مؤشرات ل إدارة السياسة العامة الأهداف الإنمائية للألفية والمعرفة الإحصائية

1. مؤشرات لإدارة السياسة العامة الأهداف الإنمائية للألفية والمعرفة الإحصائية نسبة البنات إلى البنين في المدارس الابتدائية والثانوية، 2000 الوحدة 8: تركيب المؤشرات أقل من 90% 90 – 94% 95 – 99% 100 – 104% 105% أو أكثر لا توجد بيانات

2. ما سيكون بوسعكم أن تفعلوه في نهاية هذه الوحدة • فهم الأنواع الأساسية للمؤشرات الكمية، وكيف تتم صياغتها • إدراك الدور الذي يلعبه مقياس للتفاوت في استخدام المؤشرات وتفسيرها.

3. الصياغة • المتوسطات الحسابية • القيم النسبية • النسب المئوية • المعدلات • قيم التقسيمات الجزئية • معامل جيني

4. المتوسطات الحسابية ”متوسط“ قيمتين أو أكثر • بسيطة • مرجحة المتوسط الحسابي البسيط: مجموع القيم/ عدد القيم مثال: متوسط فترة الانتظار في مستوصف = مجموع فترات انتظار كل المرضى/ عدد المرضى

5. المتوسطات الحسابية • المتوسط الحسابي المرجح: • اضرب القيم بعامل ترجيحي قبل جمعها، ثم اقسم على مجموع المرجحات. • مثال • الرقم القياسي لأسعار المستهلكين – ترجيح سلع مختلفة وفقا للقيمة النسبية من الدخل التي تنفق على كل منها

6. النسب النسبة هي حاصل قسمة عددين يقاسان بنفس الوحدات • تقارن كقيم التقسيمات الجزئية • النتيجة ليس لها وحدات مثال • المؤشر 9 للهدف الإنمائية للألفية: نسبة البنات إلى البنين في التعليم الابتدائي، والثانوي، والجامعي

7. النسب تنزانيا القارية، 2000 الالتحاق بالمدارس الابتدائية النسبة = 333 164 2 / 167 206 2 = 0,98 المصدر: قاعدة البيانات الاجتماعية – الاقتصادية، تنزانيا

8. النسب • تعني 0,98 أنه لكل مائة من البنين في المدارس هناك 98 من البنات. • ستختلف النسبة، بطبيعة الحال، حسب المنطقة والمؤسسة، بل وحسب عوامل أخرى مثل مجموعة الدخل أو العمر.

9. كيف تغيرت النسبة عبر الزمن النسبة ذكور إناث السنة 1991 0.98 1775745 1731639 0.97 1831843 1992 1767737 0.97 1993 1897380 1835563 0.97 1921172 1994 1872029 0.98 1959035 1913438 1995 1997 0.99 2040709 2011004 2005780 1998 0.99 2029429 2000 0.98 2164333 2206167

10. نسبة البنات إلى البنين المقيدين في المدارس المصدر: قاعدة البيانات الاجتماعية والاقتصادية، تنزانيا

11. النسب عند استخدام النسب، يجب إدراك أنالفرق بين قيمتين اثنتين يمكن أن يكون بسبب • تغير في البسط • تغير في المقام • الاثنين معاً مثلاً: إذا زادت نسبة البنات إلى البنين من 0,98إلى 0,99 هل تعتبر هذه زيادة حقيقية؟

12. تفسير النسب مع استخدام هذه النسبة البالغة 0,98 للبنات إلى البنين المقيدين في التعليم الابتدائي كمثال: • إذا كانت نسبة البنات إلى البنين في سن الالتحاق بالمدارس الابتدائية هي 1، ستكون البنات إذن ممثلات تمثيلا ناقصا إلى حد بسيط في المدارس الابتدائية. • إذا كانت نسبة البنات إلى البنين فيما بين السكان مساوية لنسبة الالتحاق بالمدارس الابتدائية (0,98)، ستكون للبنين والبنات إذن فرصة متكافئة للالتحاق بالمدارس

13. إذا كانت نسبة البنات إلى البنين في سن الالتحاق بالمدارس الابتدائية تعادل 1,05، سيكون نقص تمثيل البنات إذن أكبر أهمية من ذلك المشار إليه في السيناريو الأول • إذا كانت نسبة البنات إلى البنين في سن الالتحاق بالمدارس الابتدائية تعادل 0,94، سيكون البنين إذن ممثلين تمثيلا ناقصا في المدارس الابتدائية

