Čeština - první vydání 1965

Avertissement : Cette page n'a pas encore fait l'objet d'une vérification fine. Tant que ce bandeau persistera, prière de la considérer comme temporaire. Prière de regarder la page de discussion relative à cette page pour d'éventuels détails.

Cette page n'a pas été encore mise à jour et correspond à la première édition du Dictionnaire démographique multilingue Si vous modifiez cette page, supprimez cet avertissement.

15

150

Řada hodnot pozorovaná v čase — např. měsíční počet porodů — tvoří časovou řadu¹. Rozbor časové řady dovoluje někdy určit celkovou n. dlouhodobou tendenci vývoje² n. trend² sledovaného jevu, při kterém se abstrahuje od dílčích odchylek³ n. variací³. Jestliže se takové odchylky vyskytují v pravidelných intervalech, mluvíme o cyklickém vývoji⁴ n. periodickém vývoji⁴. V demografii se nejčastěji vyskytují variace s roční periodicitou, spjatou s ročními obdobími, které potom nazýváme sezónními variacemi⁵. Vlivem různých podmínek může také docházet k nepravidelným variacím⁶, které mohou být způsobeny jedinečnými a výjimečnými jevy (např. mobilisace). Jestliže je počet pozorování relativně malý, všechny nebo část variací mohou být náhodné; říkáme jim náhodné variace⁷ n. náhodné odchylky⁷.

151

Někdy je potřebné nahradit řadu pozorovaných dat vyrovnanou řadou. Podstata vyrovnání¹ spočívá v sestavení řady teoretických hodnot, která by nejlépe vystihovala daný soubor základních dat (131-1). Takovou řadu můžeme vytvořit graficky a potom mluvíme o grafickém vyrovnání² nebo analyticky a pak mluvíme o analytickém vyrovnání³, při kterém hledáme funkci, jejíž parametry jsou určeny algebraicky. Takovým způsobem analytického vyrovnání je metoda nejmenších čtverců⁴, při které klademe požadavek, aby součet čtverců odchylek empirických pozorování od zvolené řady byl minimální. Mezi další metody patří mechanické vyrovnání jako metoda klouzavých průměrů⁵ (vážených nebo nevážených) a diferenční metoda⁶. Různé vyrovnávací postupy mohou být použity pro interpolaci⁷, tj. pro určení středních hodnot dvěma hodnotami krajními, a pro extrapolaci⁸, tj. pro určení hodnot, které se nacházejí mimo oblast (časový úsek) dané řady.

• 7. interpolace, podst. ž. — interpoiovati, slov.
• 8. extrapolace, podst. ž. — extrapolovati, slov.

152

Při zjišťování údajů často pozorujeme snahu dotazovaných osob sdělovat v odpovědích okrouhlá čísla¹. Tato atraktivnost okrouhlých čísel² se týká zejména takových atraktivních čísel³, jako jsou násobky deseti, pěti nebo některá čísla párová. Můžeme je analysovat pomocí indexů atraktivnosti⁴. Zaokrouhlování věku při sčítání lidu říkáme věková akumulace.

153

Číselné hodnoty biometrických funkcí (431-2, viz též 634-2] jsou obecně vyjadřovány ve formě tabulek¹, např. tabulky úmrtnosti (431-1), tabulky sňatečnosti (522-1), tabulky plodnosti (634-1). Rozlišujeme průřezové tabulky² založené na pozorováních celé populace během určitého relativně krátkého období a kohortní tabulky³ n. generační tabulky³ založené na pozorování jedné kohorty n. generace (viz 116) během celého jejího;života Z tohoto hlediska je možno rozlišovat průřezové ukazatele⁴ a kohortní ukazatele⁵ n. generační ukazatele⁵.

• 4. Způsob pozorování během určitého relativně krátkého období se někdy označuje jako transversální na rozdíl od způsobu longitudinálního.

154

Jestliže údaje, které máme k disposici, nedovolují určit přesně velikost některých hodnot, můžeme je s větší nebo menší přesností na základě různých podkladů odhadnout¹. Potom mluvíme o odhadu² jako činnosti, jejíž výsledkem je odhadnutá hodnota³ n. odhad³ (viz 154-4*). Zvláštním případem je odhad⁴, který spočívá v subjektivním ohodnocení určitého jevu, pro které nemáme žádné přesnější podklady; v takovém případě se zpravidla spokojujeme určením řádové velikosti⁵ zkoumaného prvku.

• 4. Takovému druhu odhadu říkáme někdy znalecký odhad n. subjektivní odhad na rozdíl od objektivního odhadu v předcházejícím smyslu (154-3). V cizích jazycích bývají pro oba druhy odhadu různé termíny.

155

K názornějšímu osvětlení výkladu můžeme použít různého způsobu grafického znázornění¹: v demografii se hojně používá diagramů² n. grafů², jejichž zvláštními případy jsou statistické mapy³, k nimž patří kartodiagramy³ a kartogramy³. Kartodiagramy vznikají v podstatě spojením mapy a některého z druhů grafů. Kartogramy znázorňují především prostorové rozložení poměrných, převážně intensitních veličin. Hojně se také užívá různých schémat⁴, kterými se ve velmi zjednodušené formě osvětluje podstata nějakého problému, aniž je přesně vyjádřena studovaná skutečnost. Při grafickém vyjádření jednotlivých jevů se používá různých stupnic. Kromě rovnoměrných stupnic, u kterých stejným číselným intervalům odpovídají stejné délky intervalů grafických, používá se také stupnic nerovnoměrných. Nejčastěji používanou stupnicí nerovnoměrnou je stupnice logaritmická. Použij eme-li na ose pořadnic nebo na ose úseček logaritmickou stupnici, potom mluvíme o semilogaritmickém grafu⁵ a použij eme-li obou stupnic logaritmických, o logaritmickém grafu⁶. Pro vyjádření statistického rozdělení četností (144-1) používá se polygonu⁷, který dostaneme spojením vrcholů pořadnic jednotlivých absolutních nebo relativních četností (144-2, 144-3) ve skupinách, dále histogramu⁸ (stupňovité čáry), u kterého je četnost ve skupině vyjádřena plochou čtyřúhelníka se základnou rovnou intervalu skupiny (obvykle jde o proměnnou spojitou, 143-1) anebo sloupkového grafu⁹ pro vyjádření četností, kde velikost četnosti je vyjádřena poměrnou výškou sloupku (případ proměnných diskrétních, 143-3).

• 2. Nejjednodušším a také nejčastěji používaným typem grafu je spojnicový diagram. Typické je jeho použití pro znázornění časových řad okamžikových.