Estymatory kalibracyjne w badaniach pełnych
Praktyczne wykorzystanie Proc IML w programie
SAS - studium przypadku
Zaawansowane techniki analityczne w biznesie.
Studia podyplomowe pod patronatem SAS Institute
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Metody niwelujące wpływ braków odpowiedzi
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Występują one zarówno w badaniach pełnych jak i częściowych.
Mogą mieć całkowity oraz częściowy charakter.
Są zródłem wielu zaburzeń gdyż nie mają charakteru losowego. Wskutek tego:
Zmniejsza się efektywny rozmiar badanej próby bądz populacji.
Uzyskane wyniki obciążone są zbyt dużymi błędami.
Rozkłady wielu cech są zniekształcone i niemożliwe będzie zastosowanie wielu klasycznych metod
statystycznych.
Zbyt niski wskaznik udzielonych odpowiedzi nie wpływa korzystnie na pozytywne postrzeganie
badania przez jego użytkowników.
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Metody niwelujące wpływ braków odpowiedzi
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL
Metody niwelujące wpływ braków odpowiedzi
Metody niwelujące wpływ braków odpowiedzi
Metody prewencyjne techniki motywacyjne mające przekonać jednostkę do wzięcia udziału w badaniu.
ObejmujÄ… ponadto zagadnienie konstrukcji kwestionariusza ankietowego, odpowiednie przeszkolenie
ankietera, sposób zbierania danych oraz właściwe przygotowanie operatu losowania.
Metody redukujące frakcję braków odpowiedzi obejmują m.in. wysyłanie monitów z prośbą o wzięcie
udziału w badaniu, ponowny kontakt telefoniczny, stosowanie bodzców finanoswych, zastępowanie
jednostek, które nie wyrażają chęci wzięcia udziału w badaniu innymi itd.
Metody korygujące obejmują różnego rodzaju metody estymacji, których celem jest zniwelowanie
obciążenia będącego konsekwencją wystąpienia w badaniu braków odpowiedzi (imputacja, kalibracja).
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Definicja kalibracji
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Co umożliwia kalibracja?
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Pożądane własności estymatora kalibracyjnego
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Estymator kalibracyjny wartości globalnej
Definicja kalibracji
Kalibracja [C-E.Särndal, S. Lundström, 2005]
Kalibracja metoda polegająca na skorygowaniu wyjściowych wag celem redukcji obciążenia wynikającego
z istnienia braków odpowiedzi. Wagi te obliczane są w oparciu o wykorzystanie informacji dodatkowych.
W rezultacie uzyskuje się równowagę rozumianą w ten sposób, że po zastosowaniu kalibracji próba jest wyglądem
zbliżona do całej populacji.
PodejÅ›cie kalibracyjne [C-E.Särndal, 2007]
Podejście kalibracyjne w estymacji parametrów w odniesieniu do skończonych populacji składa się z :
obliczenia wag z uwzględnieniem informacji dodatkowych, tak aby spełnione było odpowiednie równanie
tzw. równanie kalibracyjne,
wykorzystania tych wag do estymacji wartości globalnej bądz innych parametrów, przy czym wartość
zmiennej mnożona jest przez wagę, a sumowanie odbywa się po zbiorze wszystkich respondentów,
uzyskania w ten sposób nieobciążonych oszacowań parametrów, w przypadku gdyby w badaniu nie
wystąpiły braki odpowiedzi oraz inne błędy nielosowe.
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Definicja kalibracji
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Co umożliwia kalibracja?
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Pożądane własności estymatora kalibracyjnego
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Estymator kalibracyjny wartości globalnej
Co umożliwia kalibracja?
Co umożliwia kalibracja?
poprawę efektywności,
równowagę rozumiana w ten sposób, że po zastosowaniu kalibracji próba wyglądem jest zbliżona do
całej populacji,
logiczniejsze szacunki po zastosowaniu kalibracji wyniki sÄ… bardziej logiczne.
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Definicja kalibracji
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Co umożliwia kalibracja?
