PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2018 | 65 | z. 4 | 449--472
Tytuł artykułu

Badanie zjawiska niepełnosprawności w przekroju powiatów województwa wielkopolskiego z wykorzystaniem metod statystyki małych obszarów

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
A Study of Disability Across Districts of the Province of Wielkopolska Using Small Area Estimation Methods
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Głównym źródłem informacji w statystyce publicznej na temat niepełnosprawności są badania reprezentacyjne oraz spisy powszechne realizowane przez Główny Urząd Statystyczny. Ze względu na fakt, że liczebności próby w odpowiednich domenach, w odniesieniu do których wyrażane są potrzeby informacyjne dotyczące zjawiska niepełnosprawności przez różnych odbiorców, są zbyt małe aby skorzystać z klasycznych technik estymacji, wyniki publikowane są zazwyczaj na dość wysokim poziomie agregacji (kraj czy województwo) bądź dla dość ogólnie zdefiniowanych przekrojów. W artykule autorzy wychodząc naprzeciw rosnącym oczekiwaniom na szczegółową informację na temat niepełnosprawności podejmują próbę zastosowania metod jakie oferuje statystyka małych obszarów na potrzeby estymacji odsetka osób niepełnosprawnych biologicznie i prawnie w powiatach województwa wielkopolskiego z uwzględnieniem wykształcenia. Na potrzeby realizacji tak postawionego celu wykorzystano dane z Narodowego Spisu Powszechnego Ludności i Mieszkań z 2011 roku oraz wybrane techniki estymacji pośredniej. Wyniki przeprowadzonych analiz pozwoliły ocenić przestrzenne zróżnicowanie zjawiska niepełnosprawności dla tak zdefiniowanej domeny z większą precyzją. Na uwagę zasługuje fakt, że jest to poziom agregacji, który nie był do tej pory przedmiotem zainteresowania statystyki publicznej ze względu na nieakceptowalne błędy szacunków estymatora bezpośredniego. (abstrakt oryginalny)
EN
Surveys and censuses conducted by the Central Statistical Office in Poland are the main sources of information about disability for official statistics. Because sample sizes for relevant cross-classification domains are too small to employ classical estimation methods, results are usually published at a relatively high level of aggregation (at country or province level) or for very broadly defined domains. To meet the growing demand for detailed information about disability, the authors present an attempt of applying the methodology of small area estimation to estimate the percentage of disabled people, in the legal and biological sense, across districts (NUTS 4/LAU 1 units) of the province of Wielkopolska crossclassified by the level of education. This methodological exercise is based on data from the 2011 census and employs selected techniques of indirect estimation. Estimates obtained in the study provide an indication of the spatial variation of disability in the target domains with greater precision. It is worth noting that this level of aggregation has not been considered for purposes of official statistical outputs because of unacceptably high estimation errors of the direct estimator. (original abstract)
Rocznik
Tom
65
Numer
Strony
449--472
Opis fizyczny
Twórcy
  • Urząd Statystyczny w Poznaniu
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, Urząd Statystyczny w Poznaniu
  • Urząd Statystyczny w Poznaniu
Bibliografia
  • Dehnel G., (2010), Rozwój mikroprzedsiębiorczości w Polsce w świetle estymacji dla małych domen, Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, Poznań.
  • Dehnel G., Klimanek T., (2016), Disability in the National Censuses of 2002 and 2011 - a Comparison of Information Scope, Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, 5 (325), 127-141.
  • Elazar D., Conn L., (2004), Small Area Estimation of Disability in Australia, Research Paper, Australian Bureau of Statistics.
  • Fabrizi E., Montanari G. E., Ranalli G. M., (2015), A Hierarchical Latent Class Model for Predicting Disability Small Area Counts from Survey Data, Journal of the Royal Statistical Society, Series A (Statistics in Society), 179 (1), 1-29.
  • Gołata E., (2004), Estymacja pośrednia bezrobocia na lokalnym rynku pracy, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu.
  • GUS (2011), Metodologia badania Budżetów Gospodarstw Domowych, Warszawa.
  • GUS (2012), Raport z wyników. Narodowy Spis Powszechny Ludności i Mieszkań 2011, Warszawa.
  • GUS (2013), Ludność. Stan i struktura demograficzno-społeczna. Narodowy Spis Powszechny Ludności i Mieszkań 2011, Zakład Wydawnictw Statystycznych, Warszawa.
  • GUS (2016a), Aktywność ekonomiczna ludności Polski III kwartał 2016, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
  • GUS (2016b), Budżety Gospodarstw Domowych w 2015 roku, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
  • GUS (2016c), Stan zdrowia ludności Polski w 2014 r., Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
  • GUS (2017), Dochody i warunki życia ludności Polski (raport z badania EU-SILC 2015), Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.
  • Józefowski T., Grygiel G., Klimanek T., (2016), Indirect Estimation of Disabled Persons - a Simulation Study, Small Area Estimation Conference (SAE 2016), Maastricht, Holandia.
  • Józefowski T., Szymkowiak M. (2013), Zastosowanie estymatora typu SPREE w szacowaniu liczby osób bezrobotnych w przekroju podregionów, Studia Oeconomica Posnaniensia, 1, 10 (259), 120- 135.
  • Klimanek T., (2017), Estymacja pośrednia niepełnosprawności - badanie symulacyjne, Taksonomia 29 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 469, 91-99.
  • Komisja Europejska (2010), Europejska strategia w sprawie niepełnosprawności 2010-2020: Odnowione zobowiązanie do budowania Europy bez barier, Bruksela.
  • Marchetti S., Beręsewicz M., Salvati N., Szymkowiak M., Wawrowski Ł., (2018), The Use of a Three Level M-quantile Model to Map Poverty at LAU 1 in Poland, Journal of the Royal Statistical Society, Series A (Statistics in Society), 181 (4), 1077-1104.
  • ONS (2004), Eurarea Project - Enhancing Small Area Estimation Techniques to Meet European Needs, Project documentation.
  • Rao J. N. K., Molina I., (2015), Small Area Estimation, 2nd Edition, Wiley Series in Survey Methodology.
  • Szymkowiak M., Józefowski T., Klimanek T., (2016), An Application of Log-linear Models to Disability in Poland, ICEA - FAA 2016, Bukareszt, Rumunia.
  • Szymkowiak M., Młodak A., Wawrowski Ł., (2017), Mapping Poverty at the Level of Subregions in Poland Using Indirect Estimation, Statistics in Transition - new series, 18 (4), 609-635.
  • Urząd Statystyczny w Poznaniu (2013), Mapy ubóstwa na poziomie podregionów w Polsce z wykorzystaniem estymacji pośredniej, raport badawczy.
  • Żądło T., (2015), Statystyka małych obszarów w badaniach ekonomicznych, Podejście modelowe i mieszane, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171564675

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.