14. القيم النسبية Proportions حين تتخذ النسبة شكل جزء مقسوم على الكل، تسمى في هذه الحالة قيمة نسبة Proportion القيم النسبية إذاً ليس لها وحدات

15. القيم النسبية Proportions مثال: سكان المناطقالريفية كقيمة نسبية من مجموع السكان، أوغندا، تعداد 1991: سكان المناطق الحضرية = 622 889 1 سكان المناطق الريفية = 083 782 14 مجموع السكان = 745 671 16 المصدر: الملخص الإحصائي، مكتب الإحصاء، أوغندا، 2002

16. القيم النسبية Proportions • القيمة النسبية لسكان المناطق الريفية مقارنة بمجموع السكان هي: 14782083/ 16671705 = 0,89 حوالي 0.9 من السكان يعيشون في مناطق ريفية (رغم أنه من غير المحتمل أن نعبر عنها بهذا الأسلوب!)

17. النسب المئويةPercentages للإعراب عن القيمة النسبية Proportion كنسبة مئوية Percentages يجب ضربها في 100% وعليه فإن (1889622 / 16671705) × 100% = 11% من سكان أوغندا كانوا يعيشون في مناطق حضرية في عام 1991

18. المعدلات Rates حين لا تكون هناك نفس الوحدات لكل من البسط والمقام في حالة قسمة ما ولكنهما يكونان مرتبطين بطريقة أخرى، ستكون النتيجة هي معدل ما وعادة ما نستخدم كلمة ”في Per“ لوصف المعدل مثال: الكيلومترات التي يتم قطعها لكل لتر من الوقود

19. المعدلات Rates مثال: معدل وفيات الرضع، أوغندا، 1991. عدد المواليد = 866929 عدد وفيات الرضع = 105765 معدل وفيات الرضع = 1000*105765/ 866929 = 122 • معلومات من شبكة معلومات أوغندا تم استخدامها لتقدير عدد المواليد والوفيات بين الرضع

20. المتوسطات المرجحة: التوحيد القياسي مثال: معدلات الوفاة الخام (غير المرجحة) والقياسية في المناطق الحضرية والريفية في رومانيا المصدر: مارك وودورد، 2005، علم الأوبئة: تصميم الدراسة وتحليل البيانات، الطبعة الثانية، تشابمان وهول/ CRC، بوكا راتون.

22. معدلات الوفيات الخام معدل الوفيات الخام =1000* (مجموع الوفيات/ مجموع السكان) معدل الوفيات الخام في المناطق الحضرية = 1000*(3256 + 1010 +... + 25909)/ 12406204 = 8,7 معدل الوفيات الخام في المناطقالريفية = 1000*(4997 + 1049 + ... + 49561)/ 10349056 = 15,1

23. مثال: معدلات الوفيات القياسية • نحسب متوسطاً مرجحاً لمعدلات الوفيات الخام لكل من المجموعات العمرية البالغة 10 سنوات. • ويجب أن تكون المرجحات المستخدمة لحساب معدل الوفيات القياسي لكل من المناطق الحضرية والمناطق الريفية هي نفس المرجحات، ويجب أن تكون مساوية لعدد السكان في كل مجموعة عمرية • نحسب أولا معدل الوفيات الخام للمناطق الحضرية، المجموعة العمرية 0 – 9 • معدل الوفيات = 1000* 3526/ 1800680 = 1,96 • المرجح: 3160181 * (مجموع السكان 0– 9) • مجموع المرجحات = مجموع السكان = 22755260

24. معدلات الوفيات القياسية • معدل الوفيات في المناطق الحضرية = (1,96* 3160181 + 0,49* 3771091 + ... + 147,85* 466300) / 22755260 = 11,24 معدل الوفيات في المناطق الريفية = (3,68* 3160181 + 0,64* 3771091 + ... + 170,28* 466300)/ 22755260 = 11,99

25. المرجحةمقابل غير المرجحة

26. قيم التقسيمات الجزئية • قيم التقسييمات الجزئيةهي مجموعة من النقاط التي تقسم، وفقا لقيمتها، مجموعة من القيم المنظمة إلى عدد محدد من المجموعات • مثلاً: ثلاث قيم للتقسيمات الجزئية تقسم مجموعة من الأعداد إلى أربع مجموعات Q2 Q1 Q3