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Pożądane własności estymatora kalibracyjnego
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Estymator kalibracyjny wartości globalnej
Pożądane własności estymatora kalibracyjnego
Pożądane własności estymatora kalibracyjnego
małe obciążenie,
mała wariancja,
systemem wag, który naśladuje informacje zawarte w wektorze zmiennych dodatkowych,
system wag, który jest użyteczny do szacowania parametrów dla różnych zmiennych w danym badaniu.
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Definicja kalibracji
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Co umożliwia kalibracja?
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Pożądane własności estymatora kalibracyjnego
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Estymator kalibracyjny wartości globalnej
Estymator kalibracyjny wartości globalnej
Estymator kalibracyjny wartości globalnej
Estymatorem kalibracyjnym wartości globalnej zmiennej Y jest:
m
vcal = wi yi , (1)
i=1
gdzie wektor wag kalibracyjnych w = (w1, w2, . . . , wm)T jest rozwiÄ…zaniem zadania minimalizacji:
w = argminv D (v, d) , (2)
Ü
X = X, (3)
przy czym
m
1 (vi - di )2
D (v, d) = , (4)
2 di
i=1
ëÅ‚ öÅ‚T ëÅ‚ öÅ‚T
m m m N N N
Ü íÅ‚ íÅ‚
X = wi xi1, wi xi2, . . . , wi xik Å‚Å‚ , X = xi1, xi2, . . . , xik Å‚Å‚ . (5)
i=1 i=1 i=1 i=1 i=1 i=1
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Definicja kalibracji
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Co umożliwia kalibracja?
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Pożądane własności estymatora kalibracyjnego
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Estymator kalibracyjny wartości globalnej
Twierdzenie o wagach kalibracyjnych
Twierdzenie o wagach kalibracyjnych
Rozwiązaniem zadania minimalizacji jest wektor wag kalibracyjnych w = (w1, w2, . . . , wm)T , którego składowe
spełniają równanie
ëÅ‚ öÅ‚-1
m
T
Ć íÅ‚ Å‚Å‚
wi = di + di X - X di xi xT xi (6)
i
i=1
przy czym:
ëÅ‚ öÅ‚T
m m m
Ć íÅ‚
X = di xi1, di xi2, . . . , di xik Å‚Å‚ , (7)
i=1 i=1 i=1
xi = (xi1, xi2, . . . , xik )T . (8)
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Kalibracja jako metoda szacowania parametrów w populacji generalnej polegająca na korygowaniu wag
wynikających ze schematu losowania próby z samej definicji jest techniką statystyczną wykorzystywaną
w badaniach reprezentacyjnych. Ponieważ w badaniach pełnych (spisy, różnego rodzaju rejestry administracyjne)
występuje również problem braków odpowiedzi, naturalnym wydaje się odpowiednie przeważenie danych celem
uzyskania zadowalających wyników. Okazuje się, że podejście kalibracyjne znane z badań reprezentacyjnych może
być wykorzystywane w badaniach pełnych. Punkt wyjścia do jej zastosowania stanowi sposób ustalania wag,
według następującego algorytmu:
wybór zmiennych wspomagających,
ustalenie sztucznych - wyjściowych wag,
wyznaczenie wag klaibracyjnych.
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Przykładowy rejestr
L.p. Płeć Zamieszkanie Zatrudnienie Wykształcenie di xi1 xi2 xi3 wi
1 M M · P 0 0 1 1 0
2 K W 1 S 1 1 0 0 1,0447761
3 K W 0 · 0 1 0 0 0
4 M W 1 W 1 0 1 0 1,6069652
5 M M · W 0 0 1 1 0
6 M M 0 W 1 0 1 1 1,7263682
7 K M 0 W 1 1 0 1 1,1641791
8 K W 1 W 1 1 0 0 1,0447761
9 K M 1 S 1 1 0 1 1,1641791
10 M M 1 S 1 0 1 1 1,7263682
11 K W 0 S 1 1 0 0 1,0447761
12 M W 1 W 1 0 1 0 1,6069652
13 K M 1 P 1 1 0 1 1,1641791
14 M W 1 · 0 0 1 0 0
15 M M 0 S 1 0 1 1 1,7263682
16 K W 1 S 1 1 0 0 1,0447761
17 K M 0 W 1 1 0 1 1,1641791
18 M W 0 P 1 0 1 0 1,6069652
19 M M 0 · 0 0 1 1 0
20 K M 1 S 1 1 0 1 1,1641791
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Tworzenie tablic wpływ braków danych
Załóżmy, że celem badania jest stworzenie tabeli ukazującej status zatrudnienia w zależności od wykształcenia
osoby. Ze względu na występujące w rejestrze braki danych uzyskana tabela nie będzie odpowiednia.
