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に戻る 導入 | 巻頭言 | 目次
章 | 基礎概念 目次 1 | 人口情報の収集と処理 目次 2 | 人口の分布と構造 目次 3 | 死亡と疾病 目次 4 | 結婚 目次 5 | 出生 目次 6 | 人口の増加と再生産 目次 7 | 人口移動 目次 8 | 人口の社会経済的側面 目次 9
セクション | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 20 | 21 | 22 | 23 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 40 | 41 | 42 | 43 | 50 | 51 | 52 | 60 | 61 | 62 | 63 | 70 | 71 | 72 | 73 | 80 | 81 | 90 | 91 | 92 | 93


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時間の経過に伴うある人口変数の動向が考察の対象となる場合、人口学的な時系列 1が得られる。一つの時系列を趨勢(トレンド) 2とその回りにある変動 3ないし偏差 3141-2)に分解できる場合がある。特定の期間、通常は数年後にそのような変動が繰り返される傾向にある場合、それらは循環変動 4、あるいはより一般的に周期的変動 4と呼ばれる。人口学においてデータを作成する場合にもっとも一般的な期間は1年間であり、1年の部分期間における変動は季節変動 5と呼ばれる。趨勢、循環変動、季節変動が除去された後に残る変動は不規則変動 6と呼ばれる。これは戦時動員といった例外的な要因による場合もあるし、偶然変動 7ないし無作為変動 7である場合もある。

  • 3. 一般的な意味で変動variationという用語は、ある変数の数値ないし数値群における変化を記述するために用いられる。
  • 4. 周期的なperiodic(形);周期period(名);周期性periodicity(名)。
    循環的なcyclical(形):循環cycle(名)。
  • 7. 無作為なrandom(形):偶然の影響下にある(161-1参照)。

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ある系列の数値を、より大きな規則性を示す他の系列によって置き換えることが望ましい場合がある。この過程は補整 1として知られ、一般的には、時系列やあるいは申告年齢別人口分布のような別種類の系列で観察された複数の数値の間に、滑らかな曲線を当てはめることによって行われる。フリーハンドの曲線が描かれた場合、グラフ補整 2と呼ばれ、分析的な数学的方法が用いられた場合、曲線の当てはめ 3と呼ばれる。最小二乗法 4によって数学的曲線がデータに当てはめられることがあるが、それは元の系列と平滑化された系列の間の差異を最小化するような方法である。他の方法としては、移動平均 5有限差異の微積分 6を使用するものがある。これらの手法の一部は内挿(補間) 7、すなわち所与の数値の間にある数値を推定するために用いられたり、外挿(補外) 8、すなわち所与の範囲の外側にある数値を推定するために用いられたりする。

  • 1. 補整graduation(名);補整するgraduate(動);補整されたgraduated(形)。
    平滑化smoothing(名);平滑化するsmooth(動);平滑化されたsmoothed(形)。
  • 7. 内挿(補間)interpolation(名);内挿(補間)するinterpolate(動);内挿(補間)されたinterpolated(形)。
  • 8. 外挿(補外)extrapolation(名);外挿(補外)するextrapolate(動);外挿(補外)されたextrapolated(形)。

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人々が丸めた数 1で回答する傾向を補正するため、分布を平滑化する必要があることが多い。集積 2ないし末尾数字選好 2は年齢別分布で特に頻繁にみられ、人々が自分の年齢を0、5ないしその他の選好された数字で終わる数で申告する傾向を反映している。年齢集積 3年齢選好指標 4によって測定されることがある。年齢データは、他の形態の年齢過誤申告 5ないし年齢申告の偏り 5について補正しなければならない場合が多い。

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人口学的関数の数値は一般的な生命表432-1)、出生力表(§634参照)、初婚表522-1)といった 1の形で示される。通常、限定された期間に収集された観測値に基づく暦年表 2あるいは期間表 2と、コウホートの一生を通じた経験を扱うコウホート表 3あるいは世代表 3が区別される。複数要因減少表 4は、初婚と死亡の未婚人口に対する効果のような、数個の反復不能事象の同時的効果を示す。もっとも多く用いられるのが二要因減少表 4である。

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所与の変数の値を確定するためのデータが不十分な場合、その値を推定(推計)する 1のための試みがなされることがある。この過程は推定 2と呼ばれ、得られた値は推定値(推計値) 3と呼ばれる。データが事実上存在しない場合、当該変数の大きさの位数 5を定めるために推量 4が行われることがある。

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研究結果の発表において論点を図解するために、グラフ表示 1ないし図示 1の手法を用いることがある。データは 2グラフ 2統計図表 2、または地図 3によって示される。変数間の関係の図式的表示は、たとえばレキシスの図式レキシス・ダイアグラム)(437参照)のように、図式(ダイアグラム) 4と呼ばれることが多い。一方の座標軸が対数的に、他方が等間隔に目盛られたグラフは片対数グラフ 5と呼ばれるが、そのようなグラフは対数グラフ 5と不正確ないい方で呼ばれることが多い。真の対数グラフ 6は両方の軸が対数的に目盛られたもので、両対数グラフ 6と呼ばれることもある。度数分布のグラフ表示には、階級度数を表示する点を直線で繋ぐことによって得られる度数多角形 7、階級間隔を底辺とする長方形の面積によって階級度数が表示される柱状図(ヒストグラム) 8、階級度数が棒の長さに比例する棒グラフ 9、累積度数分布を表す累積度数分布図(オージャイブ) 10などがある。

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