывание во времени  численности когорт в следствие демографических событий.

По горизонтали – календарное время, по вертикали – продолжительность пребывания в некотором демографическом состоянии (или собственное время когорты – возраст, продолжительность брака и т.д.). Оси делятся на равные отрезки, соответствующие одним и тем же единицам времени и продолжительности состояния, а перпендикуляры к осям в этих точках образуют сетку из квадратов со стороной, соответствующей единице времени.

Линия жизни  изображает пребывание человека в некотором  состоянии (в том, для которого строится сетка). Точка А – точка события (в данном примере – смерти ). При анализе используются не отдельные линии жизни, а группы линий, относящиеся к совокупности людей, вступивших в данное состояние на протяжении определенного периода.

Сетка Лексиса позволяет  правильно отнести события к тем или иным поколениям или интервалам продолжительности состояния, представить убывание когорты под влиянием изучаемого процесса, рассчитать в строгом соответствии с теорией эмпирические значения вероятностей демографических событий дл каждого интервала.

Сетка Лексиса дает наглядное  изображение демографических процессов  в реальном и условном поколениях, а также представление о формировании современного состава населения  или его групп из представителей разных поколений.

Взаимосвязь трех координат:

x = z – t

x – возраст

z – момент наблюдения

t – момент рождения

 

Когорта: совокупность индивидов, переживших в течение одного и того же промежутка времени (т.е. одновременно) некоторое исходное событие, положившее начало ее формированию.

Примеры:  Когорта по году рождения = поколение, Брачная когорта, Миграционная когорта и др.

 

1. Ровесники – совокупность  людей, родившихся в один и  тот же период времени. 

2. Современники – совокупность  лиц всех возрастов, живущих  в определенный период времени.

3. Сверстники – совокупность лиц разных лет рождения, но имевших риск  наступления одних и тех же демографических событий в одинаковом возрасте.

 

 

18. Общие принципы  построения демографических таблиц. Виды демографических таблиц

• ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ - УПОРЯДОЧЕННЫЕ РЯДЫ ВЗАИМОСВЯЗАННЫХ ВЕЛИЧИН, ХАРАКТЕРИЗАЮЩИХ ТЕЧЕНИЕ ОДНОГО ИЛИ НЕСКОЛЬКИХ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕСОВ В КОГОРТЕ
• ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ - ЧИСЛОВЫЕ МОДЕЛИ, ОТРАЖАЮЩИЕ 
  1. ИНТЕНСИВНОСТЬ ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА  В ЗАВИСИМОСТИ ОТ СОБСТВЕННОГО ВРЕМЕНИ КОГОРТЫ 
  2. ИЗМЕНЕНИЕ ЧИСЛЕННОСТИ САМОЙ КОГОРТЫ ПОД ВОЗДЕЙСТВИЕМ ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА

Демографические таблицы  – один из наиболее распространенных видов представления демографических процессов в реальной или условной когорте

XVII век – таблицы смертности (Дж. Граунт) ,XVIII век – таблицы брачности (И. Мюре), XIX век – таблицы рождаемости (Р. Бек)

Демографические таблицы:

1. Общие (для повторимых демографических событий (рождаемость, брачность)) и Специальные (для неповторимых демографических событий (смерти))
2. Простые (один демографический процесс (таблицы единственного выбытия)) и комбинированные (несколько демографических процессов (таблицы множественного выбытия))

Условия построения таблицы  смертности:

1. Стационарное население: 
   - «закрытое» население – без миграции 
   - постоянное число рождений, равно числу  смертей 
   - любая совокупность новорожденных  имеет тот же порядок вымирания, что  и остальные
2. Большая исходная численность населения для исключения случайных колебаний исходного показателя