Status zatrudnienia
Wykształcenie Pracująca Bezrobotna Razem
Wyższe 3 3 6
Åšrednie 5 2 7
Podstawowe 1 1 2
Razem 9 6 15
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Algorytm wyznaczania wag kalibracyjnych sposób postępowania
Wyjściowe wagi, przypisujemy sztucznie w ten sposób, że dla jednostki dla której nie jest znana wartość co
najmniej jednej z interesujących nas cech di = 0. Z kolei gdy znane są wartości wszystkich cech, w oparciu
o które tworzona będzie tabela przyjmujemy di = 1.
W następnym kroku dokonujemy wyboru zmiennych, dla których znane są wartości dla wszystkich
jednostek w rejestrze. Ponieważ informacja o płci osoby jak i jej miejscu zamieszkania znana jest dla
wszystkich osób, zmienne te można wykorzystać celem ustalenia nowych wag wi . Na potrzeby przykładu
przyjęte zostały trzy zmienne pomocnicze: xi1, xi2, xi3.
1 jeżeli i-ta osoba jest kobietą,
xi1 = (9)
0 jeżeli i-ta osoba jest mężczyzną,
1 jeżeli i-ta osoba jest mężczyzną,
xi2 = (10)
0 jeżeli i-ta osoba jest kobietą,
1 jeżeli i-ta osoba mieszka w mieście,
xi3 = (11)
0 jeżeli i-ta osoba mieszka na wsi.
Tak utworzone zmienne pomocnicze zagwarantują nam sumowalność odpowiednich wag kalibracyjnych wi
do rzeczywistej liczby kobiet i liczby mężczyzn w rejestrze oraz do liczby osób mieszkających w mieście.
Tworzymy wektor złożony z wartości globalnych wszystkich zmiennych pomocniczych X oraz wektor
Ć Ć
oszacowanych wartości globalnych X. W naszym przykładzie mamy: X = (10, 10, 11)T , X = (9, 6, 8)T .
Wyznaczamy wagi kalibracyjne wi .
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Tworzenie tablic bez uwzględniania wag kalibracyjnych
Status zatrudnienia
Wykształcenie Pracująca Bezrobotna Razem
Wyższe 3 3 6
Åšrednie 5 2 7
Podstawowe 1 1 2
Razem 9 6 15
Tworzenie tablic z uwzględnieniem wag kalibracyjnych
Status zatrudnienia
Wykształcenie Pracująca Bezrobotna Razem
Wyższe 4,27 4,05 8,32
Åšrednie 6,14 2,77 8,91
Podstawowe 1,16 1,61 2,77
Razem 11,57 8,43 20
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Wybór zmiennych pomocniczych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Wyniki
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL
Założenia badania symulacyjnego
Celem oceny własności estymatorów kalibracyjnych w rejestrze PESEL badanie zrealizowano w następujących
krokach:
Utworzono bazę danych o wszystkich osobach powiatu chodzieskiego, które miały ukończone co najmniej
15 lat. Bazę tą w dalszej kolejności ograniczono do tych osób, dla których istniałą informacja o ich stanie
cywilnym. Tak skonstruowana baza stanowiła punkt wyjścia do utworzenia tablicy o ludności w wieku 15
lat i więcej według stanu cywilnego, wieku i płci.
W drugim etapie usuwano według różnych wariantów część informacji o stanie cywilnym osób
i zastępowano ją brakiem danych. Następnie wyznaczano wagi kalibracyjne, w oparciu o które dokonywano
utworzenia analogicznej tablicy o ludności w wieku 15 lat i więcej według stanu cywilnego, wieku i płci.
