Standardizálás 7. hét.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
4. előadás Összehasonlítás standardizálással és indexszámítással.
Advertisements

Közvetlen költségek elemzése
Központi Statisztikai Hivatal
Makroökonómia 5. előadás.
7. előadás.
7. előadás.
Statisztika I. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-AVK
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Főátlagok összehasonlítása standardizálással
STATISZTIKA II. 1. Előadás
Halmazállapotok Részecskék közti kölcsönhatások
Demográfia területi összefüggései
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Közlekedésstatisztika
Lázár Balázs diája Bevezetés A vita témájának meghatározása Bemutatkozás.
A demográfia a népesség – emberi populációk – és a körükben végbemenő változások megfigyelésével és elemzésével foglalkozó tudomány.
Halálozási adatok elemzése Direkt standardizálás gyakorlat
2. előadás Viszonyszámok típusai
2. előadás Viszonyszámok típusai
IV. Demográfia Halandóság
Munkanélküliség végzettség alapján
Fekete László Született: Csillagjegye: Vízöntő
TRANZITOLÓGIA V. ELŐADÁS
A webshopok vásárlóközönsége A diavetítés Kurucz Imre Internet Hungary 2009 konferencián tartott előadásának segédanyaga. A diákon az adatok bázisai nem.
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
A évi demográfiai adatok értékelése
A évi demográfiai adatok értékelése
A évi demográfiai adatok értékelése
3. előadás Heterogén sokaságok Szórásnégyzet-felbontás
5. előadás Indexek közötti összefüggések
Közvetett költségek elemzése
Juhász Attila, Nagy Csilla
A mérlegelmezés.
Demográfiai válság: Hová tartasz Nógrád megye?
Példák I. Viszonyszám számítás.
Grafikus ábrázolás.
Standardizálás Példák.
Gazdasági és foglalkoztatási folyamatok Magyarországon
STANDARDIZÁLÁS (ÖSSZEHASONLÍTÁS STANDARDIZÁLÁSSAL)
Heterogén sokaság + Standardizálás gyakorlat
ÁR-, ÉRTÉK- ÉS VOLUMENINDEXEK október 9.
Gazdasági és foglalkoztatási folyamatok Magyarországon.
Bontsd fel a zárójeleket, vonj össze, majd helyettesíts be!
Kutatási eredmények és fehér foltok a migránsok munkaerő-piaci beilleszkedésének kutatásában Kováts András MTAKI.
DEMOGRÁFIA Alapfogalmak, mutatók
Statisztika I. Áruforgalom elemzése Készült években a Marcali, Barcs, Kadarkút, Nagyatád Szakképzés Szervezési Társulás részére a TÁMOP /1-
TÁRSADALOMSTATISZTIKA Sztochasztikus kapcsolatok II.
GAZDASÁGI ADOTTSÁGOK ÉS FEJLŐDÉSI IRÁNYOK A délkelet-európai országok Novák Tamás MTA – VKI május 16.
Gazdasági és PÉNZÜGYI Elemzés 5.
A kombinációs táblák (sztochasztikus kapcsolatok) elemzése
Viszonyszámok A viszonyszám két egymással logikai kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa V= A/B V: a viszonyszám A:a viszonyítás alapját képező.
Kvantitatív módszerek
A népesség megoszlása Dr. Kozma Gábor.
Energetikai gazdaságtan
A Dél-Alföld általános gazdasági helyzete és a mögötte meghúzódó EMBER
3. hét Asszociáció.
Összetett intenzitási viszonyszámok összehasonlítása
I. Zárthelyi dolgozat Elméleti témakörök, típuspéldák Gazdaságstatisztika.
A népesség megoszlása Dr. Kozma Gábor.
2. előadás Viszonyszámok
Standardizálás.
Standardizálás Dr. Varga Beatrix egy. docens.
2. előadás Viszonyszámok típusai
Mérési skálák, adatsorok típusai
Előadás másolata:

