Perché i demografi danno tariffe per 100.000 persone?


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Sembra universale che le statistiche demografiche siano fornite in termini di 100.000 abitanti all'anno. Ad esempio, tassi di suicidio, tassi di omicidi, anno di vita adattato per invalidità, l'elenco potrebbe continuare. Perché?

Se stessimo parlando di chimica, le parti per milione (ppm) sono comuni. Perché l'atto di contare le persone è considerato fondamentalmente diverso. Il numero di 100.000 non ha basi nel sistema SI e, per quanto ne so, non ha affatto basi empiriche, tranne una relazione debole con una percentuale. Un conteggio per 100.000 potrebbe essere interpretato come un mili percento, m%. Ho pensato che potesse avere dei gemiti.

È un artefatto storico? O c'è qualche argomento per difendere l'unità?


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Per i tassi di omicidi, 100.000 è essenzialmente il numero più piccolo necessario per non riportare il tasso in decimali.
Andy W,

@Andy Beh, sono d'accordo e ho avuto lo stesso pensiero me stesso. Ma questo lascia molti altri con tassi di 1000, perché non importa come li tagli, la gamma di informazioni demografiche presentata nel formato presenta alcuni ordini di differenza di grandezza. L'altro argomento, secondo cui 100.000 è una città di medie dimensioni, sembra essere una ragione ben distinta.
AlanSE,

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Non ho mai sentito lo scenario di città di medie dimensioni come un ragionamento per i tassi di criminalità. Qui negli Stati Uniti, l' URC riporta i tassi di criminalità per le giurisdizioni della polizia, le contee, gli stati, le regioni più grandi, le aree rurali / urbane e vari guasti per dimensione della città o aree statistiche metropolitane. La città in cui sono cresciuto aveva una popolazione di circa 2000 persone, dovrei interpretare il tasso di criminalità per 100.000 nella mia città natale come se fosse una città di dimensioni 100.000?
Andy W,

Risposte:


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Una piccola ricerca mostra innanzitutto che i demografi (e altri, come gli epidemiologi, che riportano i tassi di eventi nelle popolazioni umane) non usano "universalmente" 100.000 come denominatore. In effetti, la "demografia 100000" di Google o le ricerche correlate sembrano aumentare il numero di documenti che utilizzano 1000 per il denominatore di 100.000. Un esempio è il Glossario dei termini demografici dell'Ufficio di riferimento della popolazione , che utilizza costantemente 1000.

Guardarsi intorno negli scritti dei primi epidemiologi e demografi mostra che i primi (come John Graunt e William Petty, collaboratori dei primi London Bills of Mortality , 1662) non hanno nemmeno normalizzato le loro statistiche: hanno riportato conteggi grezzi all'interno di particolari unità amministrative (come la città di Londra) durante determinati periodi (come un anno o sette anni).

L'epidemiologo seminale John Snow (1853) produsse tabelle normalizzate a 100.000 ma discusse i tassi per 10.000. Ciò suggerisce che il denominatore nelle tabelle è stato scelto in base al numero di cifre significative disponibili e modificato per rendere integrali tutte le voci.

Tali convenzioni erano comuni nelle tabelle matematiche risalenti almeno al libro di logaritmi di John Napier (c. 1600), che esprimeva i suoi valori per 10.000.000 per ottenere una precisione di sette cifre per valori nell'intervallo . (Apparentemente la notazione decimale era così recente che si sentiva obbligato a spiegare la sua notazione nel libro!) Quindi ci si aspetterebbe che tipicamente i denominatori siano stati selezionati per riflettere la precisione con cui sono riportati i dati ed evitare i decimali.[0,1]

Un esempio moderno di uso coerente del riscalaggio da parte di poteri di dieci per raggiungere valori integrali gestibili in set di dati è fornito dal testo classico di John Tukey , EDA (1977). Sottolinea che gli analisti di dati dovrebbero sentirsi liberi di ridimensionare (e, più in generale, reprimere in modo non lineare) i dati per renderli più adatti all'analisi e più facili da gestire.

Pertanto, dubito che speculazioni, per quanto naturali e attraenti possano essere, che un denominatore di 100.000 abbia avuto origine storicamente con una particolare scala umana come una "piccola e media città" (che prima del XX secolo avrebbe avuto comunque meno di 10.000 persone e lontano meno di 100.000).


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Mi sembra di ricordare in un corso di Geografia della popolazione qualche decennio fa, il nostro istruttore (la professoressa Brigette Waldorf, ora alla Purdue University) ha detto [qualcosa sull'effetto] che esprimiamo il numero di occorrenze (ad es. Morti, nascite) per 100.000 perché anche se ci sono solo 30 o 50 occorrenze, non dobbiamo ricorrere a fastidiose percentuali. Intuitivamente ha più senso per la maggior parte delle persone (anche se probabilmente non i lettori di questo stimato forum) dire, beh, in Upper Otters 'Bottom, il tasso di mortalità per morso di serpente per i maschi dai 35 ai 39 anni nel 2010 era di 13 per 100.000 abitanti. Semplifica il confronto dei tassi tra località e coorti (anche se lo sarebbero anche le percentuali).

Anche se non sono un demografo, non ho mai sentito nessuno fare riferimento all'argomento della città di medie dimensioni, anche se sembra ragionevole. È solo che in circa 20 anni di rapporti con geografi e relativi scienziati sociali come studente universitario, studente laureato e ora membro di facoltà, non ho mai sentito quella particolare spiegazione sulla dimensione della città invocata. Fino ad ora.


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Generalmente stiamo cercando di trasmettere informazioni alle persone reali, quindi è utile usare un numero significativo per le persone. 100.000 persone hanno le dimensioni di una città medio-piccola di cui è facile pensare.


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Ha senso, ma hai un riferimento per questo?
whuber

-1

Non esiste una ragione razionale o intelligente per la conversione in per 100.000.

Sta solo cambiando le unità di un rapporto.

Il problema maggiore è che la maggior parte delle persone usa il dominio sbagliato quando si converte in 100.000

Non c'è proprio un buon motivo per farlo.


Benvenuto in Stats.SE. Potete per favore modificare il vostro post e giustificare le vostre dichiarazioni? Sarà interessante se puoi fornire alcuni riferimenti, in particolare per la tua terza frase. Mentre ci sei, puoi correggere gli errori di battitura nel tuo post. A proposito, cogli l'occasione per partecipare al tour ( stats.stackexchange.com/tour ), se non l'hai già fatto. Consulta anche alcuni suggerimenti sulla guida alla formattazione e annota le equazioni utilizzando LaTeX / MathJax .
Ertxiem - ripristina Monica il
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