W ostatnim etapie badań dokonywano analizy uzyskanych wyników. W tym celu porównywano na ile liczby
osób w poszczególnych komórkach utworzonej tablicy z wykorzystaniem wag kalibracyjnych zbieżne były
z prawdziwymi wartościami znanymi dla sztucznie utworzonej bazy.
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Wybór zmiennych pomocniczych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Wyniki
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL
Wybór zmiennych pomocniczych
Jako zmienne pomocnicze w przeprowadzonym badaniu przyjęto płeć oraz wiek osoby.
W odniesieniu do wieku utworzono jego 10 grup zgodnie z podziałem, który stosowany jest w roczniku
demograficznym na potrzeby konstrukcji tablic o liczbie ludności w wieku 15 lat i więcej według stanu
cywilnego, wieku i płci. Przyjęto zatem następujące grupy wiekowe: 15 19 lat, 20 24, 25 29, 30 34,
35 39, 40 44, 45 49, 50 54, 55-59, 60 lat i więcej.
W odniesieniu do stanu cywilnego przyjęto podział zgodny z tym jaki występuje w PESEL-u tj.,
wyodrębniono 8 jego kategorii: kawaler, panna, żonaty, zamężna, rozwiedziony, rozwiedziona, wdowiec oraz
wdowa.
Braki danych w odniesieniu do stanu cywilnego tworzono na cztery różne sposoby. Trzy pierwsze podejścia
polegały na tym, że losowano po 5%, 10% oraz 20% osób z wcześniej utworzonej bazy danych
(obejmującej osoby z powiatu chodzieskiego w wieku 15 lat i więcej dla których stan cywilny był znany)
i zmieniano faktyczny stan cywilny takiej osoby na brak danych. Czwarte podejście polegało na losowym
zastąpieniu po 20% informacji o stanie cywilnym w dwóch grupach wiekowych 20 24 oraz 25 29 lat oraz
5% informacji we wszystkich pozostałych grupach wiekowych rozpatrywanych łącznie. Miało to na celu
większe, aniżeli w trzech pierwszych podejściach, zniekształcenie rozkładu analizowanych cech
i sprawdzenie jak w takim przypadku zachowujÄ… siÄ™ estymatory kalibracyjne.
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Wybór zmiennych pomocniczych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Wyniki
1 jeżeli i-ta osoba jest kobietą,
xi1 =
0 jeżeli i-ta osoba jest mężczyzną,
1 jeżeli i-ta osoba jest mężczyzną,
xi2 =
0 jeżeli i-ta osoba jest kobietą,
1 jeżeli i-ta osoba ma wiek z przedziału 15 19 lat,
xi3 =
0 w przeciwnym wypadku,
1 jeżeli i-ta osoba ma wiek z przedziału 20 24 lat,
xi4 =
0 w przeciwnym wypadku,
1 jeżeli i-ta osoba ma wiek z przedziału 25 29 lat,
xi5 =
0 w przeciwnym wypadku,
1 jeżeli i-ta osoba ma wiek z przedziału 30 34 lat,
xi6 =
0 w przeciwnym wypadku,
1 jeżeli i-ta osoba ma wiek z przedziału 35 39 lat,
xi7 =
0 w przeciwnym wypadku,
1 jeżeli i-ta osoba ma wiek z przedziału 40 44 lat,
xi8 =
0 w przeciwnym wypadku,
1 jeżeli i-ta osoba ma wiek z przedziału 45 49 lat,
xi9 =
0 w przeciwnym wypadku,
1 jeżeli i-ta osoba ma wiek z przedziału 50 54 lat,
xi10 =
0 w przeciwnym wypadku,
1 jeżeli i-ta osoba ma wiek z przedziału 55 59 lat,
xi11 =
0 w przeciwnym wypadku.