Standardizálás 7. hét

Viszonyszám = viszonyítandó adat (A) / Viszonyítási alap (B) Viszonyszámok Cél: nagyságrendek érzékeltetése, adatok egymáshoz való viszonyítása A viszonyszám két, egymással összefüggő statisztikai adat hányadosa: Viszonyszám = viszonyítandó adat (A) / Viszonyítási alap (B) 3 fő típusa: Megoszlási Intenzitási Dinamikus

A viszonyszámok fajtái Megoszlási viszonyszám: valamely részadat egészhez való arányát fejezi ki Pl. nyugdíjasok aránya a népességen belül A cég piaci részesedése egy adott termék forgalmazásában Intenzitási viszonyszám: két, egymással kapcsolatban lévő, különböző fajta adat hányadosa. Fajlagos mérőszámok: pl. üzemanyagfogy./100km Sűrűségi, ellátottsági mérőszámok: pl. népsűrűség Arányszámok: pl. születési, halálozási arányszám Színvonalmutatók: pl. egy főre jutó bruttó hazai termék, egy lakosra jutó vízfogyasztás Dinamikus viszonyszám: két összehasonlított időszak adatának hányadosa, ahol a viszonyítandó adat a tárgyidőszak adata, a viszonyítás alapja pedig a bázisidőszak adata.

Rész- és összetett viszonyszámok heterogén sokaság részviszonyszám összetett viszonyszám

Standardizálás intenzitási viszonyszám térben vagy időben különböző sokaságok jellemzőinek összehasonlítása Mi a feltárt eltérések oka? két intenzitási viszonyszám eltérésének oka: eltérő részviszonyszámok eltérő szerkezet

Két összetett viszonyszám összehasonlítása Részso-kaság sorszá-ma Első sokaság(pár) Második sokaság(pár) Különb-ség Számlá-ló Nevező Viszony-szám 1 A01 B01 V01 A11 B11 V11 k1 2 A02 B02 V02 A12 B12 V12 k2 . j A0j B0j V0j A1j B1j V1j kj M A0M B0M V0M A1M B1M V1M kM Főso-kaság ΣA0j ΣB0j ΣA1j ΣB1j K

két viszonyszám K különbségét és I hányadosát felbontjuk K=K’+K’’ és I=I’I’’ K’ és I’ a megfelelő részviszonyszámok közötti eltérésnek a két összetett viszonyszám eltérésére gyakorolt hatását mutatja K’’ és I’’ a két sokaság eltérő szerkezetének, összetételének a két összetett viszonyszám közötti eltérésre gyakorolt hatását mutatja K=K’+K’’ felbontást térbeli, az I=I’I’’ felbontást pedig főként időbeli összehasonlítások esetében szokás használni

Különbségfelbontás A K különbség felbontásának célja olyan K’ és K” összefoglaló mutatószámok meghatározása, hogy K’ azt mutassa, hogy a megfelelő részviszonyszámok közötti kj eltérések önmagukban mekkora eltérést indokolnak a két összetett viszonyszám között – RÉSZHATÁS-KÜLÖNBSÉG K” azt mutassa, hogy a két sokaság eltérő összetétele önmagában mekkora eltérés indokol a két összetett viszonyszám között – ÖSSZETÉTEL HATÁS KÜLÖNBSÉG A két mutatószám egyezzen meg a tényleges K különbséggel

Különbségfelbontás teljes, részhatás-, összetételhatás-különbség standard súly

Különbségfelbontás

Életkor I. II. gazdaságilag aktívak (ezer fő) munkanélküliek (ezer fő) 15-19 24,1 6,1 191,2 37,4 20-24 225,1 26,8 321,4 32,8 25-29 366,2 26,1 249,6 17,1 összesen 615,4 59 762,2 87,3 Életkor I. II. gazdaságilag aktívak (ezer fő) Munkanélkü-liek (ezer fő) Munkanélküli-ségi ráta munkanélküliségi ráta 15-19 24,1 6,1 0,253 191,2 37,4 0,196 20-24 225,1 26,8 0,119 321,4 32,8 0,102 25-29 366,2 26,1 0,071 249,6 17,1 0,068 összesen 615,4 59 762,2 87,3