27. قيم التقسيمات الجزئية مثال: حاول أن تجد ثلثيات هذه الأعداد: 9، 6، 2، 14، 8، 15، 7، 3، 14، 11، 12، 5، 10، 1، 17، 12، 13، 8 ملحوظة: نحتاج لقيمتين لتقسيم مجموعة القيم هذه إلى ثلاث مجموعات

28. قيم التقسيمات الجزئية • ضعوا القيم البالغ عددها 18 قيمة بالتسلسل من الأصغر إلى الأكبر، ثم قسموها إلى مجموعات من الحجم 6 1، 2، 3، 5، 6، 7، 8، 8، 9، 10، 11، 12، 12، 13، 14، 14، 15، 17 هنا ث1= 7.5 و ث2 = 12 T1 الثلثي 1 (ث 1) T2 الثلثي 2 (ث 2)

29. حساب قيم التقسيمات الجزئية n = عدد الأعداد p = عدد قيم التقسيمات الجزئية q = عدد المجموعات (q = P-1)

30. حساب قيم التقسيمات الجزئية • ضع القيم بالترتيب من الأصغر إلى الأكبر • حدد قيمة n و q وكل قيم p (1، 2، ... q-1) • احسب قيمةnp/q لكل من قيم التقسيمات الجزئية لـ p. (عدد نقاط البيانات في كل من قيم التقسيمات الجزئية) • استخدم القيمة لـ np/qلتحديد قيم التقسيمات الجزئية

31. الخمسيات Quintiles • كثيراً ما تستخدم الخمسيات، أي الأخماس، في المؤشرات • في هذه الحالة، q هي 5 • مثلاً: المؤشر 3 للهدف الإنمائي للألفية: نصيب الخمس الأشد فقراً من الاستهلاك الوطني.

32. حساب المؤشر 3 للهدف الإنمائي للألفية • قدّروا دخل الأسرة المعيشية (من بيانات مسوحات الأسر المعيشية) • عدّلوا الدخل وفق حجم الأسرة المعيشية (للحصول على نصيب الفرد من الدخل) • للحصول على نصيب الفرد من الدخل اقسموا على عدد الأفراد في الأسرة المعيشية ←نصيب الفرد من الدخل

33. حساب المؤشر 3 للهدف الإنمائي للألفية • رتبوا دخول (جمع الدخل) (من الأصغر إلى الأكبر) • حددوا الخمس الأول (Q1) • حددوا مجموع كل الدخول التي تقل عن Q1 ومجموع كل الدخول. • اقسموا مجموع الدخول الذي يقل عن Q1 على مجموع كل الدخول • المؤشر 3 للهدف الإنمائي للألفية = نسبة أدنى خمس إلى الكل

34. معامل جيني هذا مؤشر خاص لقياس عدم المساواة 1 = عدم مساواة كامل صفر = مساواة كاملة

35. معامل جيني = المنطقةA ألف/ (المنطقة A ألف + المنطقة B باء ) منحنى لورنز لتوزيع الدخل نصيب الدخل التراكمي ألف باء نصيب السكان التراكمي

36. توزيع معامل جيني وفق منطقة السكن، أوغندا معامل جيني، أوغندا، 1992 – 2002/2003 وطني ريفي حضري معامل جيني المصدر: شبكة المعلومات في أوغندا

37. المؤشرات والتفاوت مؤشر مثل النسبةالمئوية أو الخمسي يعطي صورة سريعة لجانب معين من العملية التي يمثلها مثال: معدل انتشار فيروس نقص المناعة البشرية بين المتبرعين بالدم في تنزانيا، 2001 الذكور = 10,4%،والإناث = 13,7% المصدر: قاعدة البيانات الاجتماعية الاقتصادية، تنزانيا

38. التفاوت إذا تم فحص دم كل مانح فيما يتصل بفيروس نقص المناعة البشرية، لن يكون هناك عدم يقين حول هذه القيم (باستثناء ما يقترن بإجراءات الفحص نفسها). أما إذا تم فحص عينة من التبرعات بالدم،فسيكون هناك قدر من عدم اليقين حول القيمة الفعلية.

