Analiza poziomu rozwoju społeczno-gospodarczego województw Polski z uwzględnieniem dokładności danych statystycznych

Abstract

Artykuł prezentuje rezultaty badań dotyczące oceny poziomu rozwoju społeczno-gospodarczego województw Polski w wybranych aspektach tego rozwoju. Badaniami objęto lata 2005–2016. Porządkowania liniowego województw Polski dokonano za pomocą metody unitaryzacji zerowanej. W pracy zwrócono uwagę także na ważny, lecz pomijany problem związany z dokładnością wykorzystywanych w badaniach danych statystycznych oraz oceną ich wpływu na obliczaną wartość miernika syntetycznego. Pozyskanie każdej wielkości statystycznej jest związane z większym lub mniejszym błędem wynikającym ze sposobu pomiaru takiej wielkości.W naukach technicznych problem oceny dokładności wyników pomiarów został rozwiązany już w 1993 roku. Elementami wyniku pochodzącego z pomiarów są: wartość zmierzona oraz przedział niepewności wokół tej wielkości. Dokładność informacji statystycznej może być także utożsamiana z błędem bądź niepewnością pomiaru. Niepewność pomiaru jest zdefiniowana jako parametr związany z wynikiem pomiaru charakteryzujący rozrzut wartości, które można w uzasadniony sposób przypisać wielkości mierzonej. Takie podejście pozwala na wyznaczenie granic przedziału, który przy założonym prawdopodobieństwie zawiera nieznaną wartość prawdziwą mierzonej wielkości. Liczbową miarą niepewności pomiaru jest odchylenie standardowe. W artykule przeprowadzono ocenę wpływu niepewności pomiaru zmiennych diagnostycznych na wartości miary syntetycznej. W tym celu zaproponowano sposób postępowania wykorzystujący metodę Monte Carlo. Uzyskane wyniki potwierdzają, że dokładność danych statystycznych może mieć wpływ na wyniki porządkowania liniowego województw Polski.

https://doi.org/10.7862/rz.2018.hss.32
pdf (Język Polski)

References

Domański C., Pruska K., Nieklasyczne metody statystyczne, PWE, Warszawa 2000.

Grabiński T., Analiza taksonometryczna krajów Europy w ujęciu regionów, Wydawnictwo AE w Krakowie, Kraków 2003.

Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, ISO/IEC/OIML/BIPM, International Organization for Standardization 1993, 1995.

International Vocabulary of Metrology-Basic and General Concepts and Associated Terms, JCGM 2012.

Kompendium wiedzy z jakości w statystyce publicznej, Urząd Statystyczny w Łodzi, Ośrodek Statystyki Matematycznej przy współpracy z Departamentem Metodologii, Standardów i Rejestrów GUS, Warszawa 2012.

Kordos J., Dokładność danych w badaniach społecznych, Biblioteka Wiadomości Statystycznych, t. 35, 1987.

Kordos J., Jakość danych statystycznych, PWE, Warszawa 1988.

Kukuła K., Budowa rankingu województw ze względu na wyposażenie techniczne rolnictwa w Polsce, „Wiadomości Statystyczne” 2014, nr 7.

Stec M., Taksonomiczna analiza poziomu rozwoju społeczno-gospodarczego województw Polski. Studium przypadku-województwo podkarpackie, Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego, Rzeszów 2017.

Turzeniecka D., Ocena niepewności wyniku pomiarów, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań 1997.