I. II. Életkor gazdaságilag aktívak (ezer fő) munkanélküliek (ezer fő) munkanélk. ráta munkanélk. (ezer fő) 15-19 24,1 6,1 0,253 191,2 37,4 0,196 20-24 225,1 26,8 0,119 321,4 32,8 0,102 25-29 366,2 26,1 0,071 249,6 17,1 0,068 összesen 615,4 59 762,2 87,3 munkanélk. ráták különbsége B0 A0 V0 B1 A1 V1 V1-V0 -0,057 -0,017 -0,003 0,096 0,115 0,019

B0 A0 V0 B1 A1 V1 V1-V0 15-19 24,1 6,1 0,253 191,2 37,4 0,196 -0,057 20-24 225,1 26,8 0,119 321,4 32,8 0,102 -0,017 25-29 366,2 26,1 0,071 249,6 17,1 0,068 -0,003 összesen 615,4 59 0,096 762,2 87,3 0,115 0,019

B0 A0 V0 B1 A1 V1 V1-V0 15-19 24,1 6,1 0,253 191,2 37,4 0,196 -0,057 20-24 225,1 26,8 0,119 321,4 32,8 0,102 -0,017 25-29 366,2 26,1 0,071 249,6 17,1 0,068 -0,003 összesen 615,4 59 0,096 762,2 87,3 0,115 0,019

Életkor (év) P ország R ország Halálo-zási arány-számok különb-sége (ezr) Nép. (m fő) Meghal-tak száma (fő) Halálo-zási arányszám (ezr) Halálo-zási arány-szám (ezr) 0-14 3 6000 2,0 1,5 2250 -0,5 15-59 6 21000 3,5 7,5 18750 2,5 -1,0 60- 1 50000 50,0 6,0 270000 45,0 -5,0 Össz: 10 77000 7,7 15,0 291000 19,4 11,7 B0 A0 V0 B1 A1 V1

Hányadosfelbontás standardizáláson alapuló indexek összetett intenzitási viszonyszámok hányadosai

Részso-kaság sorszá-ma Első sokaság(pár) Második sokaság(pár) Hánya-dos Számlá-ló Nevező Viszony-szám 1 A01 B01 V01 A11 B11 V11 i1 2 A02 B02 V02 A12 B12 V12 i2 . j A0j B0j V0j A1j B1j V1j ij M A0M B0M V0M A1M B1M V1M iM Főso-kaság ΣA0j ΣB0j ΣA1j ΣB1j I

Hányadosfelbontás Ha I=I’ vagyis I’’=1 teljesül, ha a standardnak tekintett részviszonyszámok (Vsj) egyformák, nem szóródnak és/vagy a sokaság összetétele nem változik (az összetétel változásra utaló B1j/B0j hányadosok nem szóródnak) és/vagy Szóródnak ugyan a B1j/B0j hányadosok és Vsj részviszonyszámok is, de azok nagysága nem függ egymástól

2001 2003 beosztás létszám havi átlagkereset fizikai 120 82 400 95 szellemi 30 40 143 vezető 3 210 6 300 változás 1,158 1,192 1,429 153 91,96 446 102,06 1,110

B0 V0 B1 V1 i 120 82 400 95 1,158 30 40 143 1,192 3 210 6 300 1,429 153 91,96 446 102,06 1,110

2002 2003 db ár változás A 2000 25 2800 27 B 700 15 500 16 C 800 21 600 22 Összesen 3500 3900 1,08 1,07 1,05 22,1 24,8 1,12

B0 V0 B1 V1 i A 2000 25 2800 27 1,08 B 700 15 500 16 1,07 C 800 21 600 22 1,05 Összesen 3500 22,1 3900 24,8 1,12

Köszönöm a figyelmet