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Wybór zmiennych pomocniczych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Wyniki
Ludność w wieku 15 lat i więcej według stanu cywilnego, wieku i płci w 2008 roku w powiecie chodzieskim
wartości rzeczywiste
Wyszczególnienie Ogółem kawaler żonaty rozwiedziony wdowiec
panna zamężna rozwiedziona wdowa
Ogółem 36106 11131 20739 1222 3014
15-19 lat 2535 2526 9 - -
20-24 3612 3197 408 6 1
25-29 4229 2430 1733 61 5
30-34 3686 1021 2513 143 9
35-39 2887 481 2228 160 18
40-44 2512 334 2002 140 36
45-49 2874 332 2291 173 78
50-54 3414 282 2726 205 201
55-59 3071 184 2466 137 284
60 i więcej 7286 344 4363 197 2382
Kobiety 18550 4806 10539 696 2509
15-19 lat 1209 1200 9 - -
20-24 1758 1449 302 6 1
25-29 2054 1004 1004 41 5
30-34 1798 363 1347 79 9
35-39 1382 169 1114 85 14
40-44 1245 106 1021 85 33
45-49 1435 106 1172 96 61
50-54 1748 100 1379 102 167
55-59 1550 84 1158 77 231
60 i więcej 4371 225 2033 125 1988
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Wybór zmiennych pomocniczych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Wyniki
Ludność w wieku 15 lat i więcej według stanu cywilnego, wieku i płci w 2008 roku w powiecie chodzieskim
podejście 1
Wyszczególnienie Ogółem kawaler żonaty rozwiedziony wdowiec
panna zamężna rozwiedziona wdowa
Ogółem 36106 11125 20748 1215 3018
15-19 lat 2535 2526 9 - -
20-24 3612 3192 412 6 1
25-29 4229 2434 1729 62 4
30-34 3686 1024 2512 140 10
35-39 2887 479 2231 161 16
40-44 2512 336 2001 139 37
45-49 2874 327 2297 170 81
50-54 3414 282 2730 200 203
55-59 3071 181 2465 141 283
60 i więcej 7286 344 4363 196 2384
Kobiety 18550 4797 10547 686 2520
15-19 lat 1197 1188 9 - -
20-24 1764 1451 306 6 1
25-29 2060 1007 1007 42 4
30-34 1794 363 1348 74 10
35-39 1380 169 1112 86 13
40-44 1248 106 1023 84 34
45-49 1429 105 1167 94 63
50-54 1746 99 1383 95 169
55-59 1554 84 1159 79 232
60 i więcej 4379 226 2033 125 1995
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Wybór zmiennych pomocniczych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Wyniki
Ludność w wieku 15 lat i więcej według stanu cywilnego, wieku i płci w 2008 roku w powiecie chodzieskim
podejście 2
Wyszczególnienie Ogółem kawaler żonaty rozwiedziony wdowiec
panna zamężna rozwiedziona wdowa
Ogółem 36106 11132 20734 1222 3018
15-19 lat 2535 2526 9 - -
20-24 3612 3200 405 6 1
25-29 4229 2423 1737 64 4
30-34 3686 1017 2518 141 10
35-39 2887 476 2235 157 19
40-44 2512 344 1991 139 38
45-49 2874 333 2289 178 75
50-54 3414 288 2721 207 199
55-59 3071 186 2464 135 287
60 i więcej 7286 339 4366 196 2385
Kobiety 18550 4805 10536 698 2511
15-19 lat 1215 1206 9 - -
20-24 1752 1444 301 6 1
25-29 2071 1009 1016 42 4
30-34 1797 363 1346 78 10
35-39 1375 164 1112 84 14
40-44 1255 109 1027 84 36
45-49 1423 100 1166 98 58
50-54 1744 106 1366 104 169
55-59 1554 84 1160 78 231
60 i więcej 4363 218 2033 125 1987
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Wybór zmiennych pomocniczych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Wyniki
Ludność w wieku 15 lat i więcej według stanu cywilnego, wieku i płci w 2008 roku w powiecie chodzieskim
podejście 3
Wyszczególnienie Ogółem kawaler żonaty rozwiedziony wdowiec
panna zamężna rozwiedziona wdowa
Ogółem 36106 11155 20670 1271 3010
15-19 lat 2535 2526 9 - -
