Standardizace přímá a nepřímá Pracujeme s: Demographic Yearbook 2006

Prezentace na téma: "Standardizace přímá a nepřímá Pracujeme s: Demographic Yearbook 2006"— Transkript prezentace:

1 Standardizace přímá a nepřímá Pracujeme s: Demographic Yearbook 2006
Demografická ročenka ČR 2007 Demografická ročenka okresů 1998 – 2007

2 Přímá standardizace má smysl porovnávat hrubé míry u populací, pokud použiji stejných vah skutečná věková struktura se nahradí standardní pro porovnání úmrtnosti v pop. A a B použijeme tohoto vzorce:

3 Přímá standardizace dojde k vyloučení vlivu věk. struktury
nevýhodou je, že potřebujeme u porovnávaných populací věkovou strukturu (zemřelých) za srovnávací populaci se volí zpravidla populace většího úz. celku (např. pro kraje celá ČR, pro státy celá Evropa, nebo je to populace Švédska, která má malé zářezy do věk. str. či fiktivní populace WHO) pozor na interpretaci – konečný výsledek záleží na zvoleném standardu!!!

4 Příklad 1: pomocí přímé standardizace porovnejte hmú vybrané země a ČR
Pracujeme s Demographical Yearbook 2006 dostupnou na: Tab. 7: population by age, sex Tab. 19: death by age, sex Za standard si zvolíme ČR a porovnáváme s vybranou zemí rozvojového světa

5 hmú před standardizací: 6,59
Věk. Kat. Px Cuba Px ČR Mx Cuba Sx ČR mx Cuba Sx(ČR) * uxCuba 137201 104134 922 0,010143 0,00672 6,81613E-05 1-4 574173 382193 233 0,037227 0,000406 1,51066E-05 5-9 718508 449062 187 0,04374 0,00026 1,13838E-05 10-14 847475 554809 211 0,05404 0,000249 1,34546E-05 15-19 816354 652191 401 0,063525 0,000491 3,12041E-05 20-24 675989 696613 444 0,067852 0,000657 4,45663E-05 25-29 858265 846167 809 0,082419 0,000943 7,76881E-05 30-34 884162 1103 0,08612 0,001026 8,83303E-05 35-39 699339 1567 0,068118 0,001399 9,52715E-05 40-44 857620 695486 1748 0,067742 0,002038 0, 45-49 660873 664278 2226 0,064703 0,003368 0, 50-54 639775 769473 3254 0,074949 0,005086 0, 55-59 567640 780522 4402 0,076025 0,007755 0, 60-64 483982 619360 5482 0,060327 0,011327 0, 65-69 375160 440874 6480 0,042942 0,017273 0, 70-74 295922 375449 8131 0,03657 0,027477 0, 75-79 224675 324056 9305 0,031564 0,041415 0, 80-84 150526 221074 10338 0,021533 0,068679 0, 85+ 135314 107404 16639 0,010461 0,122966 0, celkem 73882 6,59 8,27 hmú před standardizací: 6,59 hmú po standardizaci: 8,27

6 Vytvořte graf závislosti pravděpodobnosti úmrtí na věku

7 Nepřímá standardizace
při opačném srovnání – porovnáváme skutečný počet zemř. v populaci A s hypotetickým počtem zemř. v populaci A za předpokladu, že je v ní stejná úmrtnost jako ve standardu nepotřebujeme k jejímu vyjádř. specifické míry (za menší úz. celky nebo v rozvoj. zemích zpravidla ani nejsou k dispozici = je častěji používána

8 Příklad 2: srovnejte pomocí nepřímé standardizace hmú v daném okrese a v celé ČR Zdroje: Demografická ročenka okresů 1998 – 2007, dostupná na: - věková struktura okresu, kraje a ČR k (či obecněji na konci daného roku) Demografická ročenka České republiky 2007, dostupná na: tab. F02.01.(Zemřelí podle pohlaví, věku, velikostních skupin obcí a krajů) upravený výpočtový vzorec: Dokr hmúČR Px hmú =――*——— X = ÚČR* ----- Pokr Σ X P

9 ČR okres Nový Jičín věk Dx Px úx fx (Px) X 0-4 580 1,2 8 165 0,0506 0,0622 5-9 108 0,2 10 851 0,0672 0,0116 10-14 130 11 232 0,0696 0,0138 15-19 389 0,5 12 139 0,0752 0,0399 20-24 591 0,6 14 788 0,0916 0,0595 25-29 526 0,7 12 509 0,0775 0,0526 30-34 576 0,8 11 401 0,0706 0,0585 35-39 868 1,3 10 648 0,0660 0,0884 40-44 1 869 2,5 11 731 0,0727 0,1822 45-49 3 247 4,0 12 382 0,0767 0,3083 50-54 5 039 6,5 11 367 0,0704 0,4574 55-59 5 801 9,9 8 893 0,0551 0,5477 60-64 7 179 15,9 6 514 0,0404 0,6403 65-69 11 703 25,2 6 390 0,0396 0,9991 70-74 16 353 40,0 5 381 0,0333 1,3324 75-79 18 243 60,0 4 151 0,0257 1,5418 80-84 13 579 118,0 1 475 0,0091 1,0786 85+ 22 746 190,8 1 392 0,0086 1,6455 1 9,1197

10 Výsledek: nsthmúokr = 11,35‰ Dokr 1 570 Pokr 161 409 hmúokr (‰) 9,73
DČR hmúČR (‰) 10,64 nsthmúokr = 11,35‰