39. التفاوت • يبدو أن معدل الانتشار أعلى بين الإناث • هناك حاجة لأن يكون بالوسع إثبات ذلك، باستخدام معلومات عن تفاوت القيم كدليل • التفاوت مقياس إحصائي محدد للتفاوت في تقدير ما، مثلما هو الحال فيما يتعلق بمؤشر ما، ويعبر عنه عادة كحيز ثقة.

40. حيز الثقة • الخطأ المعياري التقديري هو مقياس لخطأ المعاينة • نفضل عادة، في واقع الحال، أن نحول ذلك إلى نطاق من القيم نتوقع أن نجد في داخله المتوسط الحسابي • نصف النطاق المحتمل الذي يتضمن المتوسط الحسابي بنسبة مئوية – تكون عادة 95%.

41. نتوقع أن واحداً فقط من كل 20 من حيزات الثقة للعينة يخطئ الحقيقة المتوسط الحسابي الحقيقي

42. مثال: عينة لدزنلند من الحجم 4 لعينتنا 4200، 4700، 4500، 7000 • متوسط حسابي قدره 5100 • خطأ معياري قدره 524 • حيز ثقة بنسبة 95% من 5100 ± 1666 أو 3434 إلى 6766 • ملحوظة: ترد صيغتا الخطأ المعياري وحيز الثقة بنسبة 95% في الكتب الدراسية

43. استنتاجات • نحن واثقون بنسبة 95% أن المتوسط الحسابي الحقيقي لدخل الفرد يتراوح بين 3434 و 6766 من دولارات دزنلند • أفضل تقدير لدينا هو أن متوسط دخل الفرد هو 5100 من دولارات دزنلند

44. هل تحظى عينتنا من الحجم 4 بالقبول؟ • هل نقبل الدرجة التقديرية لخطأ المعاينة؟ • هل يمكننا أن نأخذ المزيد من العينات؟ • هل يوجد خطأ تحيز؟ • لاحظوا أن كل الأرقام التي ترد عينة بشأنها معرب عنها بالآلاف الكاملة، وهذا يثير الشكوك وقد يدل على التدوير

45. مثال: نسبة وفيات الأمهات (بحيزات ثقة بنسبة 95%) في بنغلاديش معدل الوفيات بين الأمهات

46. التفاوت لو كان قد تم فحص التبرعات بالدم من 100 رجل و 100سـيدةفقط، ستكون تقديراتنا لهذه القيم تفتقر للدقة. حيزا ثقة بنسبة 95% تقريبا: النساء 8,1% - 19,3%، الرجال 4,4% - 16,4% هل هذان مختلفان بحق؟ لم نستطع أن نثبت ذلك إحصائيا

47. التفاوت مع وجود عينتين من 5000 رجل و 5000 امرأة حيز ثقة بنسبة 95% تقريبا : الرجال 10,3% - 10,5%، السيدات 12,8% - 14,7% هل هاتان مختلفتان حقاً؟ حيزات الثقة لا تتداخل، وهكذا يشير الدليل إلى أنهما غير متساويين.

48. التفاوت الفرق بين الحالتين هو التفاوت بين النسب المقدرة في الحالة الأولى التفاوت عال جداً،لأن لدينا عينات قليلة بينما هو أقل بكثير في المثال الثاني،لأننا مع الزيادة الكبيرة في البيانات، نكون أكثر يقيناً من نسب المانحين المصابين بفيروس نقص المناعة البشرية.

49. التفاوت • بعض مكاتب الإحصاءالوطنية والوكالات الأخرى تحسب بالفعل تقديرات التفاوت وحيز الثقة • لا يتضمن نظام معلومات التنمية حاليا معلومات عن التفاوت في المؤشرات، إلا أن من الممكن نظريا حساب حيز ثقة بنسبة 95% لأي منها • إذا لم تكن لدينا أي تقديرات للتفاوت، سنشعر بقدر من الثقة في المؤشرات المحسوبة من عينات كبيرة أكبر من ذلك الذي نشعر به فيما يتعلق بالمؤشرات المحسوبة من عينات صغيرة.

50. التفاوت: الاتجاهات عندما ننظر إلى مجموعة من قيم المؤشرات تتحرك في نفس الاتجاه عبر الزمن، يمكننا أن نتكلم بقوة أكبر عن دقة البيانات التي تقوم عليها هذه القيم والاتجاه الذي يتحرك فيه المؤشر.