20-24 3612 3217 387 6 1
25-29 4229 2422 1732 68 6
30-34 3686 1015 2523 140 9
35-39 2887 480 2220 168 20
40-44 2512 342 1985 149 36
45-49 2874 338 2277 176 83
50-54 3414 279 2715 215 205
55-59 3071 184 2458 140 289
60 i więcej 7286 351 4363 210 2362
Kobiety 18550 4822 10490 736 2501
15-19 lat 1212 1203 9 - -
20-24 1756 1460 288 6 1
25-29 2036 992 991 47 6
30-34 1814 365 1362 79 9
35-39 1399 174 1119 88 17
40-44 1238 108 1004 93 32
45-49 1439 103 1169 101 67
50-54 1765 98 1390 106 170
55-59 1537 85 1142 76 233
60 i więcej 4353 233 2016 140 1965
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Wybór zmiennych pomocniczych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Wyniki
Ludność w wieku 15 lat i więcej według stanu cywilnego, wieku i płci w 2008 roku w powiecie chodzieskim
podejście 4
Wyszczególnienie Ogółem kawaler żonaty rozwiedziony wdowiec
panna zamężna rozwiedziona wdowa
Ogółem 36106 11164 20710 1231 3001
15-19 lat 2535 2527 8 - -
20-24 3612 3202 404 6 0
25-29 4229 2452 1709 63 5
30-34 3686 1025 2512 139 10
35-39 2887 481 2224 164 19
40-44 2512 339 1997 142 34
45-49 2874 332 2289 172 81
50-54 3414 285 2730 207 192
55-59 3071 183 2474 141 274
60 i więcej 7286 339 4363 198 2386
Kobiety 18550 4823 10526 704 2497
15-19 lat 1212 1204 8 - -
20-24 1750 1443 301 6 0
25-29 2044 1022 977 40 5
30-34 1800 358 1355 77 10
35-39 1381 171 1110 86 15
40-44 1252 109 1023 87 32
45-49 1435 109 1166 97 63
50-54 1752 103 1385 103 160
55-59 1548 82 1165 79 222
60 i więcej 4377 224 2036 128 1990
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia Założenia badania symulacyjnego
Kalibracja w rejestrach administracyjnych Wybór zmiennych pomocniczych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL Wyniki
Podsumowanie wyników
Podsumowanie wyników
Dokonując analizy uzyskanych wyników można zauważyć, że podejście kalibracyjne daje zadowalające
rezultaty bez względu na sposób generowania braków danych.
Jest to szczególnie widoczne w sytuacji gdy z wyjściowej bazy danych usuwano w losowy sposób po 5% i
10% informacji o stanie cywilnym.
W przypadku gdy frakcja braków wynosiła 20% można było zauważyć pewne niedoszacowania bądz
przeszacowania liczby osób w poszczególnych komórkach wynikowej tablicy. Różnice jednak, w ujęciu
względnym, nie przekraczały zazwyczaj 5%.
Również w sytuacji gdy braki danych nie były generowane równomiernie w ramach wszystkich grup
(podejście 4) wagi kalibracyjne w zadowalający sposób odtwarzały rzeczywiste struktury ludności w ramach
poszczególnych domen.
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Braki odpowiedzi w badaniach statystycznych
Kalibracja podstawowe pojęcia i oznaczenia
Kalibracja w rejestrach administracyjnych
Wyniki badań symulacyjnych rejestr PESEL
Dziękuję za uwagę. Przejdzmy do programu SAS!
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Marcin Szymkowiak
Wyszukiwarka
Podobne podstrony:
Ster Proc Dyskret 6 [tryb zgodności]function proc openFP proc wzory 09Term proc i tech WYKLAD I 2warunki prociml uq edu au Polish Level 1Term proc ME WYKLAD VIIproc zasob 2perPageW06?solutna kalibracja robotówKalibracja aparatu cyfrowego05?imler GroupA FINALMON wydał już 80 proc środków przeznaczonych na modernizację armiiKonspekt Kalibracjaavt 868 Programowalny zegar z LCD proc 89Proc it con indiciwięcej podobnych podstron